镉污染对烟草的毒害及调控措施研究进展

综述了镉污染对烟草生长发育的影响以及烟草对镉毒害的反应,并介绍了降低烟草中镉含量的主要措施与途径。     

基于机器视觉的烤烟烟叶部位的智能识别

采集烤烟不同叶位烟叶图像并进行预处理，提取烟叶叶长、叶宽、面积、周长和最小外接矩形面积5个叶片绝对形态特征参数，计算狭长度、矩形度、圆形度、叶宽最大处占比、叶宽轴与质心夹角5个相对形态特征；通过主成分分析筛选出特征向量，构建基于K近邻算法(KNN)、逻辑回归(LR)、基于线性核函数和径向基核函数的支持向量机(SVM)和BP神经网络的烟叶部位识别模型，并对比5种模型的识别效果。结果表明：基于图像轮廓特征所提取的形态特征参数可以较为有效地反映烤烟部位特征；5种识别模型中，基于BP神经网络模型的识别效果最好，识别准确度为93.75%，训练集和测试集的模型决定系数均高于90%。     

机器视觉技术在初烤烟质量预测中的应用

为探究机器视觉技术在初烤烟质量预测中的应用效果,以红花大金元品种的中、上部烟叶为供试材料,通过分析不同成熟度烟叶色度学指标值、SPAD值和感官质量得分可知:中、上部鲜烟叶3个色度学指标值和SPAD值均呈下降趋势,烤后烟叶色度学指标中,中部叶的L值和a*值,上部叶的L值、a*值和b*值在不同处理间达到显著水平,其中L值和b*值达到极显著水平。机器视觉能够分辨不同成熟度的鲜烟叶颜色和烤后烟叶颜色差别,所测值能够用于烟叶质量的预测。     

烤烟成熟期生态因子与色素及淀粉的关系

为了解烤烟成熟期生态因子与色素及淀粉的变化规律,探究了烤烟成熟期生态因子与色素及淀粉的关系。对烤烟中部叶成熟期生长过程中的气温、光照及降水等生态因子变化进行了监测,并对成熟期烟叶色素及淀粉含量进行测定,运用简单相关分析及典型相关分析法,研究了烤烟成熟期生态因子对色素及淀粉含量的综合影响。结果表明:烤烟在整个成熟期的平均温度为25.29℃,生理成熟阶段和工艺成熟阶段平均温度高于欠熟阶段和近熟阶段,平均日照时数为14.11 h,其中欠熟阶段平均日照时数较短,而生理成熟阶段和近熟阶段平均日照时数较长,主要降水集中在生理成熟阶段。相关分析结果表明:成熟期生态因子的变化与烟叶内色素含量及淀粉含量变化相关性较强;典型相关分析结果表明:一定范围内成熟期光照时数越长烟叶的叶绿素含量越多,相对湿度越大淀粉含量越高。     

基于HPLC指纹图谱技术的烤烟质量分类研究

为解决当前烤烟质量分类费时费力且主观偶然性强的问题，采用高效液相指纹图谱技术，对来自多个省份的典型烟叶产区共14批B2F下限等级烟叶进行图谱信息采集，并基于14批烟叶图谱进行主成分提取、相关性分析和聚类分析。选取前5个主成分进行分析。相关性分析表明，钾和主成分值之间呈极显著相关。聚类分析表明，来自多个省份典型烟叶产区的烟叶可大致分为3类。其中第1类样品与第2类样品的钾含量差异明显;第2类样品中氯的含量明显高于第1、3类样品。试验结果表明，烟叶的HPLC指纹图谱可以作为烟叶质量控制的新方法，此方法可以提高烟草品质判别效率，降低人工评价的个体差异。