烤烟烟叶成熟过程中的颜色参数与烘烤特性研究

【目的】为了探讨利用颜色参数判别烤烟成熟过程中烟叶烘烤特性的可行性。【方法】研究以烤烟NC102中部叶为供试材料,采用色差计测定不同成熟度烟叶颜色参数,暗箱试验研究不同成熟度鲜烟叶烘烤特性,并利用烤后烟对各成熟度烟叶的烘烤特性进行验证。【结果】随着成熟度的提高,烟叶正背面颜色参数的变化趋势基本一致,颜色参数(L、b、C)与烟叶成熟度的相关关系具有统计学意义,可以用来判别成熟度。【结论】不同成熟度烟叶的烘烤特性不同,以颜色参数为指标建立的Fisher判别函数可判别不同成熟度烟叶,颜色参数可作为烤烟鲜烟叶烘烤特性的判别指标。     

烤烟鲜烟叶颜色参数与烘烤特性的关系

为了探讨应用颜色参数判别烤烟成熟过程中烟叶烘烤特性的可行性,以烤烟NC55中部叶为供试材料,用色差计测定不同成熟度烟叶颜色参数,通过暗箱试验研究鲜烟叶的烘烤特性,进而通过分析颜色参数与成熟度、成熟度与烘烤特性的关系,来明确颜色参数与烘烤特性的关系。结果表明:烤烟成熟过程中,随着成熟度的提高,烟叶正背两面颜色参数L~*、b~*、C~*值呈不断增大趋势,a~*值为先增大后减小再增大,H~*值呈不断减小趋势;不同成熟度鲜烟叶的烘烤特性不同,随着成熟度的提高,烟叶易烤性越来越好,但耐烤性却趋于变差。总之,不同成熟度烟叶的烘烤特性不同,颜色参数可作为烤烟烘烤特性的量化指标。     

基于图像处理的密集烘烤过程烟叶β-胡萝卜素含量的检测

为实现密集烘烤过程中烟叶β-胡萝卜素含量的实时检测,首先采用图像处理技术提取烘烤过程烟叶图像的6个颜色特征值,量化烘烤过程中烟叶颜色特征的变化,然后以烟叶颜色特征值为输入指标,运用BP神经网络对烘烤过程中烟叶β-胡萝卜素含量进行预测.结果表明:随着烘烤进行,烟叶R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)分量及亮度值均呈现先升高...     

基于图像处理的烘烤过程中烟叶含水量检测

【目的】量化烘烤过程中烟叶形态变化的数值特征指标,实现烘烤过程烟叶水分含量的无损检测。【方法】以密集烤房中不同烘烤阶段的烟叶为研究对象,先利用图像处理技术提取鲜烟叶及烘烤过程中烟叶图像的颜色特征（红分量（R）、绿分量（G）、蓝分量(B)）及纹理特征(纹理能量、纹理熵、纹理惯性、相关度),以其为输入指标,分别建立烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型。用建立的2个模型对烘烤过程中烟叶含水量进行预测,并比较其预测精度。【结果】烟叶图像颜色特征R、G、B分量表现出变黄期剧烈上升,定色前期缓慢上升并达到最大值,定色后期至烘烤结束逐渐下降的变化趋势;纹理能量和相关度呈现出变黄前期减小,变黄后期增大,定色及干筋期逐渐减小的趋势;纹理熵、纹理惯性表现出变黄前期增大,变黄后期减小,定色及干筋期逐渐增大的趋势。以烟叶颜色和纹理特征值作为输入变量,建立了烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络预测模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型,其预测平均绝对误差分别为0.037 4和0.017 0,预测误差标准差分别为0.048 5和0.020 0,前者预测精度略低于后者,但2个模型均可以满足烘烤过程中烟叶水分含量实时检测的需要。【结论】图像处理技术可以精确量化烘烤过程中烟叶的形态特征变化;利用建立的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型可以实现对烟叶含水量的精确估测。     

不同成熟度烤烟色差参数与烘烤特性关系研究

通过色差参数判别不同成熟度烤烟的烘烤特性。对不同成熟度烤烟的颜色特征与烘烤特性进行测定与分析。不同成熟度烟叶颜色参数a^*值和c*值和c^*值总体上呈现增大的趋势,L*值总体上呈现增大的趋势,L^*值和b*值和b^*值呈现先增大后减小的趋势,而H*值呈现先增大后减小的趋势,而H^*值则表现为在某一时间段出现突跃的现象。在烘烤特性方面,随着成熟度的提高,烟叶的黄化时间逐渐减小,变黄指数逐渐增大,变褐指数呈现先增大后减小再增大的趋势,烟叶的易烤性越来越好,但耐烤性却逐渐变差。相关分析表明,颜色参数a*值则表现为在某一时间段出现突跃的现象。在烘烤特性方面,随着成熟度的提高,烟叶的黄化时间逐渐减小,变黄指数逐渐增大,变褐指数呈现先增大后减小再增大的趋势,烟叶的易烤性越来越好,但耐烤性却逐渐变差。相关分析表明,颜色参数a^*值与变褐指数呈显著相关,颜色参数b*值与变褐指数呈显著相关,颜色参数b^*、c*、c^*、H*、H^*值与变褐指数呈极显著相关。烘烤特性测定过程中颜色参数a*值与变褐指数呈极显著相关。烘烤特性测定过程中颜色参数a^*、b*、b^*值与变褐指数的回归方程为BI=56.970+1.043a-0.970b(R*值与变褐指数的回归方程为BI=56.970+1.043a-0.970b(R²=0.992)。不同成熟度烟叶颜色与烘烤特性具有一定程度的相关性,烟叶颜色参数与耐烤性间呈显著或极显著相关,基于不同成熟度烟叶颜色参数建立的变褐指数回归方程拟合优度指标决定系数较高,预测结果较好,因此可用烟叶颜色参数指标来辅助推测烟叶的烘烤特性。     

不同成熟度烤烟色差参数与烘烤特性关系研究

通过色差参数判别不同成熟度烤烟的烘烤特性.对不同成熟度烤烟的颜色特征与烘烤特性进行测定与分析.不同成熟度烟叶颜色参数a?值和c?值总体上呈现增大的趋势,L?值和b?值呈现先增大后减小的趋势,而H?值则表现为在某一时间段出现突跃的现象.在烘烤特性方面,随着成熟度的提高,烟叶的黄化时间逐渐减小,变黄指数逐渐增大,变褐指数呈...     

基于颜色特征的叶片含水率与比叶重估算模型初探

通过不同氮素营养水平的水培试验,采用线性拟合和逐步回归分析,建立了黄瓜叶片干基含水率与比叶重的颜色特征估算模型。结果表明:颜色特征与叶片干基含水率、比叶重的线性拟合分析中,S、G/(R G B)、B/(R G B)、G/R、G/B、G-R和H/S构成的颜色特征变量的相关系数与叶片干基含水率相关密切;S、G/(R G B)、B/(R G B)、G/R、G/B、G-R、H/S和H/I构成的颜色特征变量的相关系数与叶片比叶重相关密切。运用逐步回归分析技术找出了G/(R G B)和G-R可以作为叶片干基含水量估算的主要颜色特征参数;G/(R G B)和H/I是叶片比叶重估算的主要颜色特征参数。     

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。     

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。     

基于图像处理的烟叶等级标准图像合成算法研究

为了建立烤烟烟叶标准等级数据库,实现烤烟烟叶的自动分级。本文以图像处理技术为基础,以已知等级的烤后烟叶为图像素材,通过提取烟叶样本颜色特征,得到了烟叶颜色特征数据。在此基础上研究了烟叶等级标准图像合成算法,并建立了烟叶标准等级数据库。结果表明,RGB颜色模型下对R、G、B分量进行处理后合成的烟叶等级标准图像,与烟叶实际人工分级的吻合率达到90%,符合实际分级合格标准且与烟叶分级专家判定一致,为烟叶分级自动化研究提供了前期技术依据和量化方法。     

烤烟上部烟叶颜色参数与烘烤特性分析及其关系研究

为明确烟叶颜色参数与烘烤特性的关系,对烤烟品种NC55和NC102上部叶正、背面颜色参数和烘烤特性随采收时间的变化规律进行研究,对烟叶颜色参数与变黄指数、变褐指数进行相关性分析和回归分析,基于烟叶颜色参数建立变黄指数、变褐指数回归模型,并对其进行检验。结果发现,随烟叶采收时间的推移,烤烟品种NC55和NC102烟叶正、背面的颜色参数L值(亮度值)、b值(黄度值)和C值(饱和度值)总体上呈不断增大的趋势;H°值(色相角值)则大体上呈不断减小的趋势;a值(红度值)呈先减小后增大的趋势;变黄指数呈增大趋势,变褐指数呈先减小后增大的趋势,存在某一阶段的烘烤特性好于其他阶段的现象。烟叶颜色参数与变黄指数、变褐指数呈极显著或显著相关,基于烟叶正面颜色参数建立的变黄指数、变褐指数回归模型预测结果较好,基于烟叶正面颜色参数建立的回归模型预测烘烤特性可行。     

光照强度对烟叶颜色特征向量的影响

烟叶颜色特征是用于烟叶等级判别的重要因子,影响烟叶图像质量和等级判别的重要因素是光照强度(简称光强)。为研究光强如何影响不同等级的烟叶颜色特征,设计烟叶图像采集系统,以人工分级所用光源光强为基准,在12个不同光强下分别采集不同等级烟叶图像,提取RGB、HIS及HSV模型的颜色分量,分析各等级的烟叶颜色分量在不同光强下的变化规律,研究不同等级各颜色分量对光强的敏感性,提出适合于烟叶等级判别的颜色分量和光强,为烟叶自动分级及光源选取提供科学依据。试验结果表明,对于R、V颜色分量,光强为2500 lx左右时,判别不同烟叶等级效果最佳。G、B、I和HSV模型中HHSV分量,光强为3200 lx左右时,判别不同烟叶等级效果最佳。     

数字图像技术在黄瓜氮素营养诊断上的应用研究

试验设计了6种氮素水平处理温室黄瓜,利用数码相机获取黄瓜冠层图像,分析了不同供氮水平下黄瓜冠层图像参数与施氮量、土壤无机氮(Nmin)和植株氮素营养指标之间的关系.结果表明:黄瓜冠层图像G/(R G B)为诊断黄瓜结果期氮素营养状况的适宜数字化参数.建立了评价黄瓜结果期氮素营养丰缺的冠层图像数字化指标G/(R G B)的量值标准和氮肥推荐标准.     

密集烘烤过程中基于色度学和形态学的烤烟外观变化与化学成分关系

以烤烟中部叶为试验材料,对密集烘烤过程中烤烟颜色参数(L*、a*、b*)、形态特征变化及其与主要化学成分的关系进行了研究。结果表明:密集烘烤过程中烤烟叶片正面与背面各颜色指标变化趋势基本一致,且烘烤前期变化较大,烘烤后期变化幅度较小,同时正面变化速度较背面快。烘烤开始时烟叶厚度收缩率一直呈现较大变化,进入干筋期变化趋势减缓;其余各形态指标前期变化幅度较小,中期相对剧烈,后期又逐渐减缓。相关分析表明,烟叶正面和背面L*、a*、b*与烟叶形态和主要化学成分大部分达到显著或极显著水平。回归分析表明,烤烟烟叶颜色参数与其形态和化学成分各指标的回归方程表现出较好的拟合度。烘烤过程中烟叶颜色参数的变化可以用来定量预测形态和主要化学成分的变化。     

烤烟烘烤特性评价及其指标筛选

【目的】筛选烤烟烘烤特性评价指标并对其进行综合评价。【方法】以K326、粤烟97、岩烟97、华烟06、华烟12、韶烟1号等6个烤烟品种(系)的中部烟叶,在南方三段式烘烤工艺下,采用相关分析、主成分分析和逐步回归分析方法,考察与烘烤特性相关的农艺性状、生理生化指标及产质量指标。【结果】烘烤指数与鲜烟自由水︰束缚水、叶绿素平均降解速率、前48 h叶绿素降解速率和前48 h类胡萝卜素降解速率呈极显著正相关;烘烤指数与鲜烟含水量和鲜干比呈显著正相关。【结论】叶绿素平均降解速率和前48 h类胡萝卜素降解速率是评价烟叶烘烤特性的关键指标,鲜烟含水量、鲜干比、前48 h叶绿素降解速率可作为评价烟叶烘烤特性的有效指标。     

鲜烟叶烘烤特性影响因素研究进展

阐述了客观因素、农艺性状和主要生理生化指标3个方面对烟叶烘烤特性的影响,并对今后的研究方向进行了展望,以期为科学评价鲜烟叶烘烤特性提供参考依据。     

烘烤过程中烘烤环境对烤烟外观特征的影响

【目的】了解烤烟烘烤过程中烘烤环境对烟叶外观特征变化的影响,为烟叶精准化烘烤的实现提供理论依据。【方法】利用色差仪提取烟叶的颜色特征值,用Matlab2015b获取烟叶纹理特征值,然后对烘烤过程中烟叶颜色特征指标和纹理特征指标的变化进行分析,并运用典型相关分析法对烘烤过程中烘烤环境指标(温度、叶温、水汽压差、相对湿度、风速、风压)与颜色指标(明度、红度、黄度、饱和度、色相角)、纹理指标(能量、熵、惯性矩、相关度)的关系进行分析。【结果】随着烘烤的进行,烟叶颜色特征值的变化均呈上升趋势,且正反面变化规律相似;烟叶纹理特征值中纹理能量和相关度不断减小,纹理熵和惯性矩不断增加,且在42~46℃变化幅度较大;叶温对烟叶颜色的色相角和正面黄度有较大影响;烤房温度主要对烟叶颜色的明度、饱和度、色相角和黄度有较大影响,而相对湿度对烟叶颜色的红度有较大影响,但是温度和相对湿度均对烟叶纹理的能量、相关度和熵有较大影响,风压对烟叶纹理惯性矩有较大影响,而其他环境指标对烟叶颜色和形态纹理变化的影响较小。【结论】不同的烘烤环境指标对烟叶颜色和纹理的变化有不同程度影响,可依据研究结果及烟叶特色适当调控烟叶的颜色与形态变化。     

分米波烘烤对烟叶品质及用工能耗的影响

针对烟叶常规挂竿烘烤耗时长、用工多、能耗大的情况,采用分米波技术烘烤鲜烟叶,为建立新型省工节能烟叶烘烤模式提供依据。结果表明,采用分米波烘的烤烟叶叶长收缩率小于常规,而叶宽收缩率则大于常规挂竿烘烤,且能增加烟叶单叶重和降低烟叶鲜干比;烟叶颜色偏淡,叶片结构和身份偏厚,油分偏少,色度偏弱;总糖和还原糖含量低于常规挂竿烘烤,淀粉含量则高于常规挂竿烘烤,但烟叶总氮、烟碱和蛋白质含量与常规挂竿烘烤相差不大;烟叶感官评吸质量与常规挂竿烘烤的烟叶差异不大,上部烟叶感官品质略差,而中下部烟叶感官品质较好;分米波烘烤烟叶速度快,用工少,每1kg干烟叶用工及耗能成本比常规挂竿烘烤低26%。     

不同成熟度烟叶烘烤中颜色值和色素含量的变化

 【目的】了解不同成熟度烟叶密集烘烤中颜色值和色素含量的变化以及它们之间的关系,为密集烘烤工艺的优化和完善提供理论依据。【方法】采用全自动测色色差计,对比研究烘烤中未熟、尚熟、适熟和过熟烟叶颜色参数（L*、a*、b*）和色差参数（△L*、△a*、△b*）的变化特征,采用分光光度法测定不同成熟度烟叶叶绿素、类胡萝卜素含量等指标。【结果】不同成熟度烟叶的L*、a*值在烘烤过程中均呈现升高的趋势,b*值在48℃之前升高,48—54℃有所下降,之后稍有回升。L*的变化规律表现为过熟>适熟>尚熟>未熟,鲜烟叶a*值在不同成熟度之间差别不大,在变黄中期之前成熟度高的烟叶a*值上升较快,烤后烟叶b*值大小表现为尚熟>未熟>过熟>适熟。随着烘烤的进行,烟叶△L*总体趋势变小。在48℃烟叶△a*明显变大,△b*相对降低,尤其以未熟和过熟烟叶明显。相关分析表明,尚熟和适熟烟叶的类胡萝卜素含量与L*值均呈极显著负相关（r = - 0.979,-0.851,P < 0.01）,类胡萝卜素含量与a*值呈显著负相关（r = - 0.832,- 0.853,P < 0.05）。烘烤过程中适熟烟叶的L*、a*和b*与各种色素含量的回归方程分别为 = 245.67 x1 + 114.75 x2 - 211.69 x3 - 125.21 x4 + 118.69, = 416.9 x1 + 369.19 x2 - 404.38 x3 -78.38 x4 + 43.55,  = - 1051.55 x1 -1270.02 x2 + 1106.42 x3 + 17.48 x4 + 40.1。【结论】烘烤中不同成熟度烟叶正反面颜色变化趋势基本同步,烟叶颜色参数和色素含量的相关性明显,可以用颜色值作为辅助指标来判断烟叶成熟度。     

基于叶片图像复合参数的烟叶成熟度判定模型

【目的】构建叶色参数与鲜烟叶片成熟度的关联模型，为精准判断大田烟草鲜叶采收成熟度提供技术支撑。【方法】运用多元回归及BP神经网络构建叶色参数-烟叶成熟度判定模型，通过比较不同参数体系和不同建模方式对不同叶位鲜烟叶片成熟度的判定准确度，筛选最优成熟度智能化判定模型。【结果】以叶色偏态分布复合参数集（N2，共33个参数）作为输入因子，基于BP神经网络构建的F4（33-10-1）模型是最佳的叶片成熟度判定模型，可以满足对不同叶位不同成熟度的判定精度需求，对下部、中部和上部烟叶成熟度的判定精度分别为84.44%、96.10%和92.56%，总体精度达94.15%。【结论】采用叶色偏态分布复合参数集（N2）作为输入因子且采用BP神经网络构建的不同叶位鲜烟叶成熟度的判定方法可在一定程度上解决烟草叶片成熟度田间判定准确度低的问题，且可为烟叶实际生产过程中鲜烟成熟度的智能化识别提供新思路。