CN106568899A - 一种烟叶组分的判断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种烟叶组分的判断方法，在每一小产区内建立预测模型，按烟叶品种、所在的部位选取测试样品和检验样品；检测样品的主要外观形态特征和主要化学成分等检测数据并标准化，统一量纲；对标准化后的测试样品的外观形态特征和主要化学成分进行典型相关分析，在外观形态特征与化学成分之间建立曲线回归方程；利用检验样品对曲线回归方程进行检验；若差异显著，则重新进行曲线回归。应用预测模型对该小产区烟叶的主要外观形态特征得到待测样品的主要化学成分。本发明克服了现有技术使用近红外测定仪器成本高，无法广泛使用的不足，能直接通过烟叶的外观主要形态特征预测烟叶主要化学成分，省时省力，能够被广泛应用于烟草领域。

Description

一种烟叶组分的判断方法
技术领域
本发明烟叶的诊断方法领域，特别是涉及一种烟叶组分的判断方法。
背景技术
烟叶中的组分是形成烟叶质量各个要素的基本因素，组分与烟叶生理结构共同决定着烟叶吸食、物理、外观、经济和安全等各个要素。目前的烟叶分级标准是依据烟叶的外观特征将具有不同组分、吸食性状和物理性状等的烟叶区分开来。但在实际中烟叶的外观特征和组分的关系研究很少，缺少一套行之有效的方法利用烟叶的外观特征判断烟叶的组分。现有技术中有采用近红外测定仪器利用近红外快速测定烟叶的组分，但近红外测定仪器成本高，这种方法需投入大量资金和人员，在烟叶收购时不能广泛使用，而且近红外测定仪器需要不断校准，不断补充建模样本，对模型库中没有出现的烟叶样本不能很好的识别。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足，提供了通过烟叶外观特征判断烟叶主要组分的方法。
一种烟叶主要组分的诊断方法，按照如下流程：
按照生态区域结合地理条件将各大烟叶产区划分为适合企业配方需求的小产区，每一小产区内建立各自的预测模型：
(一)建立预测模型
步骤1按烟叶品种、所在的部位选取测试样品；
步骤2检测测试样品的主要外观形态特征和主要组分等检测数据；
步骤3分烟叶品种、分部位选取检验样品；
步骤4检测检验样品的主要外观形态特征和主要组分等检测数据；
步骤5将检测数据标准化，统一量纲；
步骤6对标准化后的测试样品的外观形态特征和主要组分进行典型相关分析，得到与外观形态特征有密切关系的主要组分；
步骤7在外观形态特征与主要组分之间建立曲线回归方程；
步骤8利用检验样品的外观形态特征和曲线回归方程得到检验样品预测的组分；
步骤9将检验样品预测的组分和检验样品的实际组分比较，判定是否有显著差异，若差异显著，另外选择检验样品，将原检验样品加入原测试样品，重新进行曲线回归；若差异不显著，则确定预测模型
(二)应用预测模型
步骤10确定待测烟叶的小产区；
步骤11选取待测烟叶的待测样品；
步骤12检测待测样品的主要外观形态特征检测数据；
步骤13将检测数据输入该小产区的曲线回归方程得到该待测样品的主要组分。
更进一步的技术方案是烟叶所在的部位分为上部烟叶，中部烟叶和下部烟叶。
更进一步的技术方案是上部烟叶的外观形态特征包括烟叶长度、烟叶宽度、叶片厚度、叶面密度。
更进一步的技术方案是上部烟叶主要组分包括烟碱、钾、氯、氮碱比、钾氯比。
更进一步的技术方案是中部烟叶的外观形态特征包括单叶重、烟叶长度、烟叶宽度、叶片厚度、叶面密度。
更进一步的技术方案是中部烟叶主要组分包括还原糖、钾、氯、钾氯比。
更进一步的技术方案是下部烟叶的外观形态特征包括单叶重、烟叶长度、叶片厚度、叶面密度。
更进一步的技术方案是下部烟叶主要组分包括烟碱、钾、氯、氮碱比、糖碱比、钾氯比。
与现有技术相比，本发明的有益效果在是直接通过烟叶的外观主要形态特征预测烟叶主要组分，操作简便易行，省时省力，能够被广泛推广应用。
附图说明
图1为本发明建立预测模型的流程图；
图2为本发明应用预测模型的流程图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
按照生态区域结合地理条件将各大烟叶产区划分为适合企业配方需求的小产区，每一小产区内建立各自的预测模型，如附图1所示，选择四川凉山州会理县小产区的烟叶建立预测模型。
步骤14选取100份上部烟叶，100份中部烟叶和100份下部烟叶作为300个测试样品；
步骤15检测测试样品中上部烟叶的外观形态特征包括烟叶长度、烟叶宽度、叶片厚度、叶面密度，主要化学成分包括烟碱、钾、氯、氮碱比、钾氯比。检测测试样品中中部烟叶的外观形态特征包括单叶重、烟叶长度、烟叶宽度、叶片厚度、叶面密度，主要化学成分包括还原糖、钾、氯、钾氯比。检测测试样品中下部烟叶的外观形态特征包括单叶重、烟叶长度、叶片厚度、叶面密度，主要化学成分包括烟碱、钾、氯、氮碱比、糖碱比、钾氯比。
步骤16选取30份上部烟叶，30份中部烟叶和30份下部烟叶作为90份检验样品；
步骤17检测检验样品中，上部烟叶的外观形态特征包括烟叶长度、烟叶宽度、叶片厚度、叶面密度，主要化学成分包括烟碱、钾、氯、氮碱比、钾氯比。检测检验样品中，中部烟叶的外观形态特征包括单叶重、烟叶长度、烟叶宽度、叶片厚度、叶面密度，主要化学成分包括还原糖、钾、氯、钾氯比。检测检验样品中，下部烟叶的外观形态特征包括单叶重、烟叶长度、叶片厚度、叶面密度，主要化学成分包括烟碱、钾、氯、氮碱比、糖碱比、钾氯比。
步骤18将所有的检测数据标准化，统一量纲；
步骤19对标准化后的300份测试样品外观形态特征和主要化学成分进行典型相关分析，得到与外观形态特征有密切关系的主要化学成分；
步骤20在外观形态特征与化学成分之间建立曲线回归方程；
步骤21利用90份检验样品的外观形态特征和曲线回归方程得到预测的检验样品化学成分；
步骤22将90份检验样品预测的化学成分和检验样品的实际化学成分比较，判定是否有显著差异，差异不显著，确定该预测模型。
如附图2所示，实际诊断烟叶的主要化学成分的方法。
步骤23确定待测烟叶为四川凉山州会理县小产区；
步骤24选取待测烟叶的待测样品；
步骤25检测待测样品的主要外观形态特征检测数据；
步骤26将检测数据输入该四川凉山州会理县小产区的曲线回归方程得到该待测样品的主要化学成分。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种烟叶组分的判断方法，其特征在于：按照如下流程：按照生态区域结合地理条件将各大烤烟产区划分为适合企业配方需求的小产区，每一小产区内建立各自的预测模型：
(一)建立预测模型
步骤1按烟叶品种、所在的部位选取测试样品；
步骤2检测测试样品的主要外观形态特征和主要化学成分检测数据；
步骤3分烟叶品种、分部位选取检验样品；
步骤4检测检验样品的主要外观形态特征和主要化学成分检测数据；
步骤5将检测数据标准化，统一量纲；
步骤6对测试样品标准化后的外观形态特征和主要化学成分进行典型相关分析，得到与外观形态特征有密切关系的主要化学成分；
步骤7在外观形态特征与主要化学成分之间建立曲线回归方程；
步骤8利用检验样品的外观形态特征和曲线回归方程得到检验样品预测的化学成分；
步骤9将检验样品预测的化学成分和检验样品的实际化学成分比较，判定是否有显著差异，若差异显著，另外选择检验样品，将原检验样品加入原测试样品，重新进行曲线回归；若差异不显著，则确定预测模型；
(二)应用预测模型
步骤10确定待测烟叶的小产区；
步骤11选取待测烟叶的待测样品；
步骤12检测待测样品的主要外观形态特征检测数据；
步骤13将检测数据输入该小产区的曲线回归方程得到该待测样品的主要化学成分；
其中烟叶所在的部位分为上部烟叶，中部烟叶和下部烟叶；
所述的上部烟叶的外观形态特征包括烟叶长度、烟叶宽度、叶片厚度、叶面密度；
所述的上部烟叶主要化学成分包括烟碱、钾、氯、氮碱比、钾氯比；
所述的中部烟叶的外观形态特征包括单叶重、烟叶长度、烟叶宽度、叶片厚度、叶面密度；
所述的中部烟叶主要化学成分包括还原糖、钾、氯、钾氯比；
所述的下部烟叶的外观形态特征包括单叶重、烟叶长度、叶片厚度、叶面密度；
所述的下部烟叶主要化学成分包括烟碱、钾、氯、氮碱比、糖碱比、钾氯比。
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