CN107290288A - 一种烤烟褐变度快速测定方法及其应用 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种烤烟褐变度的快速测定方法与应用。本发明的烤烟褐变度的快速测定方法包含以下技术手段：根据检测样品表面颜色值L*的值与b*的值，以及表面颜色值L*+b*的值作为聚类变量，对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分进行贝叶斯判别分析。该测定方法中的聚类分析与贝叶斯判别分析可以排除人为烟叶褐变情况评价中的人为误差，并且该测定方法对外界条件没有要求，进一步的可以减少环境因素引起的误差。

Description

一种烤烟褐变度快速测定方法及其应用

技术领域

本发明涉及一种烤烟褐变度快速测定方法及其应用，特别涉及利用色差仪快速准确测定烤烟褐变度的方法。

背景技术

烤烟是我国卷烟生产的重要原料，需要经过一定时间醇化才能用于卷烟生产，目前我国烟叶主要采用自然发酵和人工发酵，适当醇化有助于提高烟叶原材料的内在品质，青杂气减少和刺激性降低，特征香气显露，可用性进一步提高。

在烟叶的醇化过程中，由于受环境温度湿度等因素影响烟叶的颜色会慢慢加深，发生褐变，甚至变成黑色。烤烟褐变主要由醇化过程中的酶促褐变与非酶褐变两大反应产生褐变物质引起，进而导致烟叶变色，目前对于烟叶褐变程度的判断技术与方法基本上为主观分级评价，然而环境条件改变与个人的经验和阅历不一样会对烤烟的褐变情况做出错误的判断。烟叶醇化过程中的褐变现象对于卷烟工业企业来说损失重大。褐变不仅影响烤烟的色泽，降低烟叶的等级，也会影响到卷烟制品的质量，严重褐变的烟叶甚至会变成不能够使用的无用烟叶，对卷烟工业企业造成重大的损失。不同类型烟叶醇化过程中褐变的快慢不一样，因此有效准确的测定烟叶褐变情况，指导卷烟生产中合理使用褐变程度较高的烟叶，能够有效减少卷烟生产中的损失。

发明内容

为了克服现有技术的缺点与不足，本发明的首要目的在于提供一种烤烟褐变度的快速测定方法。该方法以色差仪为工具，通过测量烟叶表面颜色值对烟叶的褐变情况进行评价，该方法能够快速测定烤烟的褐变度，减少人为误差与环境误差，提高烟叶褐变测定的准确度。

本发明的再一目的在于提供所述的烤烟褐变度的快速测定方法的应用。

本发明的目的通过下述技术方案实现

以检测样品表面颜色值L*的值与b*的值，以及表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

以检测样品表面颜色值L*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

以检测样品表面颜色值b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

以检测样品表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

所述的测定样品为醇化过程中的烟叶，测定位置为烟叶的正面，测定样品放置的背景板为白色亚克力高光板。

本发明优选的技术方案为：从醇化仓库抽取来自不同产区不同褐变程度的烤烟，大小4cm²，用毛刷把烟叶表明碎屑扫掉得到待测样品，置于白色亚克力高光板上，用柯尼卡美能达CR-10小型色彩色差仪测量烟叶正面的颜色指标值，以基于Ward法的聚类分析将所有样品分为3个类别，通过贝叶斯判别分析建立了3个判别函数。

所述的烤烟褐变度的快速测定方法的制定，包括如下步骤：

A、从烟叶醇化仓库抽取检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品表面造成机械损伤，避免造成误差。

B、把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品正面的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值。

C、以检测样品表面颜色值L*的值与b*的值，以及表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。

D、根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析，根据分析结果，得到3个烟叶褐变等级的线性判别函数。

所述烤烟醇化过程中不同褐变程度烟叶与烟叶表面颜色值L*、a*、b*相关的贝叶斯判别方程组，根据以下方法建立。

1、从烟叶醇化仓库抽取检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品烟叶表面造成机械损伤，避免造成误差。

2、把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值。

3、利用SPSS22.0，对检测样品进行聚类分析，包含以下步骤

A、打开SPSS22.0，分析—聚类—系统聚类。

B、将L*、a*、b*选入变量列表框，检测样品选入标记个案列表框。

C、点击统计量按钮，勾选合并进程表，聚类成员勾选无；点击绘制按钮，勾选树状图，其他默认；点击方法按钮，聚类方法选择组间联接，区间平方Eucidean距离，输出选项勾选统计量与图。

D、输出结果，根据输出结果把所有检测样品的褐变情况分为3个等级，分别为轻度褐变、中度褐变、重度褐变。

4、根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。包含以下步骤

A、选择菜单项分析→分类→判别，打开判别分析对话框。将分组变量褐变情况移入分组变量列表框中，将自变量L*、a*、b*选入自变量列表框中。

B、勾选一起输入自变量，分组变量范围1～3，单击统计量按钮，选择函数系数中的Fisher与未标准化。

C、单击分类按钮，仅选择输出选项栏中的摘要表选项，即要求输出错判矩阵，以便从总体上把握模型的判别功效，其余均保持默认选项。

D、单击保存对话框，将对话框中的三个复选框均选中，单击继续按钮。返回判别分析主界面，单击OK按钮，运行判别分析过程。根据分析结果，得到3组烟叶褐变等级的线性判别函数方程。

所述，预先建立的烟叶褐变等级判别方程组包括三种不同聚类分析的三组方程。

以表面颜色值L*的值为聚类变量，进行聚类分析，判别方程为：

重度褐变＝-249.722+0.802L+22.062a+1.149b

中度褐变＝-254.332+0.807L+20.736a+2.163b

轻度褐变＝-274.985+0.908L+19.607a+3.117b

以表面颜色值b*的值为聚类变量，进行聚类分析，判别方程为：

重度褐变＝-249.891+0.814L+22.037a+2.131b

中度褐变＝-289.991+0.899L+22.356a+3.252b

轻度褐变＝-322.226+1.054L+21.168a+4.519b

以表面颜色值L*+b*的值为聚类变量，进行聚类分析判别方程为：

重度褐变＝-258.900+1.196L+25.581a-1.444b

中度褐变＝-248.936+0.862L+22.838a+0.516b

轻度褐变＝-255.714+0.338L+19.070a+3.238b

所述的3个褐变程度分别以检测样品表面颜色值L*的值与b*的值，以及表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，所分的3个褐变程度。

所述的烤烟褐变度的快速测定方法的应用，包含以下步骤：

从烟叶醇化仓库抽取检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品烟叶表面造成机械损伤，避免造成误差。

把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值，将检测样品的表面颜色值平均值代入预先建立的烤烟醇化过程中不同褐变程度烟叶与烟叶表面颜色值L*、a*、b*相关的贝叶斯判别方程组中，那个方程得出来的数值比较大，就可以判断检测样品判入那一类，以此确定烤烟褐变程度。

本发明的原理

烟叶在醇化过程中的褐变主要分为非酶褐变与酶促褐变，非酶褐变主要有糖焦化反应，美拉德反应和还原糖降解，多酚物质自动氧化随后聚合也可引起褐变，酶促褐变是组织中的酚类物质在多酚氧化酶的作用下氧化成醌类，醌类聚合形成褐色物质从而导致组织变色。所以烟叶外观颜色的变化主要是烟叶醇化过程中褐变反应产生的褐色物质导致烟叶外观颜色产生变化。

色彩是由色调、亮度和色饱和度这三个属性构成的，L*a*b*色空间是当前最通用的测量物体颜色的色空间之一，可广泛应用于所有领域，在这一色空间中，L*是亮度，a*和b*是色度。在烟叶褐变过程中，最直观的表现就是烟叶表明颜色逐渐变黑，因此在烟叶褐变过程中，L*a*b*色空间的L*、a*、b*值是一个动态变化过程，柯尼卡美能达CR-10小型色彩色差仪是模拟人眼对红、绿、蓝光感应的光学测量仪器，利用L*a*b*色空间将颜色数据化。

本发明相对于现有技术，具有如下的优点及效果

本发明的一种烤烟褐变度的快速测定方法，在利用色差仪测定烟叶的褐变情况时，测量简单，快捷，测量误差小，可以有效避免认为人为检测产生的误差，并且利用色差仪进行检测对环境要求不严格，在仪器可以工作的环境条件下均可以检测，可以在绝大多数环境下准确评价烟叶褐变情况。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1

一种烤烟褐变度的快速测定方法，该方法以检测样品的表面颜色值L*值为聚类变量，对30个检测样品进行聚类分析，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

本发明提供制备上述烤烟褐变度的快速测定方法的制定，包括如下步骤：

A、从烟叶醇化仓库抽取30个检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品表面造成机械损伤，避免造成误差。

B、把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品正面的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值。

C、以检测样品表面颜色值L*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。

D、根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析，根据分析结果，得到3个烟叶褐变等级的线性判别函数。

本发明提供上述烤烟褐变度的快速测定方法的应用，包括如下步骤：

从烟叶醇化仓库抽取30个检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品烟叶表面造成机械损伤，避免造成误差。

把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值，将检测样品的表面颜色值平均值代入预先建立的烤烟醇化过程中不同褐变程度烟叶与烟叶表面颜色值L*、a*、b*相关的贝叶斯判别方程组中，那个方程得出来的数值比较大，就可以判断检测样品判入那一类，以此确定烤烟褐变程度。

实施例2

一种烤烟褐变度的快速测定方法，该方法以检测样品的表面颜色值b*的值为聚类变量，对30个检测样品进行聚类分析，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

本发明提供制备上述烤烟褐变度的快速测定方法的制定，包括如下步骤：

A、从烟叶醇化仓库抽取30个检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品表面造成机械损伤，避免造成误差。

B、把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品正面的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值。

C、以检测样品表面颜色值b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。

D、根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析，根据分析结果，得到3个烟叶褐变等级的线性判别函数。

本发明提供上述烤烟褐变度的快速测定方法的应用，包括如下步骤：

从烟叶醇化仓库抽取30个检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品表面造成机械损伤，避免造成误差。

把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品正面的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值，将检测样品的表面颜色值平均值代入预先建立的烤烟醇化过程中不同褐变程度烟叶与烟叶表面颜色值L*、a*、b*相关的贝叶斯判别方程组，那个方程得出来的数值比较大，就可以判断检测样品判入那一类，以此确定烤烟褐变程度。

实施例3

一种烤烟褐变度的快速测定方法，该方法以检测样品的表面颜色值L*+b*的值为聚类变量，对30个检测样品进行聚类分析，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

本发明提供制备上述烤烟褐变度的快速测定方法的制定，包括如下步骤：

A、从烟叶醇化仓库抽取30个检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品表面造成机械损伤，避免造成误差。

B、把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品正面的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值

C、以检测样品表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。

D、根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析，根据分析结果，得到3个烟叶褐变等级的线性判别函数。

本发明提供上述烤烟褐变度的快速测定方法的应用，包括如下步骤：

从烟叶醇化仓库抽取30个检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品表面造成机械损伤，避免造成误差。

把样品烟叶置于白色白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值，将检测样品的表面颜色值平均值代入预先建立的烤烟醇化过程中不同褐变程度烟叶与烟叶表面颜色值L*、a*、b*相关的贝叶斯判别方程组，那个方程得出来的数值比较大，就可以判断检测样品判入那一类，以此确定烤烟褐变程度。

实施例4

从广西中烟烟叶原料醇化仓库取不同褐变程度的30个待测定烟叶样，以实施例1中的方法检测30个待测定烟叶样的褐变情况，此为处理1(色差仪测定)。从广西中烟烟叶原料醇化仓库取不同褐变程度的30个待测定样品，由广西中烟派出2名工作人员检测30个待测定烟叶样的褐变情况方此为处理2(对照)。分别测定两种烤烟褐变情况测定方法的准确性并进行对比。试验在2016年12月于华南农业大学烟草验验室进行，供试材料来源于广西中烟醇化仓库2012年到2015年不同产地的烟叶。

由表1可知，两种不同的烟叶褐变情况测定方法对烟叶重度褐变的测定准确性均为100％，但是在对烟叶中度褐变与轻度褐变的测定中，用实例1方法测定的准确性比人为测定的方法更加准确，实例1方法对轻度褐变烟叶测定准确率为100％比人为测定高了9.1个百分点，对中度褐变烟叶测定准确率为92.8％比人为测定高7.1个百分点；并且在对30个样品的褐变情况测定中，用实例1方法测定只出现了1个误判，人为测定出现了3个误判。

表1各处理烤烟褐变情况测定方法的分类结果

实施例5

从广西中烟烟叶原料醇化仓库取不同褐变程度的30个待测定烟叶样，以实施例2中的方法检测30个待测定烟叶样的褐变情况，此为处理1(色差仪测定)。从广西中烟烟叶原料醇化仓库取不同褐变程度的30个待测定样品，由广西中烟派出2名工作人员检测30个待测定烟叶样的褐变情况方此为处理2(对照)。分别测定两种烤烟褐变情况测定方法的准确性并进行对比。试验在2016年12月于华南农业大学烟草验验室进行，供试材料来源于广西中烟醇化仓库从2012年到2015年不同产地的烟叶。

由表2可知，在对烟叶中度褐变与轻度褐变的测定中，实例2方法对轻度褐变烟叶测定准确率为100％比人为测定高了9.1个百分点，对中度褐变烟叶测定准确率为92.8％比人为测定高7.1个百分点，但是用实例2方法对重度褐变烟叶进行判定时准确性比人为测定低，但是整体上用实例2方法测定准确率要高于人为测定，并在对30个样品的褐变情况测定中，用实例2方法测定出现了2个误判，人为测定出现了3个误判。

表2各处理烤烟褐变情况测定方法的分类结果

实施例6

从广西中烟烟叶原料醇化仓库取不同褐变程度的30个待测定烟叶样，以实施例3中的方法检测30个待测定烟叶样的褐变情况，此为处理1(色差仪测定)。从广西中烟烟叶原料醇化仓库取不同褐变程度的30个待测定样品，由广西中烟派出2名工作人员检测30个待测定烟叶样的褐变情况方此为处理2(对照)。分别测定两种烤烟褐变情况测定方法的准确性并进行对比。试验在2016年12月于华南农业大学烟草验验室进行，供试材料来源于广西中烟醇化仓库从2012年到2015年不同产地的烟叶。

由表3可知，在对烟叶中度褐变与轻度褐变的测定中，用实施例3方法对30个烟叶样品的褐变情况测定时，准确率达到了100％，实例3方法对轻度褐变烟叶测定准确率为比人为测定高了9.1个百分点，对中度褐变烟叶测定准确率比人为测定高14.3个百分点，对重度褐变烟叶测定准确率均为100％；在对30个样品的褐变情况测定中，用实例3方法测定没有出现个误判，人为测定出现了3个误判。

表3各处理烤烟褐变情况测定方法的分类结果

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种烤烟褐变度的快速测定方法，其特征在于由包括含以下技术：

以检测样品表面颜色值L*的值与b*的值，以及表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

2.根据权利要求1所述的一种烤烟褐变度的快速测定方法，其特征包括以下技术：以检测样品表面颜色值L*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

3.根据权利要求1所述的烤烟褐变度的快速测定方法，其特征在于由包括含以下技术：以检测样品表面颜色值b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

4.根据权利要求1所述的烤烟褐变度的快速测定方法，其特征在于包括以下技术：以检测样品表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类。根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析。

5.根据权利要求1～4任一项所述的烤烟褐变度的快速测定方法，其特征在于：

所述的测定样品为醇化过程中的烟叶，测定位置为烟叶的正面，测定样品放置的背景板为白色亚克力高光板。

6.权利要求5所述的烤烟褐变度的快速测定方法，其特征：从醇化仓库抽取来自不同产区不同褐变程度的烤烟，大小4cm²，用毛刷把烟叶表明碎屑扫掉得到待测样品，置于白色亚克力高光板上，用柯尼卡美能达CR-10小型色彩色差仪测量烟叶正面的颜色指标值，以基于Ward法的聚类分析将所有样品分为3个类别，通过贝叶斯判别分析建立了3个判别函数。

7.权利要求1～6任一项所述的烤烟褐变度的快速测定方法的制定，在于包括如下步骤：

A、从烟叶醇化仓库抽取检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品表面造成机械损伤，避免造成误差；

B、把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品正面的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值；

C、以检测样品表面颜色值L*的值与b*的值，以及表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，把烟叶褐变情况分为3类；

D、根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析，根据分析结果，得到3个烟叶褐变等级的线性判别函数。

8.权利要求1～6任一项所述的烤烟褐变度的快速测定方法在测定醇化过程中烟叶的褐变度的应用。

9.权利要求8所述的烤烟褐变度的快速测定方法的应用，其特征在于包括如下步骤：

从烟叶醇化仓库抽取检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品烟叶表面造成机械损伤，避免造成误差。

把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值，将检测样品的表面颜色值平均值代入预先建立的烤烟醇化过程中不同褐变程度烟叶与烟叶表面颜色值L*、a*、b*相关的贝叶斯判别方程组中，那个方程得出来的数值比较大，就可以判断检测样品判入那一类，以此确定烤烟褐变程度。

10.权利要求9所述的烤烟褐变度的快速测定方法在测定醇化过程中烟叶的褐变度的应用，其特征在于：

烤烟醇化过程中不同褐变程度烟叶与烟叶表面颜色值L*、a*、b*相关的贝叶斯判别方程组，根据以下方法建立；

(1)、从烟叶醇化仓库抽取检测样品，每个检测样品取9个样品。将所取样品表面的烟叶碎渣用毛刷缓缓刷走，不能对样品烟叶表面造成机械损伤，避免造成误差；

(2)、把样品烟叶置于白色亚克力高光板上，打开CR-10小型色彩色差仪，分别测量样品的表面颜色值L*、a*、b*。每个样品测3次，计算每个检查样品表面颜色值的平均值；

(3)、利用SPSS22.0，对检测样品进行聚类分析，包含以下步骤

A、打开SPSS22.0，分析—聚类—系统聚类；

B、将L*、a*、b*选入变量列表框，检测样品选入标记个案列表框；

C、点击统计量按钮，勾选合并进程表，聚类成员勾选无；点击绘制按钮，勾选树状图，其他默认；点击方法按钮，聚类方法选择组间联接，区间平方Eucidean距离，输出选项勾选统计量与图；

D、输出结果，根据输出结果把所有检测样品的褐变情况分为3个等级，分别为轻度褐变、中度褐变、重度褐变；

(4)、根据上述聚类分析对烟叶褐变情况分类，以检测样品表面颜色值L*、a*、b*作为主成分用SPSS22.0进行贝叶斯判别分析；包含以下步骤：

A、选择菜单项分析→分类→判别，打开判别分析对话框；将分组变量褐变情况移入分组变量列表框中，将自变量L*、a*、b*选入自变量列表框中；

B、勾选一起输入自变量，分组变量范围1～3，单击统计量按钮，选择函数系数中的Fisher与未标准化；

C、单击分类按钮，仅选择输出选项栏中的摘要表选项，即要求输出错判矩阵，以便从总体上把握模型的判别功效，其余均保持默认选项；

D、单击保存对话框，将对话框中的三个复选框均选中，单击继续按钮。返回判别分析主界面，单击OK按钮，运行判别分析过程；根据分析结果，得到3组烟叶褐变等级的线性判别函数方程；

所述，预先建立的烟叶褐变等级判别方程组包括三种不同聚类分析的三组方程；

以表面颜色值L*的值为聚类变量，进行聚类分析，判别方程为：

重度褐变＝-249.722+0.802L+22.062a+1.149b

中度褐变＝-254.332+0.807L+20.736a+2.163b

轻度褐变＝-274.985+0.908L+19.607a+3.117b

以表面颜色值b*的值为聚类变量，进行聚类分析，判别方程为：

重度褐变＝-249.891+0.814L+22.037a+2.131b

中度褐变＝-289.991+0.899L+22.356a+3.252b

轻度褐变＝-322.226+1.054L+21.168a+4.519b

以表面颜色值L*+b*的值为聚类变量，进行聚类分析判别方程为：

重度褐变＝-258.900+1.196L+25.581a-1.444b

中度褐变＝-248.936+0.862L+22.838a+0.516b

轻度褐变＝-255.714+0.338L+19.070a+3.238b

所述的3个褐变程度分别以检测样品表面颜色值L*的值与b*的值，以及表面颜色值L*+b*的值做为聚类变量，用SPSS22.0对烟叶褐变度进行聚类分析，所分的3个褐变程度。