CN109324015A - 基于光谱相似的烟叶替代方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于近红外光谱相似度的烟叶替代方法，包括如下步骤：步骤1)提供K个复烤片烟样品，在近红外光谱仪上采集其样品光谱；步骤2)对步骤1)所采集的光谱进行一阶导预处理；步骤3)对步骤2)的一阶导数谱进行局部变换；步骤4)对步骤3)中的光谱进行相似度计算；步骤5)给定目标样本光谱，对候选集中的光谱按相似度从大到小排序；步骤6)从光谱值最相似的样本开始，按照指定规则进行筛选，得到相应的替代烟叶；其核心在于光谱的计算方法。即光谱间的相似度差异可以反映烟叶品质风格间的差异。
Description
技术领域
本发明属于卷烟配方、近红外光谱、化学计量学技术领域，具体涉及一种基于近红外光谱相似度的烟叶替代方法。
背景技术
烟叶替代是卷烟配方中最重要的环节。当某一特定的烟叶用完后，需要找到替代烟叶，并要求卷烟的整体质量稳定。一般而言，任意两个产区烟叶在风格及品质上存在一定的差异，同一产区不同年度间的烟叶受气候条件的影响也有一定的差异，烟叶替代要求配方人员对各产地烟叶的风格品质有很深的理解，并且需要反复评吸、对比和调整，其工作量和工作强度很高。因此需寻求一种脱离抽吸评价的，客观的判定技术，找到合适的替代烟叶，减轻配方人员的工作量。
近年来，随着计算机技术的快速发展，利用近红外光谱技术辅助配方在烟草行业进行了一些探索和应用。近红外光谱是一种客观的分析技术，避免了个人主观因素和经验水平差异的影响；同时，相比气相、液相色谱等传统分析化学方法，近红外技术快速、无损和较低的检测成本等优点，使其在农业、食品等行业有广泛的应用。
CN 101251471 B公开了一种基于烟叶近红外光谱的相似烟叶搜索方法，其核心为利用主成分分析(PCA)对光谱进行计算，以目标烟叶与数据库中烟叶的光谱主成分空间距离最小为原则，得出烟叶搜索结果。该方法的缺陷在于，PCA表征的是光谱数据中的差异最大的方向，在实际中，由于仪器硬件，环境尤其是温度的影响，以及采样中不可避免的散射影响，不同时间采集光谱的最大差异来自于外部因素而非物质本身。利用这种方法，甚至不能找出同一样本不同时期采集的光谱作为最相似光谱，在应用中缺乏实用性。
发明内容
利用近红外光谱进行烟叶替代，其核心在于光谱的计算方法。即光谱间的相似度差异可以反映烟叶品质风格间的差异。本发明提出一种基于近红外光谱相似度的烟叶替代方法，通过一种新的光谱相似度计算方法，可以筛选出目标烟叶的相似烟叶。
为了实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
基于光谱相似的烟叶替代方法，该方法包括如下步骤：
步骤1)提供复数个复烤片烟样品，在近红外光谱仪上采集其样品光谱，；
步骤2)对步骤1)中的获取光谱进行一阶导预处理；
步骤3)对步骤2)中的获取光谱进行局部变换处理，所述局部变换处理的方法为：将全谱平均划分成相邻的谱段区间，每个谱段含有N个波数点，N的取值范围为40-60；
分别计算每个谱段的均值和标准差，校正公式为其中，x为选定谱段，xc为变换后的谱段；
注意到，这里通过一系列的[a1a2…am],[b1b2…bm]来替代全局校正中的a和b。其局部化的校正可以提升校正效果，进一步的消除干扰因素。
步骤4)对步骤(3)中的获取光谱进行相似度计算，所述相似度计算方法为：利用滑动窗口，在每个窗口内，计算两个谱段间的皮尔逊相关系数p与欧氏距离d，相似度s＝(1-p)*d，即相关性越高，距离越小的光谱相似度越高；在该步骤中，相关系数p表征了两个谱段间的趋势，距离d表征了两个谱段间的差异。即通过一个组合指标全面的表征两个谱段间的差异。
步骤5)给定目标样本光谱，对候选集中的光谱按相似度从大到小排序；
步骤6)从光谱值最相似的样本开始，按照指定规则进行筛选，得到相应的替代烟叶。
作为优选，步骤2)中的一阶导预处理预处理方法为，1阶导，其参数为窗宽13，多项式阶数1。
作为优选，步骤4)中，p＝corr(xm,xn)与距离d d＝sum(abs(xm-xn))，其中，m、n代表复烤片烟样品的编号。
作为优选，步骤6)中的筛选方法为完全按排序，依次选择。
作为优选，步骤6)中的筛选方法为剔除排序列表中与目标烟叶产地不同的样本后，按排序依次选择。
作为优选，步骤6)中的筛选方法为剔除排序列表中与目标烟叶部位不同的样本后，按排序依次选择。
作为优选，步骤6)中的筛选方法为剔除排序列表中与目标烟叶成本差异大于某一阈值的样本后，按排序依次选择。
作为优选，步骤1)中的烟叶样品为经过打叶复烤的片烟样本。
本发明方法具有如下特点：
1.以光谱相似度的形式表征烟叶相似；2.相似度计算中，必须进行局部变换处理，现有的相似度计算方法中未发现使用类似方法；3.提供了目标烟叶的候选集排序列表。
通过本发明方法，实现对卷烟配方中的需调整的烟叶进行相似烟叶的筛选和替代。通过计算机计算，可以遴选出少量与目标烟叶相似的片烟供配方人员筛选；在多对多替代时，为配方人员的替代思路提供参考。
附图说明
图1是实施例中所用库存片烟光谱；
图2是实施例中所用片烟的一阶导数谱；
图3是实施例中所用片烟的局部变换光谱。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，本发明的保护范围不受实施例的限制，本发明的保护范围由权利要求书决定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1一种基于近红外光谱相似度的烟叶替代方法
步骤1)选取某企业库存片烟样本227个。取样后将样本按照烟草行业标准《YC/T31-1996烟草及烟草制品试样的制备和水分测定烘箱法》制备成粉末样本(将烟叶置于烘箱中，40℃下干燥4h，用旋风磨(FOSS)磨碎过40目筛)，密封平衡1d后进行光谱测量，参考图1；
步骤2)对步骤1)中的获取光谱进行求取一阶导数处理，参考图2；
步骤3)对步骤2)中的获取光谱进行局部变换处理，参考图3，具体地，局部变换处理的方法为：将全谱平均划分成相邻的谱段区间，每个谱段含有N个波数点，本实施例中，N＝50。
对每个谱段，进行类似于全局散射校正的方式，即分别计算该波段的均值和标准差，校正公式为其中，x为选定谱段，xc为变换后的谱段；
传统的方法：在求导之后，导数谱中仍存在部分非物质引起的光谱差异，如散射效应等。传统的散射消除方法是估计一个一常数项a和一乘性项b，通过如下处理消除散射效应。其中X是经一阶导处理后的导数谱。这种方式在全谱中估计校正参数，虽然可以在定量建模中起到较好的作用，但不适用于本专利提出的相似度的计算。原因在于，定量建模中含有一个建模目标Y(例如某成分的含量)，在求解中，可以根据光谱各波数与Y的关联信息调整回归系数，使得与Y相关的波数点权重较大，其他的波数点权重较小或为0。在相似度计算中，没有一个目标可供调整不同波数间的权重。因此，使用全局校正的方式不能有效的消除光谱间的所有非物质引起的干扰；而在本发明中，这里通过一系列的[a1a2…am],[b1b2…bm]来替代全局校正中的a和b。其局部化的校正可以提升校正效果，进一步的消除干扰因素。
步骤4)对步骤(3)中的获取光谱，两两进行相似度计算，相似度计算方法为：利用窗宽为13的滑动窗口，在每个窗口内，计算两个谱段间的相关系数p，p＝corr(x1,x2)与距离d d＝sum(abs(x1-x2))；p为皮尔逊相关系数，表征趋势，d为欧氏距离，表征差异。相似度s＝(1-p)*d。即相关性越高，距离越小的光谱相似度越高，参考表1，表1是部分目标片烟的相似片烟及其相似度值。
在该步骤中，相关系数p表征了两个谱段间的趋势，距离d表征了两个谱段间的差异。即通过一个组合指标全面的表征两个谱段间的差异。
表1
步骤5)对数据中的任意一个样本，生成其余226个片烟与目标的相似度排序。
步骤6)对步骤5)中的排序有相似度从高到底，一次选取；
其中筛选方式有以下几种：1，完全按排序，依次选择；2，剔除排序列表中与目标烟叶产地不同的样本后，按排序依次选择；3，剔除排序列表中与目标烟叶部位不同的样本后，按排序依次选择；4，剔除排序列表中与目标烟叶成本差异大于某一阈值的样本后，按排序依次选择。
步骤7)对其他样本，可按步骤4)计算库存样本与其的相似度。
实施例1提供的方法与CN 101251471 B方法相比，均为利用近红外光谱来寻找相似烟叶。其主要差异在于光谱的计算方法。
在不同时间采集100个片烟的近红外光谱。其中，部分光谱为来自于同一片烟的不同采样(共17个片烟38条光谱)。由于涉及不同取样，同一片烟的光谱有一定的差异性，但一般而言，这种差异小于不同片烟间的差异。考察重复片烟样本中不同光谱的最相似光谱是否来自于同一片烟来验证方法的有效性。
分别采用两种方法计算各目标光谱的最相似光谱，以重复片烟光谱中，第一相似为同一片烟的比例作为衡量方法优劣的标准。
如表2所示，实施例1找到的同一片烟比例为24/38＝63.2％；而采用PCA方法得分最近找到的同一片烟比例为14/38＝36.8％。
表2
Claims (8)
1.基于光谱相似的烟叶替代方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
步骤1)提供复数个复烤片烟样品，在近红外光谱仪上采集其样品光谱，；
步骤2)对步骤1)中的获取光谱进行一阶导预处理；
步骤3)对步骤2)中的获取光谱进行局部变换处理，所述局部变换处理的方法为：将全谱平均划分成相邻的谱段区间，每个谱段含有N个波数点，N的取值范围为40-60；
分别计算每个谱段的均值和标准差，校正公式为其中，x为选定谱段，xc为变换后的谱段；
步骤4)对步骤(3)中的获取光谱进行相似度计算，所述相似度计算方法为：利用滑动窗口，在每个窗口内，计算两个谱段间的皮尔逊相关系数p与欧氏距离d，相似度s＝(1-p)*d，即相关性越高，距离越小的光谱相似度越高；
步骤5)给定目标样本光谱，对候选集中的光谱按相似度从大到小排序；
步骤6)从光谱值最相似的样本开始，按照指定规则进行筛选，得到相应的替代烟叶。
2.如权利要求1所述的基于光谱相似的烟叶替代方法，其特征在于：步骤2)中的一阶导预处理预处理方法为，1阶导，其参数为窗宽13，多项式阶数1。
3.如权利要求1所述的基于光谱相似的烟叶替代方法，其特征在于：步骤4)中，p＝corr(xm,xn)，d＝sum(abs(xm-xn))，其中，m、n代表复烤片烟样品的编号。
4.如权利要求1所述的基于光谱相似的烟叶替代方法，其特征在于：步骤6)中的筛选方法为完全按排序，依次选择。
5.如权利要求1所述的基于光谱相似的烟叶替代方法，其特征在于：步骤6)中的筛选方法为剔除排序列表中与目标烟叶产地不同的样本后，按排序依次选择。
6.如权利要求1所述的基于光谱相似的烟叶替代方法，其特征在于：步骤6)中的筛选方法为剔除排序列表中与目标烟叶部位不同的样本后，按排序依次选择。
7.如权利要求1所述的基于光谱相似的烟叶替代方法，其特征在于：步骤6)中的筛选方法为剔除排序列表中与目标烟叶成本差异大于某一阈值的样本后，按排序依次选择。
8.如权利要求1所述的基于光谱相似的烟叶替代方法，其特征在于：步骤1)中的烟叶样品为经过打叶复烤的片烟样本。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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