CN109709267A - 一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，包括以下步骤：步骤S1、利用电子鼻采集样本烟叶燃烧前的醇化气味信息以及燃烧后的燃烧气味信息；步骤S2、获取样本烟叶的感官评吸分数，并建立燃烧气味信息与感官评吸分数之间的对应关系，以及燃烧气味信息与醇化气味信息之间的对应关系，进而得到醇化气味信息与感官评吸分数之间的对应关系；步骤S3、根据醇化气味信息与感官评吸分数之间的对应关系建立醇化品质评价模型；步骤S4、利用电子鼻检测待测烟叶的待测醇化气味信息，并结合醇化品质评价模型，得到待测烟叶的醇化品质得分。本发明具有检测效率高、操作步骤简单、评价客观的优点。

Description

一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法及系统

技术领域

本发明涉及烟叶醇化评价方法技术领域，具体涉及一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法及系统。

背景技术

未经发酵处理的烟叶不同程度地带有多种品质缺陷，生青杂气和刺激性突出，没有陈化烟叶的特征香气，香气质单调，香气量不足，不能直接用于生产卷烟。通过发酵后，烟叶青杂气和刺激性下降，烟草特征香气显露，可用性提高，因此烟叶必须经过发酵处理才能用于生产卷烟。

目前，判断烟叶醇化质量的主要方法是感官评吸，但感官评吸存在主观性较强、操作步骤繁琐、人员数量及专业水平要求高、检测周期长、影响人体健康等缺点，样品量大时难以有效进行，这也是目前各卷烟企业原料储存过程中的一个主要矛盾点。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法及系统，解决现有技术中人工感官评吸主观性强、操作繁琐、检测周期长的技术问题。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，包括以下步骤：

步骤S1、利用电子鼻采集样本烟叶燃烧前的醇化气味信息以及燃烧后的燃烧气味信息；

步骤S2、获取所述样本烟叶的感官评吸分数，并建立所述燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系，以及所述燃烧气味信息与所述醇化气味信息之间的对应关系，进而得到所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系；

步骤S3、根据所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系建立醇化品质评价模型；

步骤S4、利用所述电子鼻检测待测烟叶的待测醇化气味信息，并结合所述醇化品质评价模型，得到所述待测烟叶的醇化品质得分。

本发明还提供一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统，包括电子鼻以及评价终端；

所述电子鼻用于采集样本烟叶燃烧前的醇化气味信息以及燃烧后的燃烧气味信息；

所述评价终端用于获取所述样本烟叶的感官评吸分数，并建立所述燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系，以及所述燃烧气味信息与所述醇化气味信息之间的对应关系，进而得到所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系；

所述评价终端还用于根据所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系建立醇化品质评价模型；

所述电子鼻还用于检测待测烟叶的醇化气味信息；

所述评价终端还用于根据所述待测烟叶的待测醇化气味信息，并结合所述醇化品质评价模型，得到所述待测烟叶的醇化品质得分。

与现有技术相比，本发明的有益效果包括：先建立燃烧气味信息与感官评吸分数之间的对应关系，由于感官评吸是基于烟叶燃烧的，较之于直接建立醇化气味信息与感官评吸分数的对应关系，该对应关系的建立较更为准确；然后建立燃烧气味信息与醇化气味信息之间的对应关系，由于这两种气味信息均通过电子鼻获取，因此对应关系的建立很容易；根据前两种对应关系得到醇化气味信息与感官评吸分数之间的对应关系，进而建立醇化品质评价模型，使得电子鼻对于烟叶醇化品质的评价更为准确，使得烟叶醇化品质的评价不再依赖于评吸人员，不再依赖于烟叶的燃烧，减少评吸工作对于人体的伤害，同时电子鼻的评价效率远远高于评吸人员的评吸效率。

附图说明

图1是本发明提供的基于电子鼻的烟叶醇化质量评价方法的流程图；

图2是本发明提供的基于电子鼻的烟叶醇化质量评价系统的结构示意图。

附图标记：

1、电子鼻，2、评价终端，3、密闭容器，4、取样针管，5、温湿度控制器。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

如图1所示，本发明的实施例1提供了一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，包括以下步骤：

步骤S1、利用电子鼻采集样本烟叶燃烧前的醇化气味信息以及燃烧后的燃烧气味信息；

步骤S2、获取所述样本烟叶的感官评吸分数，并建立所述燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系，以及所述燃烧气味信息与所述醇化气味信息之间的对应关系，进而得到所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系；

步骤S3、根据所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系建立醇化品质评价模型；

步骤S4、利用所述电子鼻检测待测烟叶的待测醇化气味信息，并结合所述醇化品质评价模型，得到所述待测烟叶的醇化品质得分。

本发明提供的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，利用电子鼻对于气味的敏感性，采集不同样本烟叶燃烧前的醇化气味信息以及燃烧后的燃烧气味信息。先建立燃烧气味信息与感官评吸分数之间的对应关系，由于感官评吸是基于烟叶燃烧的，该对应关系更能准确反映感官评吸与电子鼻采集的气味信息之间的准确关系；然后建立燃烧气味信息与醇化气味信息之间的对应关系，由于这两种气味信息均通过电子鼻获取，因此对应关系的建立很容易，直接将每一种样本烟叶的燃烧气味信息和醇化气味信息进行关联对应即可，不会出现误差；根据前两种对应关系得到醇化气味信息与感官评吸分数之间的对应关系，较之于直接建立醇化气味信息与感官评吸分数的对应关系，根据前两种对应关系得到的醇化气味信息与感官评吸分数之间的对应关系更为准确。因此通过该对应关系建立的醇化品质评价模型也就更为准确，使得醇化品质模型的精确度更高，同时实现不燃烧烟叶的基础上的烟叶醇化评价，避免人工评吸对于评吸人员的身体损伤，减小人工评吸所造成的烟叶浪费。

本发明提供的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，在检测待测烟叶时，利用电子鼻采集待测醇化气味信息，无需人工进行感官评吸，节省人力的同时，采集的待测醇化气味信息更加客观精确，同时，通过醇化评价模型即可完成待测烟叶的醇化品质评价，得到其醇化品质得分，评价速度较人工评价要快很多，因此大大提高了检测效率，同时避免人工评价时操作步骤繁琐以及影响人体健康的缺点。

优选的，所述步骤S1具体包括：

步骤S11、取设定重量的所述样本烟叶放置于密闭容器内，通过取样针管吸取所述密闭容器内的醇化气体；

步骤S12、利用电子鼻对所述醇化气体进行检测得到醇化气味信息；

步骤S13、点燃所述样本烟叶，然后通过取样针管吸取所述密闭容器内的燃烧气体；

步骤S14、利用电子鼻对所述燃烧气体进行检测得到燃烧气味信息。

将样本烟叶放置在密闭容器内，可以排除空气中其他气味对于检测结果的影响，通过取样针管吸取气体，可以很好的控制吸取量，从而保证每一种样本烟叶的醇化气体以及燃烧气体的取样量是一样的，避免取样量不同对检测结果造成影响。

具体的，所述设定重量可根据需要设置调整，只要保证每一种样本烟叶的取样重量相同即可。优选的，将样本烟叶放置于密闭容器后，先静置10-30秒，再吸取醇化气体，一方面是等待样本烟叶充分释放出醇化气味，另一方面等待密闭容器内的醇化气味分布均匀。同样的，点燃样本烟叶后，优选先静置10-30秒，再吸取燃烧气体，原因同上，不再赘述。

优选的，所述密闭容器内的温度为15℃-30℃，所述密闭容器内的相对湿度为55％-65％，所述电子鼻与所述醇化气体以及燃烧气体的接触时间均为5min-10min。

控制取样参数，避免环境对样本烟叶检测造成的影响，使得取样检测结果更接近样本烟叶的真实情况。

优选的，所述步骤S2具体为：

步骤S21、基于神经元网络算法，以所述醇化气味信息作为神经元网络的输入参数，以所述燃烧气味信息作为神经元网络的输出参数，建立所述醇化气味信息与所述燃烧气味信息之间的函数映射关系；

步骤S22、基于神经元网络算法，以所述燃烧气味信息作为神经元网络的输入参数，以所述感官评吸分数作为神经元网络的输出参数，建立所述燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的函数映射关系；

步骤S23、将两个神经元网络串联，得到所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系。

基于神经元网络算法建立醇化气味信息与所述燃烧气味信息之间以及燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的函数映射关系，函数映射关系的建立更加高效和精准。

优选的，所述步骤S2中获取所述样本烟叶的感官评吸分数，具体为：

获取多个不同评吸人员的感官评吸分数的平均值。

获取不同评吸人员的感官评吸分数的平均值，可以更准确的反应烟叶醇化品质，避免单个评吸人员的感官评吸分数的不准确性。

优选的，所述步骤S3具体为：

所述步骤S3具体为：

步骤S31、计算所述醇化气味信息中多个敏感传感器对应的响应值，并根据多个所述响应值计算敏感特征值；

步骤S32、以所述敏感特征值为自变量，以所述感官评吸分数为因变量，建立所述醇化品质评价模型。

电子鼻的主要组成部分是传感器阵列，其识别的主要机理是在传感器阵列中的多个传感器对被测气体具有不同的灵敏度，例如，一号气体可在A传感器上产生高响应，而对其他传感器则是低响应；同样，二号气体可在B传感器上产生高响应，而对其他传感器则是低响应，而B传感器对一号气体则不敏感，因此，传感器阵列对不同气体的响应图谱是不同的，正是这种不同，才使电子鼻可以识别气体。

醇化气味信息中包含了电子鼻的所有传感器的响应值，本发明将醇化气味信息中敏感传感器对应的响应值提取出来，敏感传感器即可对烟叶醇化气味产生高响应的传感器，敏感传感器的数量可根据需要设定，一般可设定3-5个，本实施例以5个为例说明，提取敏感传感器的响应值，即提取醇化气味信息中响应值最大的五个传感器对应的响应值即可，这五个响应值最大的传感器即敏感传感器。敏感传感器的数量越多，则敏感特征值对于醇化气味信息的描述就越准确，但是计算难度以及后续评价难度也就相应提高。根据敏感传感器的响应值计算敏感特征值，可通过多种方法实现，可以将多个敏感传感器的响应值按由高到低的顺序进行排列形成序列值，将序列号作为敏感特征值，例如，多个敏感传感器的响应值分别为16、9、10、7、13，则特征值为1613100907，还可以计算多个响应值的加权平均值作为敏感特征值。计算完敏感特征值后，建立描述敏感特征值与感官评吸分数之间的关系的醇化品质模型，从而可以实现通过待测醇化气味信息评价醇化品质的效果。

优选的，所述步骤S4具体为：

步骤S41、计算所述待检醇化气味信息的待测敏感特征值；

步骤S42、将所述待测敏感特征值代入所述醇化品质评价模型中，得到所述醇化品质得分。

在建立了敏感特征值与感官评吸分数之间的关系的基础上，只需计算待测醇化气味信息的待测敏感特征值，即可根据醇化品质评价模型得到相应的醇化品质得分。计算待测醇化气味信息的待测敏感特征值的方法与计算醇化气味信息的敏感特征值的方法相同，在此不再赘述。

优选的，所述基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法还包括步骤S5：

获取所述待测烟叶的实际感官评吸分数，将所述实际感官评吸分数与所述醇化品质得分进行对比，并根据对比结果对所述醇化品质评价模型进行修正。

通过实际感官评吸分数与醇化品质得分的比对结果对对应关系以及评价模型进行修正，使得对应关系以及评价模型的精度越来越高，形成闭环反馈的评价系统

实施例2：

如图2所示，本发明的实施例2提供了一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统，包括电子鼻1以及评价终端2；

所述电子鼻1用于采集样本烟叶燃烧前的醇化气味信息以及燃烧后的燃烧气味信息；

所述评价终端2用于获取所述样本烟叶的感官评吸分数，并建立所述燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系，以及所述燃烧气味信息与所述醇化气味信息之间的对应关系，进而得到所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系；

所述评价终端2还用于根据所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系建立醇化品质评价模型；

所述电子鼻1还用于检测待测烟叶的醇化气味信息；

所述评价终端2还用于根据所述待测烟叶的待测醇化气味信息，并结合所述醇化品质评价模型，得到所述待测烟叶的醇化品质得分。

本发明实施例提供的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统基于上一实施例中基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，因此，上述基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法所具备的技术效果，基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统同样具备，再次不再赘述。

具体地，评价终端2可采用云服务器实现，电子鼻1与评价终端2之间通过无线连接实现数据传递。还可增加客户端，用于电子鼻1与评价终端2之间的信号传递以及评价结果的显示。

优选的，如图2所示，所述基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统还包括密闭容器以及取样针管；

所述密闭容器3用于放置所述样本烟叶，所述取样针管4用于吸取所述样本烟叶燃烧前的醇化气体以及燃烧后的燃烧气体，所述电子鼻1用于对所述醇化气体进行检测得到样本气味信息以及对所述燃烧气体进行检测得到燃烧气味信息。

密闭容器3为样本烟叶创造一个密闭的检测环境，摒除外界环境因素的干扰，使得检测结果更准确。取样针管4可以很好的控制气体的吸取量，保证每一种样本烟叶的醇化气体以及燃烧气体的取样量都是一样的，从而保证检测结果更接近烟叶的真实情况。优选的，取样针管上设置有容量刻度。

优选的，如图2所示，所述基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统还包括温湿度控制器5，所述温湿度控制器5安装于所述密闭容器3内，并用于控制所述密闭容器3内的温度以及相对湿度。

通过温湿度控制器5控制密闭容器3内的温度以及相对湿度，使得样本烟叶处于稳定的环境中，排除温湿度对检测结果的影响。温湿度控制器5采用现有技术实现即可，本发明不涉及对此部分的改进，在此不再赘述。

以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、利用电子鼻采集样本烟叶燃烧前的醇化气味信息以及燃烧后的燃烧气味信息；

步骤S2、获取所述样本烟叶的感官评吸分数，并建立所述燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系，以及所述燃烧气味信息与所述醇化气味信息之间的对应关系，进而得到所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系；

步骤S3、根据所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系建立醇化品质评价模型；

步骤S4、利用所述电子鼻检测待测烟叶的待测醇化气味信息，并结合所述醇化品质评价模型，得到所述待测烟叶的醇化品质得分。

2.根据权利要求1所述的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

步骤S11、取设定重量的所述样本烟叶放置于密闭容器内，通过取样针管吸取所述密闭容器内的醇化气体；

步骤S12、利用电子鼻对所述醇化气体进行检测得到醇化气味信息；

步骤S13、点燃所述样本烟叶，然后通过取样针管吸取所述密闭容器内的燃烧气体；

步骤S14、利用电子鼻对所述燃烧气体进行检测得到燃烧气味信息。

3.根据权利要求1所述的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

步骤S21、基于神经元网络算法，以所述醇化气味信息作为神经元网络的输入参数，以所述燃烧气味信息作为神经元网络的输出参数，建立所述醇化气味信息与所述燃烧气味信息之间的函数映射关系；

步骤S22、基于神经元网络算法，以所述燃烧气味信息作为神经元网络的输入参数，以所述感官评吸分数作为神经元网络的输出参数，建立所述燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的函数映射关系；

步骤S23、将两个神经元网络串联，得到所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系。

4.根据权利要求1所述的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，其特征在于，所述步骤S2中获取所述样本烟叶的感官评吸分数，具体为：

获取多个不同评吸人员的感官评吸分数的平均值。

5.根据权利要求1所述的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：

步骤S31、计算所述醇化气味信息中多个敏感传感器对应的响应值，并根据多个所述响应值计算敏感特征值；

步骤S32、以所述敏感特征值为自变量，以所述感官评吸分数为因变量，建立所述醇化品质评价模型。

6.根据权利要求5所述的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：

步骤S41、计算所述待检醇化气味信息的待测敏感特征值；

步骤S42、将所述待测敏感特征值代入所述醇化品质评价模型中，得到所述醇化品质得分。

7.根据权利要求1所述的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价方法，其特征在于，还包括步骤S5：

获取所述待测烟叶的实际感官评吸分数，将所述实际感官评吸分数与所述醇化品质得分进行对比，并根据对比结果对所述醇化品质评价模型进行修正。

8.一种基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统，其特征在于，包括电子鼻以及评价终端；

所述电子鼻用于采集样本烟叶燃烧前的醇化气味信息以及燃烧后的燃烧气味信息；

所述评价终端用于获取所述样本烟叶的感官评吸分数，并建立所述燃烧气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系，以及所述燃烧气味信息与所述醇化气味信息之间的对应关系，进而得到所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系；

所述评价终端还用于根据所述醇化气味信息与所述感官评吸分数之间的对应关系建立醇化品质评价模型；

所述电子鼻还用于检测待测烟叶的醇化气味信息；

所述评价终端还用于根据所述待测烟叶的待测醇化气味信息，并结合所述醇化品质评价模型，得到所述待测烟叶的醇化品质得分。

9.据权利要求8所述的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统，其特征在于，还包括密闭容器以及取样针管；

所述密闭容器用于放置所述样本烟叶，所述取样针管用于吸取所述样本烟叶燃烧前的醇化气体以及燃烧后的燃烧气体，所述电子鼻用于对所述醇化气体进行检测得到样本气味信息以及对所述燃烧气体进行检测得到燃烧气味信息。

10.据权利要求9所述的基于电子鼻的烟叶醇化品质评价系统，其特征在于，还包括温湿度控制器，所述温湿度控制器安装于所述密闭容器内，并用于控制所述密闭容器内的温度以及相对湿度。