CN110595944A - 一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法及系统 - Google Patents
一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本公开提供了一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法及系统,获取滤棒的微波法测量值;选取备用数据;计算各测量单元密度值的平均值,计算各平均值的平均值、标准偏差和可能出现的最小值,当根据计算值确定其中的失真、待修正测量单元;以滤棒测量起始端或/和末端第一个不失真测量单元检测值组成的数组为因变量,以滤棒测量起始端或/和末端第一个失真测量单元检测值组成的数组为自变量,进行回归分析,得到的回归函数作为该失真单元的初步修正数学模型,并进行修正;记录修正后的检测值,重新构造自变量和因变量,进行回归分析,得到回归函数和决定系数,确定决定系数最大对应的回归函数为该失真单元的修正数学模型,按照修正数学模型进行数据修正。
Description
技术领域
本公开属于爆珠滤棒数据处理技术领域,涉及一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
添加爆珠的滤棒有助于形成卷烟独特吸味、风格,爆珠在吸烟过程中被捏破后,胶珠内的液体可以使香烟在吸允过程中更加生香,强化香气或特性,使吸烟者得到更为舒适的体验。
据发明人了解,为了解决现有的灯箱法检测爆珠存在的容易对爆珠位置造成扰动,也容易造成爆珠破损的问题,现有技术提供采用微波谐振原理测量滤棒中爆珠的解决方式。但是,由于微波谐振腔有一定的宽度,测量物体的起始端和末端时,物体不能把腔体填满,产生数据偏小的失真现象,如图1的A、B区域所示;当爆珠处于失真区域时,会因数据偏小而造成误判,可能会把偏向端部的爆珠判为偏小珠或破损珠等,如图2的A、B区域所示,影响物质轴向分布分析的准确性。
发明内容
本公开为了解决上述问题,提出了一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法及系统,本公开建立被测爆珠滤棒端部密度值的修正数学模型,修正检测数据,保证爆珠判定的正确性。
根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法,包括以下步骤:
获取滤棒的微波法测量值;
对于无爆珠滤棒和爆珠滤棒,分别选取多个无爆珠部分测量单元的测量值,作为备用数据;
计算各测量单元密度值的平均值,计算各平均值的平均值、标准偏差和可能出现的最小值,当根据计算值确定其中的失真、待修正测量单元;
以滤棒测量起始端或/和末端第一个不失真测量单元检测值组成的数组为因变量,以滤棒测量起始端或/和末端第一个失真测量单元检测值组成的数组为自变量,进行回归分析,得到的回归函数作为该失真单元的初步修正数学模型,并进行修正;
记录修正后的检测值,重新构造自变量和因变量,进行回归分析,得到回归函数和决定系数,确定决定系数最大对应的回归函数为该失真单元的修正数学模型,按照修正数学模型进行数据修正。
作为可选择的实施方式,对于无爆珠滤棒,在滤棒中部,取n个无爆珠部分测量单元的测量值,作为备用数据,n大于等于三的正整数。
作为可选择的实施方式,对于爆珠滤棒,在每个两颗爆珠的设计间距大于检测腔宽度4倍与爆珠直径和的区间内各取若干个测量单元的测量值,共取n个无爆珠部分测量单元的测量值,作为备用数据,n为大于等于三的正整数。
作为可选择的实施方式,分别计算无爆珠部分测量单元的密度值的平均值-ρi,计算各-ρi的平均值-ρ、标准偏差σ、可能出现的最小值-ρmin=-ρ-mσ,m为大于0的标准偏差系数。
作为可选择的实施方式,分别计算滤棒测量起始端或/和末端各测量单元密度的平均值小于可能出现的最小值时,确认为失真、待修正测量单元。
作为可选择的实施方式,重新构造自变量和因变量的过程包括:
以ρ′k,x>ρk,x+1>ρk,x+2,即三个密度值为正相关的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量,进行回归分析,得到的回归函数f1、决定系数R2 1;
以ρ′k,x<ρk,x+1<ρk,x+2,即三个密度值为负相关的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量,进行回归分析,得到的回归函数f2、决定系数R2 2;
以ρ′k,x>ρk,x+1<ρk,x+2或ρ′k,x<ρk,x+1>ρk,x+2,即三个密度值中ρk,x+1为拐点的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量,进行回归分析,得到的回归函数f3、决定系数R2 3。
作为可选择的实施方式,取因变量数据大于设定值且决定系数最大的对应的回归函数作为该失真单元的修正数学模型。
一种爆珠滤棒端部密度数据修正系统,包括:
数据采集模块,被配置为获取滤棒的微波法测量值;
选取模块,被配置为选取无爆珠滤棒和爆珠滤棒的多个无爆珠部分测量单元的测量值,作为备用数据;
计算模块,被配置为计算各测量单元密度值的平均值,计算各平均值的平均值、标准偏差和可能出现的最小值,当根据计算值确定其中的失真、待修正测量单元;
初步修正模块,被配置为以滤棒测量起始端或/和末端第一个不失真测量单元检测值组成的数组为因变量,以滤棒测量起始端或/和末端第一个失真测量单元检测值组成的数组为自变量,进行回归分析,得到的回归函数作为该失真单元的初步修正数学模型,并进行修正;
二次修正模块,被配置为记录修正后的检测值,重新构造自变量和因变量,进行回归分析,得到回归函数和决定系数,确定决定系数最大对应的回归函数为该失真单元的修正数学模型,按照修正数学模型进行数据修正。
一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,所述指令适于由末端设备的处理器加载并执行所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法的步骤。
一种末端设备,包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法的步骤。
与现有技术相比,本公开的有益效果为:
本公开的修正效果好,可以解决由于微波谐振腔有一定的宽度,测量物体的起始端和末端时,物体不能把腔体填满,产生数据偏小的失真现象,以及当爆珠处于失真区域时,会因数据偏小而造成误判,可能会把偏向端部的爆珠判为偏小珠或破损珠的问题。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1是多滤棒密度值柱状图;
图2是靠近端部的爆珠密度峰散点图;
图3是多滤棒密度值各测量单元均值散点图;
图4是多滤棒相邻随机两测量单元密度分布图(含有不同变化趋势的密度值);
图5是多滤棒相邻随机两测量单元密度分布图(去除不同变化趋势的密度值);
图6是相邻三个密度值的分布关系示意图;
图7是滤棒两端检测数据修正前后对照图。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
爆珠滤棒无爆珠部分主要由线密度较为均匀的丝束、成型纸、增塑剂、胶组成,决定了该部分轴向分布连续且基本均匀。因此,滤棒数量足够多的情况下,在1mm或以下的长度上:1)滤棒轴向各测量单元实际密度平均值基本一致,如图3C、D、E区域所示,可以把该区域的密度值均值分布范围作为爆珠滤棒无爆珠部分密度值均值的分布范围,密度值均值小于该范围的测量单元确认为失真、待修正单元;2)相邻密度值间存在着强线性正相关性,如图4所示;同时,含有不同变化趋势的密度值对线性相关性有破坏作用,如图4与图5所示;变化趋势可以用相邻三个密度值的分布关系表示、区分,如图6所示,可以有5种趋势,水平线形式出现几率较低,去除,两种拐点形式对线性相关性破坏作用较小,合并,还有三种变化趋势:正相关、负相关、拐点;可以利用相同变化趋势密度值的或含有密度值拐点的、紧邻的非失真单元测量值修正失真单元测量值。
由图1—图3还可以发现,虽然爆珠直径均小于4mm,但密度曲线上波峰的宽度均大于16mm(检测腔宽度4倍与爆珠半径和),说明爆珠会使其周围的测量单元的密度测量值偏大,在确定滤棒端部修正长度和滤棒无爆珠部分密度值时应避免爆珠的影响:当滤棒中端部爆珠距临近端面距离大于15mm时(去除检测腔宽度4倍与爆珠半径和的一半,剩余7mm,大于失真的端部长度),可以用该爆珠滤棒的检测值确定滤棒端部修正长度,否则,以卷制参数相同的无爆珠滤棒确定滤棒端部修正长度;当滤棒中两颗爆珠的设计间距大于16mm时(检测腔宽度4倍与爆珠半径和),可以用该爆珠滤棒中两颗爆珠设计位置中间取1-2个测量单元作为无爆珠部分密度值,否则,以卷制参数相同的无爆珠滤棒确定无爆珠部分密度值。
首先介绍下修正条件:当滤棒中端部爆珠距临近端面距离大于检测腔宽度4倍与爆珠半径和时,可以用该爆珠滤棒的检测值确定滤棒端部修正长度,否则,以卷制参数相同的无爆珠滤棒确定滤棒端部修正长度;当滤棒中两颗爆珠的设计间距大于检测腔宽度4倍与爆珠直径和时,可以用该爆珠滤棒中两颗爆珠设计位置中间取1-2个测量单元作为无爆珠部分密度值,否则,以卷制参数相同的无爆珠滤棒确定无爆珠部分密度值。
具体的,修正过程包括:
(1)试样测试
选取足够数量(大于等于90支,以保证参与模型建立的滤棒数大于等于30支)符合条件的滤棒,进行微波法测量。
(2)无爆珠部分测量单元测量值选取
对于无爆珠滤棒,在滤棒中部,取n个无爆珠部分测量单元(n为大于等于3的正整数)的测量值,作为备用数据;对于爆珠滤棒,在每个两颗爆珠的设计间距大于检测腔宽度4倍与爆珠直径和的区间内各取1-2个测量单元的测量值,共取n个无爆珠部分测量单元(n为大于等于3的正整数)的测量值,作为备用数据。
(3)无爆珠部分测量单元测量值下限计算
分别计算(2)各测量单元密度值的平均值-ρi(i为无爆珠部分测量单元的序号),计算各-ρi的平均值-ρ、标准偏差σ、可能出现的最小值-ρmin=-ρ-mσ(m为大于0的标准偏差系数,一般取3,也可根据需要取其它值)。
(4)失真、待修正测量单元确定
分别计算滤棒测量起始端各测量单元密度的平均值-ρj(j为滤棒测量起始端测量单元序号)。当-ρj<-ρmin=-ρ-mσ时,确认为失真、待修正测量单元。
(5)测量起始端第一个不失真测量单元紧邻失真测量单元数学模型计算
A初步模型计算
以滤棒测量起始端第一个不失真测量单元检测值组成的数组为因变量,以滤棒测量起始端第一个失真测量单元(序号记为x)检测值组成的数组为自变量,进行回归分析,得到的回归函数做为该x失真单元的初步修正数学模型。
B x测量单元修正
以初步修正数学模型对序号为x的测量单元的每一个检测值ρk,x进行修正,修正后的检测值记为ρ′k,x,k为第k支滤棒。
C模型计算
以ρ′k,x>ρk,x+1>ρk,x+2(三个密度值为正相关)的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量(样本量记为n1),进行回归分析,得到的回归函数f1、决定系数R2 1。
以ρ′k,x<ρk,x+1<ρk,x+2(三个密度值为负相关)的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量(样本量记为n2),进行回归分析,得到的回归函数f2、决定系数R2 2。
以ρ′k,x>ρk,x+1<ρk,x+2或ρ′k,x<ρk,x+1>ρk,x+2(三个密度值中ρk,x+1为拐点)的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量(样本量记为n3),进行回归分析,得到的回归函数f3、决定系数R2 3。
取n1、n2、n3大于30且决定系数R2较大的对应的回归函数作为该失真单元的修正数学模型。
(6)测量起始端其余失真测量单元数学模型计算
以步骤(5)得到的数学模型对序号x的测量单元进行修正,以修正后的数值为非失真测量单元数值,按照步骤(5)的过程计算下一失真测量单元x-1的修正数学模型,直到0号失真测量单元的修正数学模型。
(7)测量末端失真测量单元数学模型计算
按照步骤(4)-(6)的方法分别计算滤棒测量末端各测量单元的修正数学模型。
具体实施例:滤棒属性分析
微波密度仪测量腔宽度为3mm,ABCDEF滤棒属性如表1所示。
表1 ABCDEF滤棒属性表
由表1可知,滤棒D端部爆珠距邻近端面距离和两爆珠间距离均符合修正要求,可以用爆珠滤棒确定需要修正的端部长度,进行端部数据修正;E滤棒端部爆珠距邻近端面距离和两爆珠间距离均不符合修正要求,可以用卷制参数相同的无爆珠滤棒确定需要修正的端部长度,进行端部数据修正;其余滤棒端部爆珠距邻近端面距离均不符合修正要求,可以用卷制参数相同的无爆珠滤棒确定需要修正的端部长度,进行端部数据修正,同时,A与B滤棒、E与F滤棒的100mm无爆珠滤棒质量相近,可选用无爆珠的B滤棒对A、B滤棒修正,选用无爆珠的E滤棒对E、F滤棒修正。
可选用无爆珠的B滤棒对A、B滤棒修正。
随机选取100支无爆珠的B滤棒作为甲组样品,用于确定修正长度、建立修正模型;另随机选取100支B滤棒作为乙组样品,用于数据修正验证。两组样品在恒温恒湿箱内按GB/T16447要求调节后,用MW4420微波密度仪进行微波法测量,记录检测数据并按修正方法进行端部检测数据修正模型建立与修正。
A、B滤棒无爆珠部分密度选取与统计
取甲组B滤棒的第20与第89测量单的密度值,分别计算这些测量单元密度值的平均值,计算所得平均值的平均值与标准偏差,结果如表2所示。
表2B滤棒无爆珠部分密度选取与统计结果表
由表2可知,在标准偏差倍数取3的条件下,B滤棒无爆珠部分密度平均值的最小可能值为129.106mg/cm3,端部密度平均值小于此值的均应建立修正模型修正。
A、B滤棒需修正的端部长度
甲组B滤棒两端测量单元密度值平均值如表3所示。
表3 甲组B滤棒两端测量单元密度值平均值表
由表3可知,B滤棒左端的0-6测量单元的密度平均值小于无爆珠部分密度平均值的最小可能值129.106mg/cm3,每个测量单元的长度为1mm,因此,B滤棒左端有6mm长度内的测量值需要修正;同理,B滤棒右端有4mm长度内的测量值需要修正。
A、B滤棒端部数据修正模型
根据修正方法,计算修正模型,结果如表4所示。
表4 B滤棒端部检测数据修正模型与R2表
由表4可知各需修正测量单元的修正模型R2值最小值为0.9030、平均值0.9475、标准偏差0.0291,因此,模型有效性较好。
根据修正方法,按照各待修正测量单元修正模型计算结果,对乙组B滤棒样品两端分别修正,结果如图7、表5所示。
表5B滤棒两端检测数据修正前后对照表
由图7、表5可知,各待修正测量单元的密度平均值修正后,除了第4、第6、第117、第118、第120测量单元的略小于无爆珠部分密度平均值的最小可能值129.106mg/cm3(差值最大为0.306mg/cm3)外,均大于该值,所有测量单元密度平均值均小于最大可能值129.613mg/cm3,所有测量单元密度值的波动性均有较大改善。综上所述,修正效果较好,修正模型有效。
A、B滤棒端部数据修正模型
A、B滤棒检测起始端6mm的检测数据需要修正,检测末端4mm的检测数据需要修正;测量单元为1mm时,数据修正模型如表6所示。
表6 A、B滤棒端部检测数据修正模型与R2表(测量单元为1mm)
从上述实例可以看出,本公开通过建立被测爆珠滤棒端部密度值的修正数学模型,能够修正检测数据,提高物质轴向分布分析的准确性,降低误判。
本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述,但并非对本公开保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本公开的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法,其特征是:包括以下步骤:
获取滤棒的微波法测量值;
对于无爆珠滤棒和爆珠滤棒,分别选取多个无爆珠部分测量单元的测量值,作为备用数据;
计算各测量单元密度值的平均值,计算各平均值的平均值、标准偏差和可能出现的最小值,当根据计算值确定其中的失真、待修正测量单元;
以滤棒测量起始端或/和末端第一个不失真测量单元检测值组成的数组为因变量,以滤棒测量起始端或/和末端第一个失真测量单元检测值组成的数组为自变量,进行回归分析,得到的回归函数作为该失真单元的初步修正数学模型,并进行修正;
记录修正后的检测值,重新构造自变量和因变量,进行回归分析,得到回归函数和决定系数,确定决定系数最大对应的回归函数为该失真单元的修正数学模型,按照修正数学模型进行数据修正。
2.如权利要求1所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法,其特征是:对于无爆珠滤棒,在滤棒中部,取n个无爆珠部分测量单元的测量值,作为备用数据,n大于等于三的正整数。
3.如权利要求1所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法,其特征是:对于爆珠滤棒,在每个两颗爆珠的设计间距大于检测腔宽度4倍与爆珠直径和的区间内各取若干个测量单元的测量值,共取n个无爆珠部分测量单元的测量值,作为备用数据,n为大于等于三的正整数。
4.如权利要求1所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法,其特征是:分别计算无爆珠部分测量单元的密度值的平均值-ρi,计算各-ρi的平均值-ρ、标准偏差σ、可能出现的最小值-ρmin=-ρ-mσ,m为大于0的标准偏差系数。
5.如权利要求1所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法,其特征是:分别计算滤棒测量起始端或/和末端各测量单元密度的平均值小于可能出现的最小值时,确认为失真、待修正测量单元。
6.如权利要求1所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法,其特征是:重新构造自变量和因变量的过程包括:
以ρ′k,x>ρk,x+1>ρk,x+2,即三个密度值为正相关的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量,进行回归分析,得到的回归函数f1、决定系数R2 1;
以ρ′k,x<ρk,x+1<ρk,x+2,即三个密度值为负相关的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量,进行回归分析,得到的回归函数f2、决定系数R2 2;
以ρ′k,x>ρk,x+1<ρk,x+2或ρ′k,x<ρk,x+1>ρk,x+2,即三个密度值中ρk,x+1为拐点的ρk,x组成的数组为自变量、ρk,x+1组成的数组为因变量,进行回归分析,得到的回归函数f3、决定系数R2 3。
7.如权利要求1所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法,其特征是:取因变量数据大于设定值且决定系数最大的对应的回归函数作为该失真单元的修正数学模型。
8.一种爆珠滤棒端部密度数据修正系统,其特征是:包括:
数据采集模块,被配置为获取滤棒的微波法测量值;
选取模块,被配置为选取无爆珠滤棒和爆珠滤棒的多个无爆珠部分测量单元的测量值,作为备用数据;
计算模块,被配置为计算各测量单元密度值的平均值,计算各平均值的平均值、标准偏差和可能出现的最小值,当根据计算值确定其中的失真、待修正测量单元;
初步修正模块,被配置为以滤棒测量起始端或/和末端第一个不失真测量单元检测值组成的数组为因变量,以滤棒测量起始端第一个失真测量单元检测值组成的数组为自变量,进行回归分析,得到的回归函数作为该失真单元的初步修正数学模型,并进行修正;
二次修正模块,被配置为记录修正后的检测值,重新构造自变量和因变量,进行回归分析,得到回归函数和决定系数,确定决定系数最大对应的回归函数为该失真单元的修正数学模型,按照修正数学模型进行数据修正。
9.一种计算机可读存储介质,其特征是:其中存储有多条指令,所述指令适于由末端设备的处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法的步骤。
10.一种末端设备,其特征是:包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种爆珠滤棒端部密度数据修正方法的步骤。
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