CN117643388A - 一种打叶复烤多点集成近红外监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，包括：近红外监测数据子模块和信号监控子模块；信号判断子系统用于获取多个烟叶皮带驱动电机信号、多个烟叶皮带传感器信号以及每箱烟叶的近红外监测数集，并判断多个近红外监测数据是否异常，并剔除，得到目标近红外监测数集，近红外监测数集包括原料铺把分切点数集、复烤点数集以及成品装箱点数集；近红外监测数据子模块用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，并将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。本发明可以解决近红外检测数据与烟叶烟箱无法一一对应的问题。

Description

一种打叶复烤多点集成近红外监测系统

技术领域

本发明涉及制烟领域，尤其涉及一种打叶复烤多点集成近红外监测系统。

背景技术

我国烟草行业正处于产业结构调整的关键时期，同时随着烟草行业对卷烟产品控焦降焦力度的加大，卷烟烟气指标的允差范围越来越小，对打叶复烤企业提供内在化学成分的需求与日俱增，个性化加工和均质化生产成为主要诉求。而近红外在线检测技术可以为此提供更加科学、量化以及准确的控制手段。在以后的发展中，近红外在线检测技术将为烟草行业带来巨大的经济效益和社会效益。

烟叶烟箱是一种用于存储和运输烟叶的容器。它通常由木材或金属制成，具有适当的尺寸和结构，以便容纳和保护烟叶。在生产线上，近红外检测可以用于对烟叶进行非破坏性的快速分析和检测。通过近红外光谱仪器，可以获取到烟叶的化学成分和品质指标的相关数据。为了进一步提升烟草的质量控制，如何设计一套将生产线上的近红外检测数据与烟叶烟箱一一对应的系统是亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例通过提供一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，解决了现有技术中近红外检测数据如何与烟叶烟箱一一对应的技术问题，实现了将近红外检测数据与烟叶烟箱一一对应的技术效果。

第一方面，本申请提供了一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，系统包括：

打叶复烤多点集成近红外监测系统包括：近红外监测数据子模块和信号监控子模块；

信号监控子模块用于获取多个烟叶皮带驱动电机信号、多个烟叶皮带传感器信号以及每箱烟叶的近红外监测数集，并基于多个预设马氏距离范围、多个预设第一阈值、多个预设光谱相似性比值、多个烟叶皮带驱动电机信号以及多个烟叶皮带传感器信号，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，并剔除异常的近红外监测数据，得到该箱烟叶对应的目标近红外监测数集，近红外监测数集包括原料铺把分切点数集、复烤点数集以及成品装箱点数集；

近红外监测数据子模块用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，并将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。

进一步地，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，包括：

针对原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，根据在原料铺把分切步骤中的烟叶皮带驱动电机信号、烟叶皮带传感器信号、该箱烟叶的原料铺把分切点数集的近红外光谱、一个预设第一阈值、一个预设马氏距离范围以及多个预设光谱相似性比值，判断该箱烟叶在原料铺把分切步骤时，该箱烟叶的原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常。

进一步地，判断该箱烟叶在原料铺把分切步骤时，该箱烟叶的原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常，包括：

针对在原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，若该箱烟叶在原料铺把分切步骤中的烟叶皮带驱动电机信号或烟叶皮带传感器信号为异常，则该箱烟叶的原料铺把分切点数集为异常。

进一步地，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，包括：

针对复烤步骤中的每箱烟叶，根据在复烤步骤中的烟叶皮带驱动电机信号、烟叶皮带传感器信号、该箱烟叶的复烤点数集的近红外光谱、多个预设第一阈值、一个预设马氏距离范围以及一个预设光谱相似性比值，判断该箱烟叶在复烤步骤时，该箱烟叶的复烤点数集中的各个近红外监测数据是否异常。

进一步地，判断该箱烟叶在复烤步骤时，该箱烟叶的复烤点数集中的各个近红外监测数据是否异常，包括：

针对在复烤步骤中的每箱烟叶，若该箱烟叶在复烤步骤中的烟叶皮带驱动电机信号或烟叶皮带传感器信号为异常，则该箱烟叶的复烤点数集为异常。

进一步地，将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，包括：

针对每箱烟叶，将每箱烟叶的近红外监测数集中的原料铺把分切点数集、复烤点数集与成品装箱点数集，按照获取的时间顺序依次与该箱烟叶的箱号进行绑定，以供目标客户端对该箱烟的目标近红外监测数集进行使用。

进一步地，近红外监测数据子模块还用于：

近红外监测数据子模块接收目标打印请求，目标打印请求包括打印目标箱烟叶的目标近红外监测数集的请求；

近红外监测数据子模块判断打印目标箱烟叶的前一箱烟叶的近红外监测数集是否打印完成；

若完成，则打印目标箱烟叶的目标近红外监测数集。

进一步地，还包括：

近红外监测数据子模块接收打标请求，打标请求包括打标目标箱烟叶的请求；

近红外监测数据子模块根据打标请求，获取目标箱烟叶的箱号和目标近红外监测数集；

近红外监测数据子模块向打标子模块发送目标箱烟叶的目标近红外监测数集和箱号；

打标子模块实时获取当前箱烟叶的实时近红外监测数集，并判断实时近红外监测数集与目标近红外监测数集是否相同；若相同，则打标目标箱烟叶。

进一步地，还包括：

当近红外监测数据为异常时，向目标客户端发送报警信号，以供目标客户端查看。

进一步地，包括：

信号监控子模块和近红外监测数据子模块的配置均为：操作系统采用WindowsServer 2016、数据库软件采用MicrosoftSQLServer2012、服务端软件采用NirRedryOnlineServerHost

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请提供了一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，包括：近红外监测数据子模块和信号监控子模块；信号监控子模块用于获取多个烟叶皮带驱动电机信号、多个烟叶皮带传感器信号以及每箱烟叶的近红外监测数集，并基于多个预设马氏距离范围、多个预设第一阈值、多个预设光谱相似性比值、多个烟叶皮带驱动电机信号以及多个烟叶皮带传感器信号，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，并剔除异常的近红外监测数据，得到该箱烟叶对应的目标近红外监测数集，近红外监测数集包括原料铺把分切点数集、复烤点数集以及成品装箱点数集；近红外监测数据子模块用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，并将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。相较于现有技术中无法较为准确的对应每箱烟叶的目标近红外监测数集，本申请通过筛选得到目标近红外监测数集，提高了数据的准确性，并且将目标近红外监测数集与该箱烟叶的箱号进行绑定，可以提高使每箱烟叶与目标近红外监测数集进行一一对应。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请提供的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统的拓扑示意图。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，解决了现有技术中近红外检测数据如何与烟叶烟箱一一对应的技术问题。

本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：

一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，系统包括：打叶复烤多点集成近红外监测系统包括：近红外监测数据子模块和信号监控子模块；信号监控子模块用于获取多个烟叶皮带驱动电机信号、多个烟叶皮带传感器信号以及每箱烟叶的近红外监测数集，并基于多个预设马氏距离范围、多个预设第一阈值、多个预设光谱相似性比值、多个烟叶皮带驱动电机信号以及多个烟叶皮带传感器信号，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，并剔除异常的近红外监测数据，得到该箱烟叶对应的目标近红外监测数集，近红外监测数集包括原料铺把分切点数集、复烤点数集以及成品装箱点数集；近红外监测数据子模块用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，并将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

首先说明，本文中出现的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在生产烟叶的过程中，通常会存在3个步骤原料铺把分切步骤、复烤步骤以及成品装箱步骤。在生产烟叶的过程中针对每箱未成品的烟叶，可以在每个步骤中设置一个或多个（本申请均已一个为例）原料铺把分切点、一个或多个复烤点以及成品装箱点，并获取每箱烟叶的在对应的步骤的点位的近红外监测数集（数据集合）。

在原料铺把分切点的近红外数集可以包括：烟叶中的水分含量、糖分含量、尼古丁含量以及氧化物含量等多种近红外监测数据。

在复烤点的近红外数集可以包括：烟叶中的水分含量、糖分含量、尼古丁含量、氧化物含量以及色度等多种近红外监测数据。

在成品装箱点的近红外数集可以包括成品烟叶的长度、直径以及密度等多种近红外监测数据。

不同箱烟叶的烟叶质量或产地等不相同，但在生产线上，由于生产的连续性，可能导致上一箱或下一箱烟叶，与本箱烟叶紧邻，导致装箱本箱烟叶时，不同箱的烟叶互相混淆。因此，本申请的目的是为了将该箱与该箱的烟叶从在执行生产步骤中时，均一一对应。

本申请提供了如图1所示的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，系统包括信号监控子模块100和近红外监测数据子模块200。

信号监控子模块100用于获取多个烟叶皮带驱动电机信号、多个烟叶皮带传感器信号以及每箱烟叶的近红外监测数集，并基于多个预设马氏距离范围、多个预设第一阈值、多个预设光谱相似性比值、多个烟叶皮带驱动电机信号以及多个烟叶皮带传感器信号，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，并剔除异常的近红外监测数据，得到该箱烟叶对应的目标近红外监测数集，近红外监测数集包括原料铺把分切点数集、复烤点数集以及成品装箱点数集。

近红外监测数据子模块200用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，并将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。

关于信号监控子模块100，信号监控子模块100用于获取多个烟叶皮带驱动电机信号、多个烟叶皮带传感器信号以及每箱烟叶的近红外监测数集，并基于多个预设马氏距离范围、多个预设第一阈值、多个预设光谱相似性比值、多个烟叶皮带驱动电机信号以及多个烟叶皮带传感器信号，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，并剔除异常的近红外监测数据，得到该箱烟叶对应的目标近红外监测数集，近红外监测数集包括原料铺把分切点数集、复烤点数集以及成品装箱点数集。

可以理解的是，信号监控子模块100可以在原料铺把分切步骤、复烤步骤以及成品装箱步骤均对每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常进行判断（需要说明的是，也可以仅针对原料铺把分切步骤、复烤步骤进行判断，下述以原料铺把分切步骤为例进行详细说明）。

还需要说明的是，在生产烟叶的过程中的3个步骤中（原料铺把分切步骤、复烤步骤以及成品装箱步骤），每个步骤均会对应一个预设马氏距离范围和一个预设光谱相似性比值，且每个步骤的预设马氏距离范围值均不相同，每个步骤的预设光谱相似性比值也均不相同，每个步骤的预设马氏距离范围和预设光谱相似性比值具体可以根据实际情况进行确定，此处不做限制。

原料铺把分切步骤：

在原料铺把分切点的近红外数集可以包括：烟叶中的水分含量、糖分含量、尼古丁含量以及氧化物含量等多种近红外监测数据。原料铺把分切点的近红外数集也可以称为原料铺把分切点数集。

判断原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常具体可以为：针对原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，根据在原料铺把分切步骤中的烟叶皮带驱动电机信号、烟叶皮带传感器信号、该箱烟叶的原料铺把分切点数集的近红外光谱、一个预设第一阈值、一个预设马氏距离范围以及多个预设光谱相似性比值，判断该箱烟叶在原料铺把分切步骤时，该箱烟叶的原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常。

更进一步将，信号监控子模块100判断原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常需要判断下述5点是否同时满足：

{1}针对在原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，信号监控子模块100获取该箱烟叶的烟叶皮带驱动电机信号，根据烟叶皮带驱动电机信号子判断在运行该箱烟叶时烟叶皮带是否正常运作，若烟叶皮带驱动电机信号为异常，则该箱烟叶的原料铺把分切点数集均异常。

{2}针对在原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，信号监控子模块100获取该箱烟叶的烟叶皮带传感器信号，并根据烟叶皮带传感器信号判断烟叶皮带中是否包括烟叶，若烟叶皮带传感器信号为异常，则该箱烟叶的原料铺把分切点数集均异常。

{3}针对在原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，信号监控子模块100获取该箱烟叶的原料铺把分切点数集的近红外光谱（也就是该箱烟叶的原料铺把分切点数集的各个近红外监测数据分别对应的近红外光谱），针对每个近红外监测数据分别对应的近红外光谱，根据该近红外监测数据的近红外光谱确定对应的马氏距离，与对应的预设马氏距离范围比较，若处于对应的预设马氏距离范围内，则该近红外监测数据正常；若不处于对应的预设马氏距离范围内，则该近红外监测数据异常。

{4}针对在原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，信号监控子模块100获取该箱烟叶的原料铺把分切点数集的近红外光谱，针对每个近红外监测数据分别对应的近红外光谱，根据该近红外监测数据的近红外光谱进行相似性判断，若在其对应的预设光谱相似性比值内，则该近红外监测数据正常。

{5}针对在原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，信号监控子模块100获取该箱烟叶的原料铺把分切点数集的各个近红外监测数据，分别与其对应的预设第一阈值相比较，若在其范围内，则该近红外监测数据正常。例如，某箱烟叶的预设烟碱值为1.5%-3%，该箱烟叶的表征烟碱值的近红外监测数据为1.25%，则该箱烟叶表征烟碱值的近红外监测数据为正常。

可以理解的时，仅当原料铺把分切步骤中的每箱烟叶在原料铺把分切点数集中的近红外监测数据满足上述5点，才意味着该近红外监测数据为正常；否则，为异常，剔除异常的近红外监测数据，保留该箱烟叶在原料铺把分切点数集中正常的近红外监测数据。

进一步讲，信号监控子模块100判断复烤点数集中的各个近红外监测数据是否异常具体可以是：针对复烤步骤中的每箱烟叶，根据在复烤步骤中的烟叶皮带驱动电机信号、烟叶皮带传感器信号、该箱烟叶的复烤点数集的近红外光谱、一个预设第一阈值、一个预设马氏距离范围以及多个预设光谱相似性比值，判断该箱烟叶在复烤步骤时，该箱烟叶的复烤点数集中的各个近红外监测数据是否异常。

可以理解的是，信号监控子模块100判断复烤点数集中的各个近红外监测数据是否异常需上述“信号监控子模块100判断原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常需要判断下述5点是否同时满足”相似，具体可以参考上述“信号监控子模块100判断原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常需要判断下述5点是否同时满足”。其中，“针对在复烤步骤中的每箱烟叶，若该箱烟叶在复烤步骤中的烟叶皮带驱动电机信号或烟叶皮带传感器信号为异常，则该箱烟叶的复烤点数集为异常”。与上述5点中的第{1}点和第{2}点相似，具体可以参考上述第{1}点和第{2}点。

信号监控子模块100判断成品装箱点数集中的各个近红外监测数据与上述“信号监控子模块100判断原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常需要判断下述5点是否同时满足”相似，具体可以参考上述“信号监控子模块100判断原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常需要判断下述5点是否同时满足”。

更进一步讲，为了提高烟叶生产的效率，当近红外监测数据为异常时，向目标客户端发送报警信号，以供目标客户端查看。便于相关工作人员查看异常的近红外监测数据，以解决其对应的生产问题。

关于近红外监测数据子模块200用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，并将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。

近红外监测数据子模块200用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，目标近红外监测数集是剔除该箱烟叶异常的近红外监测数据的近红外监测数集。近红外监测数据子模块200还用于将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。

具体的，针对每箱烟叶，将每箱烟叶的近红外监测数集中的原料铺把分切点数集、复烤点数集与成品装箱点数集，按照获取的时间顺序依次与该箱烟叶的箱号进行绑定，以供目标客户端对该箱烟的目标近红外监测数集进行使用。

针对每箱烟叶，每箱烟叶均会存在原料铺把分切步骤、复烤步骤以及成品装箱步骤，也就意味着每箱烟叶获取对应的原料铺把分切点数集、复烤点数集与成品装箱点数集的时间顺序为原料铺把分切点数集-复烤点数集-成品装箱点数集（上述3个数集均为剔除异常的近红外监测数据后的），在获取原料铺把分切点数集时，将该箱烟叶的原料铺把分切点数集与该箱烟叶的箱号（还可以包括流水号）进行绑定；在获取复烤点数集时，将该箱烟叶的复烤点数集与该箱烟叶的箱号（还可以包括流水号）进行绑定；在成品装箱点数集时，将箱烟叶的成品装箱点数集与该箱烟叶的箱号（还可以包括流水号）进行绑定。由于按照时间顺序依次绑定了箱号，所以也提高该箱烟叶与该箱烟叶一一匹配的程度。

为了进一步保证每箱烟叶的箱号均与该箱烟叶的近红外监测数集一一对应，近红外监测数据子模块200接收打标请求，打标请求包括打标目标箱烟叶的请求；近红外监测数据子模块200根据打标请求，获取目标箱烟叶的箱号和目标近红外监测数集；近红外监测数据子模块200向打标子模块发送目标箱烟叶的目标近红外监测数集和箱号；打标子模块实时获取当前箱烟叶的实时近红外监测数集，并判断实时近红外监测数集与目标近红外监测数集是否相同；若相同，则打标目标箱烟叶。

当存在打标请求时（打标：打印，贴标），可以通过目标客户端向近红外监测数据子模块200发送打标请求，近红外监测数据子模块200接收打标请求。近红外监测数据子模块200根据打标请求，获取目标箱烟叶的箱号和目标近红外监测数集，并向打标子模块发送目标箱烟叶的目标近红外监测数集和箱号，打标子模块接收目标箱烟叶的目标近红外监测数集和箱号，并通过PLC实时获取该箱烟叶的实时近红外监测数集，将实时近红外监测数集与目标近红外监测数集进行对比，若实时近红外监测数集与目标近红外监测数集中的各个近红外监测数据均相同，则意味目标箱烟叶的目标近红外监测数集和箱号能够一一对应，若实时近红外监测数集与目标近红外监测数集中的各个近红外监测数据部分或完全不相同，则意味着目标箱烟叶的目标近红外监测数集和箱号不能够一一对应，可以通知相关人员检查。若相同，则打标目标箱烟叶。

为了进一步保证每箱烟叶的箱号均与该箱烟叶的近红外监测数集一一对应，近红外监测数据子模块200接收目标打印请求，目标打印请求包括打印目标箱烟叶的目标近红外监测数集的请求；近红外监测数据子模块200判断打印目标箱烟叶的前一箱烟叶的近红外监测数集是否打印完成；若完成，则打印目标箱烟叶的目标近红外监测数集。

可以理解的是，如果上一箱的目标箱烟叶的目标近红外监测数集的烟叶未打印完成，如果此时打印当前箱的目标近红外监测数集，则会导致上一箱烟叶的目标近红外监测数集与本箱烟叶的目标近红外监测数集混乱（每箱烟叶的目标近红外监测数集均需打印）。

更进一步讲，信号监控子模块100与近红外监测数据子模块200均的配置均可以采用操作系统采用WindowsServer2016、数据库软件采用MicrosoftSQLServer2012、服务端软件采用NirRedryOnlineServerHost。

综上所述，本申请提供了一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，包括：近红外监测数据子模块和信号监控子模块；信号监控子模块用于获取多个烟叶皮带驱动电机信号、多个烟叶皮带传感器信号以及每箱烟叶的近红外监测数集，并基于多个预设马氏距离范围、多个预设第一阈值、多个预设光谱相似性比值、多个烟叶皮带驱动电机信号以及多个烟叶皮带传感器信号，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，并剔除异常的近红外监测数据，得到该箱烟叶对应的目标近红外监测数集，近红外监测数集包括原料铺把分切点数集、复烤点数集以及成品装箱点数集；近红外监测数据子模块用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，并将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。相较于现有技术中无法较为准确的对应每箱烟叶的目标近红外监测数集，本申请通过筛选得到目标近红外监测数集，提高了数据的准确性，并且将目标近红外监测数集与该箱烟叶的箱号进行绑定，可以提高使每箱烟叶与目标近红外监测数集进行一一对应。

由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备，故而基于本申请实施例中所介绍的信息处理的方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该电子设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备，都属于本申请所欲保护的范围。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，所述系统包括：

所述打叶复烤多点集成近红外监测系统包括：近红外监测数据子模块和信号监控子模块；

所述信号监控子模块用于获取多个烟叶皮带驱动电机信号、多个烟叶皮带传感器信号以及每箱烟叶的近红外监测数集，并基于多个预设马氏距离范围、多个预设第一阈值、多个预设光谱相似性比值、多个烟叶皮带驱动电机信号以及多个烟叶皮带传感器信号，判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，并剔除异常的近红外监测数据，得到该箱烟叶对应的目标近红外监测数集，所述近红外监测数集包括原料铺把分切点数集、复烤点数集以及成品装箱点数集；

所述近红外监测数据子模块用于获取每箱烟叶的目标近红外监测数集，并将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，并存储该箱烟叶的箱号与目标近红外监测数集，以供目标客户端进行使用。

2.如权利要求1所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，所述判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，包括：

针对原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，根据在所述原料铺把分切步骤中的烟叶皮带驱动电机信号、烟叶皮带传感器信号、该箱烟叶的原料铺把分切点数集的近红外光谱、多个预设第一阈值、一个预设马氏距离范围以及一个预设光谱相似性比值，判断该箱烟叶在所述原料铺把分切步骤时，该箱烟叶的原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常。

3.如权利要求2所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，所述判断该箱烟叶在所述原料铺把分切步骤时，该箱烟叶的原料铺把分切点数集中的各个近红外监测数据是否异常，包括：

针对在所述原料铺把分切步骤中的每箱烟叶，若该箱烟叶在所述原料铺把分切步骤中的烟叶皮带驱动电机信号或烟叶皮带传感器信号为异常，则该箱烟叶的原料铺把分切点数集为异常。

4.如权利要求2所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，所述判断每箱烟叶的近红外监测数集中的多个近红外监测数据是否异常，包括：

针对复烤步骤中的每箱烟叶，根据在所述复烤步骤中的烟叶皮带驱动电机信号、烟叶皮带传感器信号、该箱烟叶的复烤点数集的近红外光谱、多个预设第一阈值、一个预设马氏距离范围以及一个预设光谱相似性比值，判断该箱烟叶在所述复烤步骤时，该箱烟叶的复烤点数集中的各个近红外监测数据是否异常。

5.如权利要求4所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，所述判断该箱烟叶在所述复烤步骤时，该箱烟叶的复烤点数集中的各个近红外监测数据是否异常，包括：

针对在所述复烤步骤中的每箱烟叶，若该箱烟叶在所述复烤步骤中的烟叶皮带驱动电机信号或烟叶皮带传感器信号为异常，则该箱烟叶的复烤点数集为异常。

6.如权利要求4所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，将该箱烟叶的箱号与该箱烟的目标近红外监测数集进行绑定，包括：

针对每箱烟叶，将每箱烟叶的近红外监测数集中的原料铺把分切点数集、复烤点数集与成品装箱点数集，按照获取的时间顺序依次与该箱烟叶的箱号进行绑定，以供所述目标客户端对该箱烟的目标近红外监测数集进行使用。

7.如权利要求4所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，所述近红外监测数据子模块还用于：

所述近红外监测数据子模块接收目标打印请求，所述目标打印请求包括打印目标箱烟叶的目标近红外监测数集的请求；

所述近红外监测数据子模块判断所述打印目标箱烟叶的前一箱烟叶的近红外监测数集是否打印完成；

若完成，则打印所述目标箱烟叶的目标近红外监测数集。

8.如权利要求4所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，还包括：

所述近红外监测数据子模块接收打标请求，所述打标请求包括打标目标箱烟叶的请求；

所述近红外监测数据子模块根据所述打标请求，获取目标箱烟叶的箱号和目标近红外监测数集；

所述近红外监测数据子模块向打标子模块发送目标箱烟叶的目标近红外监测数集和箱号；

打标子模块实时获取当前箱烟叶的实时近红外监测数集，并判断所述实时近红外监测数集与目标近红外监测数集是否相同；若相同，则打标所述目标箱烟叶。

9.如权利要求4所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，还包括：

当近红外监测数据为异常时，向所述目标客户端发送报警信号，以供目标客户端查看。

10.权利要求4所述的一种打叶复烤多点集成近红外监测系统，其特征在于，包括：

所述信号监控子模块和近红外监测数据子模块的配置均为：操作系统采用WindowsServer2016、数据库软件采用MicrosoftSQLServer2012、服务端软件采用NirRedryOnlineServerHost。