一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法与流程

本发明涉及雪茄烟叶化学成分含量检测，更具体地，涉及一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法。

背景技术：

1、雪茄烟叶原产于美洲，是茄科属植物，在世界各地广为种植，具有很好的经济效益。雪茄烟是由经过晾制和发酵后的雪茄烟叶卷制而成，根据用途可分为茄衣、茄套和茄芯三种。茄衣烟叶作为裹在雪茄烟最外层的烟叶，其质量往往决定着整只雪茄烟的品质，所以对茄衣烟叶进行质量评价就显得尤为重要。茄衣烟叶化学成分的组成和含量常被用来表征茄衣烟叶的质量，检测茄衣烟叶的化学成分可用于茄衣烟叶的品质鉴定，促进雪茄烟品质提升。因此，化学成分检测在茄衣烟叶质量评价中起着非常重要的作用，主要包括了对总氮、钾、总糖、总碱、氯和镁等化学成分的检测。

2、目前，传统的检测方法主要是应用化学试剂进行测定，该方法虽然结果较为准确，但费时费力，效率低下，不适合大批烟叶的检测，且需破坏烟叶，对茄衣烟叶的外观品质产生严重影响。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法的新技术方案，解决了在传统的检测方法费时费力，效率低下，不适合大批烟叶的检测的技术问题。

2、一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，该方法包括如下步骤：

3、近红外光谱仪对雪茄茄衣烟叶扫描，采集光谱数据；

4、对所述光谱数据进行预处理；

5、测定所述雪茄茄衣烟叶内六种化学成分含量；

6、将预处理后的光谱数据部分作为训练集光谱与化学成分建立模型；部分作为测试集光谱用于评估模型，预测雪茄茄衣烟叶内六种化学成分含量，并对所述模型进行评价。

7、优选的，还包括：测定所述测试集光谱对应的化学成分含量，将光谱导入所述模型得到预测值并比对化学值，利用配对样本t检验的p值，对所述模型检验和评价。

8、优选的，通过计算(化学值-预测值)/化学值*100％对模型的预测能力进行检验和评价。

9、优选的，近红外光谱仪对雪茄茄衣烟叶扫描，采集光谱数据包括：扫描波长范围为950～1650nm，分辨率为2nm，环境温度范围为24～25℃。

10、优选的，对所述光谱数据进行预处理的方法为一阶导数和/或一阶导数加中值滤波处理光谱数据。

11、优选的，所述六种化学成分分别为：总氮、钾、总糖、总碱、氯和镁。

12、优选的，测定所述雪茄茄衣烟叶内六种化学成分含量采用的方法为：将每组中的6片茄衣烟叶打成粉末混合均匀，分成6份后分别测定六种化学成分的含量，以质量分数表示，并作为整片茄衣烟叶中该化学成分的质量分数，总氮含量采用yc/t 161-2002方法测定，钾含量采用方法yc/t 217-2007方法测定，总糖含量采用yc/t 159-2019方法测定，总碱含量采用yc/t 468-2013方法测定，氯含量采用方法yc/t 162-2011方法测定，镁含量采用方法yc/t 175-2003方法测定。

13、优选的，所述预处理和建模使用的软件为matlab r2015b。

14、优选的，采用偏最小二乘法建立模型。

15、优选的，采用相关系数、交叉验证均方差和预测集均方差对模型进行评价。

16、本发明的有益效果：本发明首先采集了雪茄茄衣烟叶的近红外光谱，对光谱数据进行预处理，并结合偏最小二乘法分别与烟叶六种化学成分进行关联建立模型，通过综合考量模型的训练集相关系数、交叉验证集均方根误差、测试集相关系数、预测集均方根误差，得到各化学成分的最佳预测模型，然后对最佳模型进行外部验证和配对样本t检验，分别计算rsd值和p值，得出利用近红外光谱技术建立的模型可对茄衣烟叶内六种化学成分实现快速预测，该制作过程简单、易操作，且成本低效率高。

17、通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

技术特征：

1.一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，还包括：测定所述测试集光谱对应的化学成分含量，将光谱导入所述模型得到预测值并比对化学值，利用配对样本t检验的p值，对所述模型检验和评价。

3.根据权利要求2所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，通过计算(化学值-预测值)/化学值*100％对模型的预测能力进行检验和评价。

4.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，近红外光谱仪对雪茄茄衣烟叶扫描，采集光谱数据包括：扫描波长范围为950～1650nm，分辨率为2nm，环境温度范围为24～25℃。

5.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，对所述光谱数据进行预处理的方法为一阶导数和/或一阶导数加中值滤波处理光谱数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，所述六种化学成分分别为：总氮、钾、总糖、总碱、氯和镁。

7.根据权利要求6所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，测定所述雪茄茄衣烟叶内六种化学成分含量采用的方法为：将每组中的6片茄衣烟叶打成粉末混合均匀，分成6份后分别测定六种化学成分的含量，以质量分数表示，并作为整片茄衣烟叶中该化学成分的质量分数，总氮含量采用yc/t 161-2002方法测定，钾含量采用方法yc/t 217-2007方法测定，总糖含量采用yc/t 159-2019方法测定，总碱含量采用yc/t 468-2013方法测定，氯含量采用方法yc/t 162-2011方法测定，镁含量采用方法yc/t175-2003方法测定。

8.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，所述预处理和建模使用的软件为matlab r2015b。

9.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，采用偏最小二乘法建立模型。

10.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法，其特征在于，采用相关系数、交叉验证均方差和预测集均方差对模型进行评价。

技术总结
本发明公开了一种基于近红外定量检测茄衣烟叶六种化学成分的方法涉及雪茄烟叶化学成分含量检测技术领域，解决了需要专业人士进行操作，成本较高，且费时费力，效率低下，不适合大批烟叶的检测的技术问题。方法包括以下步骤：近红外光谱仪对雪茄茄衣烟叶扫描，采集光谱数据；对所述光谱数据进行预处理；测定所述雪茄茄衣烟叶内六种化学成分含量；将预处理后的光谱数据部分作为训练集光谱与化学成分建立模型；部分作为测试集光谱用于评估模型，预测雪茄茄衣烟叶内六种化学成分含量，并对所述模型进行评价。本发明该制作过程简单、易操作，且成本低效率高。

技术研发人员：李艳,周乐群,李贵忠,杨冬梅,黄晓明,金红岗,肖旭斌,秦云华,肖冬,朱玲超,李枝桦
受保护的技术使用者：红云红河烟草（集团）有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12