本发明属于烟叶的评价领域，具体涉及一种烤烟中部叶和上部叶的判别方法。
背景技术：
部位是烟叶外观质量分组的主要因素，不同部位烟叶的质量特征差异明显，卷烟工业企业对不同部位烟叶的用途也不同。在烟叶收购、分选过程中准确区分烟叶部位是重要的工作环节。
烤烟国标gb2635-92中将烟叶部位分为下部、中部和上部，并从脉相、叶形、厚度等方面提出了各部位烟叶外形特征的文字描述。然而在实际生产过程中，由于我国烤烟种植区幅员辽阔，不同地区生态环境和主要种植品种不同，造成各产区不同部位烟叶的外形特征差异不尽相同，国标中关于不同部位烟叶外形特征的文字描述适用性有限。目前烟叶部位分类主要依靠人工进行，人员素质的参差不齐也影响着分类效率和准确性，造成烟叶收购和分选过程中效率较低且较易出现错判。此外，烟叶生产中，下部、中部和上部烟叶的产量占比一般为20％、40％和40％，近年来，随着烟草行业烟叶结构优化政策(田间鲜烟叶下部和上部分别打掉2～3片不适用烟叶，不进行烘烤)的深入实施，下部烟叶的产量占比持续降低，而传统意义的上部烟叶外形特征(如叶片窄小、结构紧密，发育不够)不易分辨，造成利用外形特征来区分中部和上部烟叶更为困难。
申请公布号为cn104432458a的专利公开了一种烤烟部位判定方法，该判定方法首先规定了一个部位标度值，然后将烘烤后的不同素质的烟叶回潮(回潮后水分16～18％)，根据部位标度值的大小来判定烟叶生长部位。该方法并不适用于烟叶部位的自动化分类，无法提高烟叶分选效率。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种烤烟中部叶和上部叶的判别方法，从而解决现有方法无法用于烟叶的自动化分选的问题。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种烤烟中部叶和上部叶的判别方法，包括以下步骤：
1)建立烟叶的正反面白度指数差值与中部叶、上部叶的判别模型；
2)检测待判别烟叶的正面白度指数和反面白度指数，将正反面白度指数差值代入步骤1)确定的判别模型，确定烟叶部位。
本发明的烤烟中部叶和上部叶的判别方法，烟叶的正反面白度指数差值与烟叶部位具有很强的相关关系，通过建模方法，可以很好地反映中部叶和上部叶的外观差异特征，从而可以利用建立的判别模型有效识别烟叶部位。正反面白度指数差值可以通过测色仪方便检测，其检测过程简单、对检测环境及样品的要求低，在烟叶品质精准评价和烟叶部位的自动化分类过程中具有很好的应用前景。
步骤1)中，所述判别模型为：
中部：y＝-1.102–0.248×正反面白度指数差值(1)；
上部：y＝-1.277+0.296×正反面白度指数差值(2)；
步骤2)中，将待判别烟叶的正反面白度指数差值代入式(1)～式(2)中，最大y值对应的部位即为该烟叶的部位。
上述判别模型是通过逐步判别分析原理进行建模，也可以采用其他建模方法建立相关模型应用到烟叶的产地判别中。
步骤2)中，对待判别烟叶进行检测时，在烟叶正面和烟叶反面的中部对称选取测量点。测量点的数量至少为4个。在烟叶正反面的叶中部对称选取测量点，可进一步减少颜色指标误差，进一步提高检测结果的准确性。
所述烤烟产自滇东、闽西、豫中、川西南、湘南、黔中。
本发明的烤烟中部叶和上部叶的判别方法，通过烟叶正反面的测色仪扫描，可以方便实现烟叶部位的判别，可有效应用于烟叶部位的自动化分类分选过程中。多产地多品种烟叶样品验证结果表明，该方法准确度高，平均判断准确率达到87.5～90.3％。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的实施方式作进一步说明。以下实施例中，烟叶的采集和代表性烟叶样品的制备如下：
(1)烟叶采集：采集我国6个烤烟主产区调制后未分级烟叶，包括滇东(云南曲靖，品种云烟100)、闽西(福建三明，品种翠碧1号)、豫中(河南许昌，品种中烟100)、川西南(四川凉山，品种云烟87)、湘南(湖南郴州、品种云烟87)、黔中(贵州遵义，品种k326)，采样部位为中部和上部，每个部位20kg，品种为当地主栽品种。
(2)各产区代表性烟叶样品制备
为广泛验证方法的准确性和适用性，以最大程度代表各产区可能出现的各种烟叶质量档次为原则，由烟叶分级专家制备中部和上部不同质量档次烟叶样品。每个样品10～20片烟叶不等。
实施例
本实施例的烤烟中部叶和上部叶的判别方法，包括以下步骤：
1)建立烟叶正反面白度指数差值与烟叶部位的判别模型，具体如下：
中部：y＝-1.102–0.248×正反面白度指数差值(1)；
上部：y＝-1.277+0.296×正反面白度指数差值(2)；
2)利用color-eye7000a型分光光度仪量化测定烟叶颜色指标，每个待判别样品取10片代表性烟叶，从每片烟叶正面、反面的叶中部对称选取4个测量点，每测量点自动测量2次后取平均值，每个待判别样品正、反面各20个测量值，分别取其平均值作为每个样品的正面和反面颜色测定结果；
将烟叶正反面白度指数差值计算结构代入判别模型中，计算y值，最大y值对应的部位即为该待判别样品的生长部位，具体判别结果如表1所示。
表1本发明的烟叶部位判别模型的验证结果
多产地、多品种烟叶样品的验证结果表明，中部叶和上部叶的平均判断准确率分别达到87.5％和90.3％，具有较高的判断准确度。