基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法与流程

本发明涉及烟草制品质量评价，尤其涉及一种基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法。

背景技术：

1、卷烟是一种由吸食达到效果的特殊消费品，其主流烟气组分复杂，会因为生产工艺、原材料等因素引起主流烟气组分的变动，其组分变化直接影响卷烟的品质稳定。如何有效通过对卷烟主流烟气的检测区分不同品质、不同批次的卷烟产品是烟草行业亟待解决的问题。

2、目前，针对卷烟品质分类主要采用专家评吸，该方法依赖专家的经验判断，存在操作繁琐，低效率等问题，难以准确判断卷烟质量稳定性。

3、因此，亟需一种基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，以解决上述现有技术中的问题，能够准确评估烟草制品品质的稳定性。

2、本发明提供了一种基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，包括：

3、搭建空芯波导拉曼光谱系统；

4、采用iso抽吸方式，利用空芯波导拉曼光谱系统采集单个种类待分类样品卷烟的单支样品卷烟的主流烟气的空芯波导拉曼光谱；

5、采用高密度离散小波变换法对光谱数据进行处理，以得到高密度小波变换系数；

6、利用预先构建的过采样自编码网络光谱分析模型和高密度小波变换系数，得到卷烟品质得分，其中，所述过采样自编码网络光谱分析模型用于表征高密度小波变换系数与卷烟品质得分之间的关系；

7、利用预先构建的质量控制样本数据库和基于所述过采样自编码网络光谱分析模型得到的所述卷烟品质得分，得到待分类样品卷烟的主流烟气分类结果。

8、如上所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，优选的是，所述搭建空芯波导拉曼光谱系统，具体包括：

9、将空芯波导拉曼光谱检测设备与空芯波导气体池耦合连接；

10、在空芯波导气体池的进样口端设置转盘吸烟机，在空芯波导气体池的出样口端设置蠕动泵；

11、在转盘吸烟机与空芯波导气体池之间依次设置过滤装置和压力表；

12、在空芯波导气体池与蠕动泵之间依次设置质量流量计和限位阀。

13、如上所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，优选的是，所述空芯波导拉曼光谱检测设备采用波长为532nm的激光器作为激发光源，并且输出的激发光经过激发光纤传输至拉曼探头，随后将激发光透过石英片聚焦于空芯波导气体池中。

14、如上所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，优选的是，所述空芯波导气体池的内径为1.2mm，激光器发出的激发光通过光学耦合系统聚焦于空芯波导内，激光斑点对空芯波导气体池中的气体进行激发，并收集产生的拉曼散射光信号通过收集光纤传输至光谱仪。

15、如上所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，优选的是，所述采用iso抽吸方式，利用空芯波导拉曼光谱系统采集单个种类待分类样品卷烟的单支样品卷烟的主流烟气的空芯波导拉曼光谱，具体包括：

16、采用iso抽吸方式，对单个种类样品卷烟选取10-20支卷烟作为检测样品，利用空芯波导拉曼光谱系统分别采集单支样品卷烟的主流烟气，其中，单支样品采集20-30次主流烟气的空芯波导拉曼光谱。

17、如上所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，优选的是，在采集空芯波导拉曼光谱的过程中，激光器的输出功率设定为400mw，空芯波导气体池和气路中相对压力保持在大气压水平，空芯波导气体池内的气体温度为20℃，拉曼光谱的测量积分时间均为5s，每个样本采集3次光谱，3次光谱数据平均成一个光谱数据。

18、如上所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，优选的是，所述采用高密度离散小波变换法对光谱数据进行处理，以得到高密度小波变换系数，具体包括：

19、对采集后的光谱数据进行数据筛选，以去除个别异常的光谱数据；

20、对筛选后的待评价光谱数据进行降噪和滤波处理，以提取出光谱中明显的特征峰和特征信号；

21、采用高密度离散小波变换法对光谱数据进行处理，以对时间和频率均进行了两倍的过采样，从而获得高密度小波变换系数。

22、如上所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，优选的是，所述利用预先构建的过采样自编码网络光谱分析模型和高密度小波变换系数，得到卷烟品质得分，具体包括：

23、将所述高密度小波变换系数输入预先构建的所述过采样自编码网络光谱分析模型中，输出卷烟品质得分。

24、如上所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其中，优选的是，所述利用预先构建的质量控制样本数据库和基于所述过采样自编码网络光谱分析模型得到的所述卷烟品质得分，得到待分类样品卷烟的主流烟气分类结果，具体包括：

25、构建质量控制样本数据库，选择质量公认的卷烟产品作为品质得分参考；

26、若所述卷烟品质得分在所述质量控制样本数据库中卷烟品质得分范围的±20％内，则待分类样品卷烟的主流烟气分类结果为卷烟品质控制合理；

27、若所述卷烟品质得分超出所述质量控制样本数据库中卷烟品质得分范围的±20％，则待分类样品卷烟的主流烟气分类结果为卷烟品质控制不合理，需要进一步改进配方或生产工艺。

28、本发明提供一种基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，将空芯波导拉曼光谱系统和过采样自编码网络有机结合，能够从复杂的主流烟气拉曼光谱中准确提取卷烟品质信息，快速实现对卷烟品质的分类和稳定性评估，有效提升对卷烟主流烟气品质评价的效率和准确性；基于过采样自编码网络光谱分析技术，实现卷烟品质特征的分析和表征，无需逐一检测烟丝挥发性气体中的各种特定组分，就可以采用过采样自编码网络计算的方式，准确判断不同批次、不同品牌的卷烟品质稳定性；不依赖于特定的卷烟平台，可广泛应用于对不同样品进行分类、真假烟判别、以及均质化评价；整个评价过程快速、准确、灵敏度高，对卷烟产品提质增效和新产品研发提供了有效的技术支撑。

技术特征：

1.一种基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，所述搭建空芯波导拉曼光谱系统，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，所述空芯波导拉曼光谱检测设备采用波长为532nm的激光器作为激发光源，并且输出的激发光经过激发光纤传输至拉曼探头，随后将激发光透过石英片聚焦于空芯波导气体池中。

4.根据权利要求3所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，所述空芯波导气体池的内径为1.2mm，激光器发出的激发光通过光学耦合系统聚焦于空芯波导内，激光斑点对空芯波导气体池中的气体进行激发，并收集产生的拉曼散射光信号通过收集光纤传输至光谱仪。

5.根据权利要求1所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，所述采用iso抽吸方式，利用空芯波导拉曼光谱系统采集单个种类待分类样品卷烟的单支样品卷烟的主流烟气的空芯波导拉曼光谱，具体包括：

6.根据权利要求5所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，在采集空芯波导拉曼光谱的过程中，激光器的输出功率设定为400mw，空芯波导气体池和气路中相对压力保持在大气压水平，空芯波导气体池内的气体温度为20℃，拉曼光谱的测量积分时间均为5s，每个样本采集3次光谱，3次光谱数据平均成一个光谱数据。

7.根据权利要求1所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，所述采用高密度离散小波变换法对光谱数据进行处理，以得到高密度小波变换系数，具体包括：

8.根据权利要求1所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，所述利用预先构建的过采样自编码网络光谱分析模型和高密度小波变换系数，得到卷烟品质得分，具体包括：

9.根据权利要求1所述的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其特征在于，所述利用预先构建的质量控制样本数据库和基于所述过采样自编码网络光谱分析模型得到的所述卷烟品质得分，得到待分类样品卷烟的主流烟气分类结果，具体包括：

技术总结
本发明公开了一种基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，其包括：搭建空芯波导拉曼光谱系统；采用ISO抽吸方式，利用空芯波导拉曼光谱系统采集单个种类待分类样品卷烟的单支样品卷烟的主流烟气的空芯波导拉曼光谱；采用高密度离散小波变换法对光谱数据处理，以得到高密度小波变换系数；利用过采样自编码网络光谱分析模型和高密度小波变换系数，得到卷烟品质得分；利用质量控制样本数据库和卷烟品质得分，得到待分类样品卷烟的主流烟气分类结果。本发明提供的基于过采样自编码网络光谱分析的卷烟主流烟气分类方法，将空芯波导拉曼光谱系统和过采样自编码网络有机结合，能够准确评估烟草制品品质的稳定性。

技术研发人员：李超,秦云华,熊文,陈达,王卫超,何天伦,黄志轩,刘志华
受保护的技术使用者：云南中烟工业有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11