一种烟草配方组分太赫兹检测方法与流程

本发明涉及一种烟草配方组分太赫兹检测方法，属于烟草检测领域。

背景技术：

1、烟草原料加工涉及烟片、烟梗和再造烟叶三种主要物料，制丝后得到的叶丝、梗丝和再造烟叶丝构成了成品烟丝的基本配方组分。不同类型、不同规格的烟草制品包含不同的烟丝配方组分，准确地识别烟草中叶丝、梗丝和再造烟叶丝等配方组分，对于烟草制品的鉴别、在制品配方加工稳定性及多点同质化生产均有重要意义。

2、目前，烟草配方组分的检测方法主要包括物理法、图像法、化学法、热分析法、光谱法。物理法主要基于不同烟草组分密度或者气力悬浮速度等物理特性差异，通过溶剂漂浮或者气力风分，对特定组分进行分离检测；图像法主要聚焦于不同组分的颗粒形态等外观特征识别。但是在烟丝组分形态及物理性状均较为接近时，如复切工艺制取的丝状梗丝与叶丝组分等，物理法和图像法的识别能力有限。化学法是通过分析粉碎、过筛后的烟草提取液中的化学成分，确定配方组分的烟丝类型；热分析法是在程序控制温度下，通过记录并分析烟丝理化性质随温度变化的关系，根据关系曲线的区分度来对配方组分进行分类定量。化学法和热分析法的缺点在于，检验过程复杂、耗时长且费用高。光谱法目前主要集中于近红外光谱检测方法，如胡立中等针对烟丝中的再造烟叶丝和梗丝组分，采用近红外技术结合偏最小二乘法模型建立了两种组分的识别方法及定量预测模型，相对误差在2％左右。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种烟草配方组分太赫兹检测方法，用以解决如何提供一种对烟草配方组分的快速、精确检测的方法。

2、为实现上述目的，本发明的方案包括：

3、本发明的一种烟草配方组分太赫兹检测方法，其特征在于，包括如下步骤：将烟草样品进行太赫兹扫描并采集得到特征信号，将特征输入到预先训练的检测模型中，得到烟草样品的物质混合比例；

4、该检测模型通过如下步骤进行训练：

5、1)准备叶丝、梗丝、再造烟草丝样本，并设计多种混配比例，每种混配比例下混合均匀进行太赫兹扫描，获取其特征信号；

6、2)将特征信号标记对应的混配比例作为标记后的样本训练神经网络模型，得到检测模型。

7、作为对神经网络模型的进一步改进，检测模型的训练步骤2)中，利用标记后的样本训练神经网络模型后，还运行knn算法根据神经网络模型输出结果，多次调整网络参数和训练策略，同时在神经网络模型中对多种混合比例的太赫兹时域信号进行多元回归分析来确定相关关系，最终得到训练完成的检测模型。

8、本发明设计的一种烟草配方组分太赫兹检测方法，通过检测模型对特征信号的分析得到各物质组分的混合比例，利用改进的检测模型对三种烟丝进行分类判别和混合比例回归分析，实现对烟草配方组分的快速、精确检测。

9、进一步地，利用标记后的样本训练神经网络模型后，运行knn算法，所述knn算法是通过将待确认样本的特征与标记后的样本特征进行比较，使用距离度量来判断样本之间的相似程度，找到标记后的样本训练集中与之最为相似的前k个数据，待确认样品的类别与最相似前k个数据频率最高的类别相同。

10、使用knn算法，对测试数据的特征与训练对应的特征进行比较，选出最为接近的类别，使得检测模型的收敛速度得以提升，检测精度更加准确。

11、进一步地，特征信号是通过太赫兹扫描获取的光信号转换为电压信号得到的时域信号。

12、进一步地，太赫兹扫描由太赫兹测量模块执行；太赫兹测量模块包括环形轨道，环形轨道上设置有用于将太赫兹波准直并会聚于透层载物台上的发射端和获取扫描信号的接收端；发射端和接收端位于过环形轨道圆心的同一条直线上。

13、通过太赫兹检测模块的环形轨道进行环绕式的旋转，使得烟草样品得以更全面的检测，从而检测结果更加准确。

14、进一步地，太赫兹扫描在进行扫描之前，将放置烟草样品的载物台的尺寸信息所对应的x、y方向起始、结束值输入控制软件，并选择扫描的相关参数。

15、进一步地，在选择扫描的相关参数后，将放置烟草样品的载物台移动到太赫兹镜头焦点位置，动作到位后，输入若干个扫描点坐标，使载物台在x、y方向上进给相应位移，逐点扫描直至全部完成。

16、本发明的有益效果为：设计了一种烟草配方组分太赫兹检测方法，通过太赫兹时域光谱技术分析配方烟丝中叶丝、梗丝、薄片丝的吸收系数谱，利用改进的检测模型对三种烟丝进行分类判别和混合比例回归分析，实现对烟草配方组分的快速、精确检测。

技术特征：

1.一种烟草配方组分太赫兹检测方法，其特征在于，包括如下步骤：将烟草样品进行太赫兹扫描并采集得到特征信号，将所述特征输入到预先训练的检测模型中，得到烟草样品的物质混合比例；

2.根据权利要求1所述的烟草配方组分太赫兹检测方法，其特征在于，所述检测模型的训练步骤2)中，利用标记后的样本训练神经网络模型后，还运行knn算法根据神经网络模型输出结果，多次调整网络参数和训练策略，同时在神经网络模型中对多种混合比例的太赫兹时域信号进行多元回归分析来确定相关关系，最终得到训练完成的检测模型。

3.根据权利要求2所述的烟草配方组分太赫兹检测方法，其特征在于，利用标记后的样本训练神经网络模型后，运行knn算法，所述knn算法是通过将待确认样本的特征与标记后的样本特征进行比较，使用距离度量来判断样本之间的相似程度，找到标记后的样本训练集中与之最为相似的前k个数据，待确认样品的类别与最相似前k个数据频率最高的类别相同。

4.根据权利要求1所述的烟草配方组分太赫兹检测方法，其特征在于，所述特征信号是通过太赫兹扫描获取的光信号转换为电压信号得到的时域信号。

5.根据权利要求1所述的烟草配方组分太赫兹检测方法，其特征在于，所述太赫兹扫描由太赫兹测量模块执行；所述太赫兹测量模块包括环形轨道，所述环形轨道上设置有用于将太赫兹波准直并会聚于透层载物台上的发射端和获取扫描信号的接收端；所述发射端和接收端位于过环形轨道圆心的同一条直线上。

6.根据权利要求1所述的烟草配方组分太赫兹检测方法，其特征在于，所述太赫兹扫描在进行扫描之前，将放置烟草样品的载物台的尺寸信息所对应的x、y方向起始、结束值输入控制软件，选择扫描的相关参数。

7.根据权利要求6所述的烟草配方组分太赫兹检测方法，其特征在于，在所述选择扫描的相关参数后，将放置烟草样品的载物台移动到太赫兹镜头焦点位置，准备进行扫描，动作到位后，输入若干个扫描点坐标，使载物台在x、y方向上进给相应位移，逐点扫描直至全部完成。

技术总结
本发明涉及一种烟草配方组分太赫兹检测方法，属于烟草检测领域，本发明一种烟草配方组分太赫兹检测方法，包括如下步骤：将烟草样品进行太赫兹扫描得到特征信号并输入到预先训练的检测模型中，得到烟草样品的物质混合比例；该检测模型通过如下进行训练：首先准备叶丝、梗丝、再造烟草丝样本，并设计多种混配比例，每种混配比例下混合均匀进行扫描，获取其特征信号；将特征信号标记对应的混配比例作为标记后的样本训练神经网络模型，得到检测模型；还运行KNN算法根据神经网络模型输出结果，调整网络参数和训练策略，同时在神经网络模型中对多种混合比例的太赫兹时域信号进行多元回归分析，得到完成的检测模型，实现对烟草配方组分的快速、精确检测。

技术研发人员：杨雨要,朱文魁,周博,杨心安,张二强,王琳,申玉军,王兵,刘朝贤
受保护的技术使用者：中国烟草总公司郑州烟草研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16