一种近红外光谱结合pls-da区分造纸法再造烟叶产品的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于纸法再造烟叶技术领域，具体涉及一种近红外光谱技术区分造纸法再 造烟叶产品的方法。
【背景技术】
[0002] 造纸法再造烟叶由多种烟草碎料和外加纤维等加工组配而成，上个世纪50年代 在国外先发展起来，近十余年来，国产造纸法再造烟叶在规模化生产、产品质量提升和规模 化应用等方面也取得了突破性进展。
[0003] 造纸法再造烟叶凭其密度小、填充值大、有效降焦减害、机械加工性能好等优点， 越来越受到卷烟企业的青睐，现今已成为低焦油、低危害卷烟的重要原料之一，其惨配比例 也逐年上升。根据所适用卷烟的风格类型，卷烟中需要惨配不同型号的再造烟叶产品。为 鉴别再造烟叶产品的型号，监测再造烟叶产品质量稳定性，有必要开发一种新的快速鉴别 分析的方法，本发明旨在提供一种快速判定造纸法再造烟叶产品类型的方法。
[0004] PLS-DA法是基于PLS回归的一种判别分析方法，在构造因素时考虑到了辅助矩阵 W代码形式提供的类成员信息，具有高效的鉴别能力。目前，采用支持向量机（SVM)法对烟 叶等级进行分类的文献已有报道，但该方法不适于再造烟叶产品分类的生产实际的需要。
[0005] 将再造烟叶的近红外光谱信息与化S-DA相结合用于再造烟叶产品分类的研究还 未见报道。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种简单、易行、快速判定再造烟 叶产品型号的方法。本发明采用近红外光谱无损检测技术，不仅提高分析效率，节约成本， 还对于稳定控制造纸法再造烟叶产品内在品质，发挥造纸法再造烟叶稳定卷烟产品质量和 塑造卷烟风格具有明显实用性。
[0007] 本发明采用的技术方案如下： 一种近红外光谱结合化S-DA区分造纸法再造烟叶产品的方法，包括如下步骤： 步骤（1)，样品的的收集：收集准备一批造纸法再造烟叶片状产品，将已知型号的产品 进行分类； 步骤（2)，采集原始光谱：用光谱扫描设备，利用近红外光谱技术采用漫反射的方式对 步骤（1)收集的再造烟叶片状产品逐个进行光谱扫描，得到原始光谱； 步骤（3)，光谱预处理；对步骤（2)采集到的原始光谱进行预处理，消除噪声和基线漂 移的影响； 步骤（4)，异常值检测及剔除； 步骤（5 )，化S-DA模型建立与验证； 进一步，优选的是步骤（2)所述的光谱采集条件为：扫描范围；4000?lOOOOcnfi;分辨 率；8cnTi;扫描次数不低于72次。
[0008] 进一步，优选的是采集原始光谱的具体方法是取步骤（1)收集的再造烟叶片状产 品平铺于近红外光谱专用样品杯中，专用样品杯中平整放置至少10层再造烟叶片状产品， 厚度为2-3cm，然后用压样器轻轻压平杯中样品后，放到光谱仪旋转台上扫描并采集光谱； 然后依次对每个再造烟叶片状产品采用相同的方法进行扫描并采集光谱，直到所有再造烟 叶片状产品都采集完成。
[0009] 进一步，优选的是步骤（4)所述预处理是指对原始光谱进行平滑和一阶导数预处 理。
[0010] 进一步，优选的是步骤（5)所述的异常值检测及剔除是采用检测杠杆值的方法，当 杠杆值大于样品集平均值的3倍，则判定为异常样品，需剔除。
[0011] 进一步，优选的是，步骤（5)PLS-DA模型建立的具体方法为；基于PLS回归方法，利 用校正样本的自变量矩阵X和分类变量Y建立回归模型，根据待分类样本的PLS预测值判 断样本所属类别，其判别过程为：（〇建立校正集样本的分类变量；（2)分类变量与光谱数 据的PLS分析，建立分类变量和光谱数据间的PLS模型；（3)根据校正集建立的分类变量和 光谱特征的PLS模型，计算预测集的分类变量值； 分类变量y是一个向量，其中元素用如下的变量形式表示： 若校正样本属于第一类，= 0 若校正样本属于第二类，把二i. 若校正样本属于第H类，化，A = 2 PLS回归算法对X与Y同时进行分解，并使它们的 主成分最大程度的线性相关，其模型表示为
【主权项】
1. 一种近红外光谱结合PLS-DA区分造纸法再造烟叶产品的方法，其特征在于，包括如 下步骤： 步骤（1)，样品的的收集：收集准备一批造纸法再造烟叶片状产品，将已知型号的产品 进行分类； 步骤（2)，采集原始光谱：用光谱扫描设备，利用近红外光谱技术采用漫反射的方式对 步骤（1)收集的再造烟叶片状产品逐个进行光谱扫描，得到原始光谱； 步骤（3)，光谱预处理；对步骤（2)采集到的原始光谱进行预处理，消除噪声和基线漂 移的影响； 步骤（4)，异常值检测及剔除； 步骤（5 )，化S-DA模型建立与验证。
2. 根据权利要求1所述的近红外光谱结合化S-DA区分造纸法再造烟叶产品的方法，其 特征在于，步骤（2)所述的光谱采集条件为：扫描范围；4000?lOOOOcnrS分辨率；8cnTi;扫 描次数不低于72次。
3. 根据权利要求1所述的近红外光谱结合化S-DA区分造纸法再造烟叶产品的方法，其 特征在于，采集原始光谱的具体方法是取步骤（1)收集的再造烟叶片状产品平铺于近红外 光谱专用样品杯中，专用样品杯中平整放置至少10层再造烟叶片状产品，厚度为2-3cm，然 后用压样器轻轻压平杯中样品后，放到光谱仪旋转台上扫描并采集光谱；然后依次对每个 再造烟叶片状产品采用相同的方法进行扫描并采集光谱，直到所有再造烟叶片状产品都采 集完成。
4. 根据权利要求1所述的近红外光谱结合化S-DA区分造纸法再造烟叶产品的方法，其 特征在于，步骤（4)所述预处理是指对原始光谱进行平滑和一阶导数预处理。
5. 根据权利要求1所述的近红外光谱结合化S-DA区分造纸法再造烟叶产品的方法，其 特征在于，步骤（5)所述的异常值检测及剔除是采用检测杠杆值的方法，当杠杆值大于样品 集平均值的3倍，则判定为异常样品，需剔除。
6. 根据权利要求1所述的近红外光谱结合化S-DA区分造纸法再造烟叶产品的方法， 其特征在于，步骤（5)PLS-DA模型建立的具体方法为；基于PLS回归方法，利用校正样本的 自变量矩阵X和分类变量Y建立回归模型，根据待分类样本的PLS预测值判断样本所属类 另IJ，其判别过程为：（1)建立校正集样本的分类变量；（2)分类变量与光谱数据的PLS分析， 建立分类变量和光谱数据间的PLS模型；（3 )根据校正集建立的分类变量和光谱特征的化S 模型，计算预测集的分类变量值； 分类变量y是一个向量，其中元素用如下的变量形式表示： 若校正样本属于第一类，= 0 若校正样本属于第二类，乂=1 若校正样本属于第H类，化& = 2 PLS回归算法对X与Y同时进行分解，并使它们的 主成分最大程度的线性相关，其模型表示为
式中；T和U分别为X和Y的得分矩阵；P和Q分别为X和Y的载荷矩阵；E和F分别为 X和Y的拟合残差矩阵； 第二步将T和U作线性回归： IMTB 回归因子B可W由上式求得： /材巧听./ 预测是根据P求出待测样本xtwt的得分向量1然后根据下式求得预测值ypadkt: 根据校正集建立的分类变量和光谱特征的PLS模型，计算验证集的分类变量值 (ypadi J，将H类再造烟叶产品；第一类、第二类和第H类赋值分别为0,1和2 ;具体分类判 别标准为；①当yprediet< 0. 5,且偏差< 0. 5,判定样本属于第一类；②当1. 5 > y prcdict> 0. 5,且偏差< 0. 5,判定样本属于第二类；③当ypudiet> 2. 0,且偏差< 0. 5,判定样品属于 第H类；④当偏差> 0. 5,该样品判别结果不确定，样品不属于任何一类。
【专利摘要】本发明涉及一种近红外光谱结合PLS-DA区分造纸法再造烟叶产品的方法，属于造纸法再造烟叶技术领域。该方法主要通过以下步骤实现：（1）片状样品收集与准备；（2）光谱扫描；（3）光谱预处理；（4）异常值检测及剔除；（5）PLS-DA模型的建立与验证。通过近红外技术结合PLS-DA建立了再造烟叶产品的分类模型，具有检测速度快，分类准确率高，分类效率高等优点，实现了不同牌号再造烟叶产品的快速分类，所建的分类模型具有很好的分类能力，对初步在线监测再造烟叶产品质量稳定性具有重要意义。
【IPC分类】G01N21-359, G01N21-3563
【公开号】CN104596981
【申请号】CN201510050085
【发明人】吴丽君, 王保兴, 刘恩芬, 白晓莉, 刘晶, 殷艳飞, 王浩雅, 段如敏, 陈正春
【申请人】云南中烟工业有限责任公司
【公开日】2015年5月6日
【申请日】2015年1月30日