简介:为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选,设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像,采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征,基于神经网络集成分类算法,通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习,实现霉变烟的在线检测识别。经过测试,该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示,采用霉烟靶物单独过料时,机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上;将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时,系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明,机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。
简介:以调制后的2种烤烟、2种白肋烟以及1种晒烟为试验样品,在5年自然贮藏过程中,定期取样测定不同类型烟叶内TSNAs和其前体物生物碱、硝酸盐含量。研究表明,随贮藏时间增加,5种烟叶NNN、NNK、NAB、NAT和TSNAs总量均不断上升,经拟合符合二次曲线增长模型。白肋烟TSNAs的含量最高,贮藏过程中增加量最多,且以四川白肋烟NNN和TSNAs总量增加幅度最大,其次是晒烟,烤烟TSNAs含量最低,且在贮藏过程中增加幅度较小。TSNAs前体物生物碱及硝酸盐含量在贮藏过程中呈下降趋势,以晒烟的烟碱含量最高且下降幅度较大,以四川白肋烟降烟碱含量最高且下降幅度最大。硝酸盐含量在不同类型烟叶间差异大,白肋烟硝态氮平均含量3076.50μg/g,比烤烟的28.05μg/g高109.68倍。烟叶TSNAs含量与生物碱和硝酸盐相关性均较高,其中硝酸盐含量与贮藏后TSNAs含量的相关性比贮藏前更大,与TSNAs形成更为密切。