基于烟叶近红外光谱主成分数据的投影方法研究及其在复烤配方中的应用

对近红外技术在烟草中的应用作了简要的概述,报道了两种基于近红外光谱主成分的投影矢量求解方法,分别简称为PPF_PCA和PPF_Eig,并对两种方法在复烤配方中的应用与评价做了比较研究.对9类烟叶工业分级样品光谱进行一维投影分析的结果表明:PPF_PCA方法得到的一维投影值的类间差异性和类内差异性均大于PPF_Eig方法,其中各类间投影均值的平均绝对偏差前者约为后者的1.26倍.同时应用第一维投影值所占贡献率的情况对此结果进行了解释,PPF_PCA方法一维投影值所占贡献率为93%,PPF_Eig方法一维投影值所占贡献率为77%,前者约为后者的1.21倍,因此,PPF_PCA方法得到的一维投影值中包含更多类间和类内的差异性信息.应用烟叶各类工业分级样品的一维投影图能客观的评价各类样品之间的相似性及各类内样品之间的差异性,可方便的作为烟叶复烤配方的参考依据,同时在其他农产品(如中药等)配方中也具有较好的应用前景.     

基于近红外光谱和SIMCA算法的烟叶部位相似性分析

烟叶的外观特征能反映其内在品质,不同部位、品种、成熟度的烟叶在外观上表现出来的特征为烟叶生产加工提供了标准和依据.烟叶根据其在植株上着生位置不同可分为5个部位,分别为:顶叶、上二棚叶、腰叶、下二棚叶和脚叶.文章以2008年云南玉溪地区K326品种的5个部位各100份烟叶样品为实验材料,采集了500个近红外光谱数据,应用基于SIMCA算法的相似性分析数学模型,对不同部位烟叶的近红外光谱进行了相似性分析.实验结果表明,基于近红外光谱的烟叶部位相似性分析结果与实际烟叶部位之间的相似性程度是相符的,部位之间相距越大其相似性越差,同时相邻部位之间的相似程度是不同的.该研究对基于SIMCA算法的主成分数确定进行了讨论,并实现了类别间相似性的量化分析,对于烟叶复烤配方的替代、调整以及进行工业分级的评价等具有指导意义.     

应用近红外光谱或化学指标判别不同产地晒红烟的相似性

近红外光谱采集物质信息较全面,是多种物质的复合信息,但具体特征不明显;化学指标虽能够体现物质的具体特征,但所包含的物质信息却不够全面。以2012年和2013年贵州、湖南、吉林、江西、山东、四川六个产地共115个晒红烟样品为研究对象,其近红外光谱采用一阶导数和平滑处理,测定的26个化学指标及其26个计算值(譬如糖碱比等)采用归一化处理,应用PPF投影技术对不同产地晒红烟进行相似性分析。结合近红外光谱和化学指标的分析结果表明：应用近红外光谱和化学指标分析六个产地晒红烟分布规律较为一致,表明通过近红外光谱信息和大量检测数据均可分析产地特征的相似性;对52个化学指标的方差贡献率分析得出,决定产地特征的重要指标是亚硝胺;应用近红外光谱对小产地之间进行聚类分析,得出部分小产地之间具有可替代性,结合主要内在的化学指标工业需求取向,可合理替代不同烟叶原料,降低产品加工质量的波动性。     

近红外漫反射线性加和光谱在烟叶复烤配方中的应用

应用近红外光谱分析技术进行烟叶复烤配方的辅助分析以及设计过程中,需要大量的不同混合比例的样品光谱,而混合样品光谱在实际生产过程中是很难获得的;且不同分级的样品很难实现均匀混合,不可避免的引入误差.文章提出了应用近红外漫反射光谱的线性加和原理产生"理论混合均匀光谱"来代替实际的混合样品光谱,不仅能够消除混合不均匀造成的误...     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的部位特征

以自2003年至2012年在国内外主要烤烟产地收集的5 170个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中典型上部烟叶光谱1 394 条, 中部2 550条, 下部1 226条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立投影分析模型,遵循相邻主成分数下得到的投影结果没有显著性差异和主成分个数尽量少的原则,推荐主成分数为4下建立投影分析模型,模型结果表明：上、下部烟叶的近红外光谱特征具有显著差别,基本实现完全区分;而中部烟叶分别与上部和下部具有一定程度重叠,这与部位本身具有连续性特征的实际情况相符合。同时,依据模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述部位特征程度的量化分值,并结合模型中各类投影值的离散度以及设定的阈值,将预测结果细化为典型上、上偏中、中偏上、典型中、中偏下、下偏中、典型下等7类或超模型范围样品;应用2012年在实际复烤生产加工中取得的不同部位、不同产地的34个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,而且可得到关于预测样品更丰富的属性特征信息,可对烟草工业企业实现原料的均值化加工和烟叶配方等提供指导。     

近红外光谱技术在肉品检测中的应用和研究进展

近红外光谱(NIRS)作为新型光学检测技术在食品行业中得到广泛应用。该技术能实现肉品在线、快速、无损检测,是肉和肉制品品质分析的重要技术之一。文章综述了近红外光谱技术在肉类行业中的重要应用以及近年来的研究进展,主要包括蛋白质、脂肪及水分等影响肉类品质的化学组成成分分析,肉品感官品质如嫩度、保水性、肉色及新鲜度等指标的评价以及肉品的产地、品种等方面的鉴定。同时列举了近红外光谱技术在几种常见肉制品品质检测中的应用实例,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景：近红外光谱技术在进一步深入研究提高肉品检测精度的基础上,通过与机器视觉技术等新型无损检测技术的融合以实现全面评价肉类品质的目标。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征

以在2003年—2012年向国内17个主要烤烟产地,五大烟叶生态产区,收集的4 733个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中浓香型烟叶光谱1 580条, 清香型2 004条, 中间香型1 149条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立烟叶生态产区和风格特征的投影分析模型,以生态产区模型的分析结果阐释了烟叶香型风格划分的合理性,并依据风格特征模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述风格特征程度的量化分值,结合模型中各类投影值的离散度以及设定阈值,将预测结果细化为典型浓、浓偏中、中偏浓、典型中、中偏清、清偏中、典型清、清透浓、浓透清等9类或超模型范围样品;应用2102在实际复烤生产加工及各烟叶原料基地中收集的不同部位、不同产地的35个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,并且可得到关于预测样品更细化的风格特征信息,可对烟草工业企业实现原料的跨区组合及叶组配方等提供指导。     

应用近红外光谱分析不同生态环境的烟叶特性

以2010年云南、河南、福建、广东、江西等省份11个不同生态环境地点,三个部位烟叶共495份样品为试验对象,应用近红外光谱分析不同生态环境烟叶的品质特性,结果表明:相同生态环境下,上部与中部烟叶的品质特性差异较小,而上部与下部、中部与下部烟叶的品质特性差异较为明显;不同生态环境下烟叶的品质特性间的相似性关系具有较好的一致性,其分析集与验证集特征投影值的相关系数达0.98以上。同时提出了一种相似度计算方法来表征不同生态环境下烟叶品质特性之间的相似关系,其结果可为烟叶的种植规划、质量管理以及烟叶配方等提供量化的参考数据。     

近红外光谱烟叶质量等级快速检测与等级特征分析

烤烟等级质量对配方设计和卷烟工业生产的稳定起着重要的作用。采用传统外观分级法对2018年全国40个地级市产地的768份烤烟烟叶样品进行分类定级,包括7个不同烟叶质量等级。应用近红外光谱建立烟叶质量等级预测模型,分析不同等级烟叶化学基团及相关成分的近红外吸收光谱特征。结果表明：不分产区建立全国烟叶等级预测模型,建模集与预测集的预测标准差不大于1.35。将样品按五大产区分区后,建立各产区模型,发现较全国模型,分区后各个产区所建模型的预测标准差有所降低,其中东南、西南、黄淮烟区模型提高较大,检验集与预测标准差均不大于1.07。对不同质量等级烟叶的平均光谱进行标准正态变量变换预处理后,依据近红外光在不同频率范围吸收的有机基团及相关物质成分信息,发现质量等级较好的烟叶,纤维素含量较低,淀粉等糖类物质含量较高;质量等级较差的烟叶,纤维素含量较高,淀粉等糖类物质含量较低;质量等级最差（上部低等）烟叶,同时具有蛋白质类物质含量较高的特点。因此,应用近红外光谱可实现烟叶质量等级的快速预测,预测偏差基本在相邻等级之间,满足实际应用要求,通过建立不同产区预测模型可进一步提高预测准确度;同时,不同等级烟叶在以纤维素、淀粉和糖类、蛋白质类等物质为主产生的基团吸收特征不同,这也是应用近红外光谱实现烟叶质量等级快速检测的信息基础。该研究结果对完善烟叶分级评价体系,进一步优化分级方案,为产品质量和维护等方面可提供了更加科学的方法指导和技术支撑。     

初烤完整烟叶总植物碱的近红外光谱测量方法研究

为了探讨近红外光谱分析技术检测完整烟叶化学成分的可行性,利用近红外光谱分析技术,对初烤完整烟叶的光谱采集方式及总植物碱定量分析建模方法进行了研究。以云南省昆明市不同乡镇、不同品种的初烤烟叶为研究对象,分别采用烟叶的叶尖、叶中、叶基光谱及其平均光谱建立初烤完整烟叶总植物碱近红外偏最小二乘法(PLS)定量分析模型以选择出代表完整烟叶信息的建模光谱;分别用KS和SPXY方法对样品的校正集进行选择,采用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、无信息变量消除法(UVE)、竞争适应性重加权采样法(CARS)等选择特征变量,对模型进一步优化。研究结果表明,采用叶尖、叶中、叶基3个部位的平均光谱建立的模型相比单独每个部位光谱所建立模型的预测精度提高了8.5%~9.5%,与全光谱建模相比,用KS-BiPLS建立模型能明显改善模型的预测能力,模型的预测精度约提高了10%,模型的校正集决定系数和均方根误差分别为0.917 4和0.226 1,检验集决定系数和预测均方根误差分别为0.902 0和0.200 7。本研究方法适用于完整的初烤烟叶,无需对样品进行预处理,对于大量的初烤烟叶,能够快速、无损测定烟叶总植物碱含量,可以节省大量的时间。同时,该研究为初烤烟叶分级、提高原料的品质提供技术支持,也将为卷烟生产的过程控制提供科学依据。     

紫外光谱法预测烤烟烟叶中的全氮

利用紫外光谱法测量不同等级烤烟烟叶的光谱,对样品在190～1 100 nm波长范围进行扫描,比较其光谱之间的差异。并利用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法和偏最小二乘法来建立烤烟烟叶全氮含量的光谱预测模型。结果表明:(１)用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法适合建立全氮预测模型;(２)在230～290 nm波长范围内建立不同等级烤烟的全氮模型,且模型效果较好;(３)主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性比逐步回归法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性要好得多,且用主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性为78%; (４)不同的数据处理方法,得出的预测模型是不同的;(５)通过选择恰当的全氮特征谱线可以提高预测模型的准确性。说明可以用紫外光谱来预测烤烟全氮的含量,且该模型稳定性好,可用来快速、准确、无污染地测量烟草中的全氮含量。     

转小鼠金属硫蛋白(MT)基因烟草不同器官中金属离子铅和锌的分布

转金属硫蛋白(MT)基因植物具有清除重金属污染的能力,但是金属离子在植物体内的分布研究较少。文章以多代培育纯合的转MT烟草为材料,研究了转MT基因烟草积累铅和锌以及铅和锌在不同器官的分布情况。结果表明转基因植株的老叶、茎部和根部铅和锌积累量显著高于普通烟草植株,整株的铅和锌含量分别提高了21.8%和27.2%。铅和锌在植物体内的分布也发生了变化,转基因植株老叶和根中的铅含量分别高出普通烟草同位置的30.2%和47.8%,锌在转基因植株老叶、茎和根中的含量分别高出普通烟草同位置的44.7%,29.2%和21.6%,说明铅更容易在转基因植株老叶和根中积累,而锌更容易在转基因植株的老叶和茎中积累。     

多聚磷酸铵对再造烟叶热解行为与CO释放量的影响

应用热重分析研究多聚磷酸铵(APP)对再造烟叶热解行为的影响．热分析结果表明,APP降低再造烟叶热降解速率及其热释放量、促进了碳的形成,对再造烟叶的热降解起一定的阻碍作用．此外APP显著影响再造烟叶的热解过程中的气相产物,再造烟叶的CO单支释放量与单口释放量随着APP含量的增加快速下降．慢速热解与闪解实验结果显示升温速率是APP降低CO释放的关键因素．     

用便携式拉曼光谱仪获取烟草花叶病毒的表面增强拉曼光谱

用微波加热方法制得胶态纳米银,以该纳米银为基底,用激发波长为785 nm的便携式拉曼光谱仪获得了烟草花叶病毒的表面增强拉曼光谱。将获得的烟草花叶病毒的SERS谱与文献对比,TMV的SERS谱的谱峰都来源于蛋白质及核酸,与TMV的核壳结构是一致的。     

Tobacco alkaloids analyzed by Raman spectroscopy and DFT calculations

The tobacco alkaloids: nicotine, nornicotine, cotinine, anabasine, their protonated forms, and salts were analyzed by means of Raman spectroscopy supported by the density functional theory/B3LYP/aug‐cc‐pVDZ calculations. The analyses were performed based on Raman marker bands of neutral, monoprotonated, and diprotonated forms of tobacco alkaloids because in different surroundings various forms have been suggested to either dominate or to coexist. The form and distribution of nicotine directly in a plant and in phytopharmaceutical products were investigated by in situ Raman mapping. For the first time, the Raman optical activity spectrum of (−)‐nicotine in aqueous solution was measured and interpreted by means of the density functional theory calculations. The study provides a clear evidence that Raman spectroscopy techniques are powerful in efficient quality control and forensic and bioanalytical analyses of tobacco alkaloids. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

烘丝过程中的组合积分控制器与双重控制研究

在烟草行业的烘丝过程中,烟丝的出口水分作为被控对象常常具有大滞后与强非线性的特性,且在工艺流程中通常存在干扰因素;当前,这一过程中大多仍采用传统PID控制器,存在响应稳态误差大、响应时间长等问题,进而影响烟丝的最终品质;针对这一情况,引入组合积分控制器替代传统PID控制器在烘丝过程中的作用;同时引入双重控制,并与组合积分控制器相结合;针对控制对象进行的仿真实验结果表明,这一新型控制策略在烘丝过程出口水分的控制效果上明显优于传统PID控制器,稳态误差较小且响应迅速,证明了组合积分控制器运用在双重控制系统中时具有优异的动态性能与鲁棒性;最后,这一新型双重控制算法已成功应用到烟草行业烘丝过程的水分控制上。     

基于无人机可见光谱平台的烤烟氮素营养诊断

利用不同氮肥用量田间试验,分析基于无人机平台的可见光谱诊断技术对烟草氮素营养进行无损评估预测的可行性,明确该技术的最佳颜色参数和方程模型。2018年在江西省安福县开展田间试验,设置不同氮肥用量,分别为0,45,90,135,180和300 kg N·ha-1,于移栽后47 d（团棵期）、移栽后83 d（旺长后期）和移栽后116 d（下部叶成熟期）,利用无人机获取冠层RGB色彩数字图像,同时采集植株样品分析地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、叶片SPAD值等氮营养状况指标,对冠层数字图像进行数字化分析,获得颜色指标值,通过颜色指标与烟草氮营养状况指标的相关性分析,筛选适宜的颜色指标并建立氮营养诊断方程。利用不同地块的氮肥用量试验,对氮营养诊断方程拟合精度进行验证。试验结果表明,旺长后期各处理间冠层图像的颜色标准值存在显著差异,团棵期与下部叶成熟期不存在显著差异。在10个颜色指标中,NRI,NGI,G/R,G/(R+B),(G-R)/(R+G+B)和ExG与5个烤烟氮素营养指标均达到极显著相关（p＜0.01)。在归一化颜色指标体系、比颜色指标体系和归一化差分颜色指标体系中选择潜在的最佳颜色参数指标分别为NGI,G/R和ExG。根据不同类型的回归分析结果,确定指数回归作为地上部生物量和叶片生物量的预测模型,线性回归作为地上部氮浓度、叶片氮浓度及叶片SPAD值的预测模型。对潜在的最佳指标进行验证性筛选,G/R对地上部氮浓度和叶片氮浓度的RMSE值分别为0.375 1%和0.249 1%,明显低于NGI和ExG,预测精度最高。用G/R值表示的地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、SPAD值预测方程分别为Y=21.785e1.3502G/R,Y=4.057 9e1.937 3G/R,Y=5.039 9G/R-3.333 2,Y=4.281 4G/R-3.802 9,Y=40.168G/R-28.188。因此,基于无人机平台的可见光谱诊断技术在烤烟氮素营养诊断方面具有应用潜力,评估最佳时期为旺长后期,最佳预测参数为G/R值。