一种烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法及装

本发明涉及一种烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法及装置，属于烟叶生产。背景技术：1、烟草生产过程中，糖类物质是影响烟叶品质的一类重要化学成分。烟叶在生长过程中，生成的糖类物质需要参与形成糖蛋白、糖脂、核酸等，能够为烟草提供生长发育所需要的能量，进而形成细胞膜结构、遗传物质，还能够充当骨架物质。而烟叶在抽吸过程中，内部的还原糖会通过热裂解反应，生成醛酮等酸性物质，进而能够终中和烟气中的碱性物质，式酸碱达到一定程度上的平衡，以此降低烟气中的刺激性，提升烟叶香气，改善抽吸体验。因此，对烟叶中糖含量的监测是烟叶品质监测预测的重要内容之一。2、而烘烤过程是烟叶品质形成的关键阶段，在烘烤过程中烟叶表面颜色变化实质上是烟叶内部生理生化反应的综合体现，而当前在烘烤过程中通过颜色指标来估测化学成分的研究并不多，且均采用多元线性回归的方式构建估测模型，这种方式得到的预测结果精度偏低，实用性不强。技术实现思路1、本发明的目的是提供一种烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法及装置，用以解决烟草烘烤过程中预测水溶性糖含量的准确性低的问题。2、为实现上述目的，本发明的方案包括：3、本发明的一种烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，包括以下步骤：4、将获取的烘烤过程中待测烟叶的颜色特征指标数据输入至训练好的预测模型中，得到烟叶的总糖和/或还原糖的含量；5、所述预测模型通过机器学习算法构建而成，所述预测模型训练时采用的数据集包括不同烘烤时间的烟叶对应的颜色特征指标数据以及所对应的还原糖和/或总糖含量数据；所述颜色特征指标包括亮度值、红度值、黄度值，以及色泽比和色相角中的至少一种。6、进一步地，预测模型采用偏最小二乘回归模型、支持向量机模型、随机森林算法模型或梯度提升决策树模型。7、进一步地，预测模型为随机森林算法模型。8、进一步地，预测模型的最佳参数利用系统网格搜索方法得到，所述最佳参数选择原则是在十折交叉验证中选取的最小均方根误差值所对应的参数。9、进一步地，烟叶的颜色特征指标数据通过分光测色仪测得或通过获取烟叶图像计算得到。10、进一步地，数据集中的颜色特征指标数据包括不同部位的烟叶所对应的数据，烟叶部位包括烟叶主脉两侧的对应的烟叶叶尖、叶中、叶基部部位。11、进一步地，各烟叶的颜色指标数据为烟叶各部位颜色特征指标的平均值。12、进一步地，数据集中的数据包括烘烤室内不同区域的烟叶所对应的数据。13、本发明的有益效果为：本发明的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，在现有的糖含量测定方法的基础上做出进一步改进，通过构建预测模型，根据烘烤过程中烟叶的颜色特征指标数据和还原糖或总糖含量的关系，进而在预测模型输入烘烤过程中烟叶的颜色特征指标数据即可得到对应的还原糖和/或总糖含量，本方法的预测模型输出的预测结果准确性较高，不需要对烟叶进行损坏即可预测得到烟叶还原糖和总糖含量，在烘烤过程烟叶品质监测方面具有很好的应用前景。14、本发明的一种烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测装置，包括数据采集模块和数据处理模块，所述数据采集模块用于获取烘烤过程中待测烟叶的颜色特征指标数据，所述数据处理模块用于根据数据采集模块获取到的数据进行处理，以实现如上所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法。15、有益效果：本发明的预测装置，能够通过数据采集模块和数据处理模块就能够较好的实现烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，预测结果准确性较高，不需要对烟叶进行损坏即可预测得到烟叶还原糖和总糖含量，在烘烤过程烟叶品质监测方面具有很好的应用前景。技术特征：1.一种烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：2.根据权利要求1所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，其特征在于，预测模型采用偏最小二乘回归模型、支持向量机模型、随机森林算法模型或梯度提升决策树模型。3.根据权利要求2所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，其特征在于，预测模型为随机森林算法模型。4.根据权利要求2或3所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，其特征在于，预测模型的最佳参数利用系统网格搜索方法得到，所述最佳参数选择原则是在十折交叉验证中选取的最小均方根误差值所对应的参数。5.根据权利要求1所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，其特征在于，烟叶的颜色特征指标数据通过分光测色仪测得或通过获取烟叶图像计算得到。6.根据权利要求1所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，其特征在于，数据集中的颜色特征指标数据包括不同部位的烟叶所对应的数据，烟叶部位包括烟叶主脉两侧的对应的烟叶叶尖、叶中、叶基部部位。7.根据权利要求6所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，其特征在于，各烟叶的颜色指标数据为烟叶各部位颜色特征指标的平均值。8.根据权利要求6所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法，其特征在于，数据集中的数据包括烘烤室内不同区域的烟叶所对应的数据。9.一种烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测装置，其特征在于，包括数据采集模块和数据处理模块，所述数据采集模块用于获取烘烤过程中待测烟叶的颜色特征指标数据，所述数据处理模块用于根据数据采集模块获取到的数据进行处理，以实现如权利要求1-8任一项所述的烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法。技术总结本发明涉及一种烟叶烘烤过程水溶性糖含量的预测方法及装置，属于烟叶生产技术领域。将获取的烘烤过程中待测烟叶的颜色特征指标数据输入至训练好的预测模型中，得到烟叶的总糖和/或还原糖的含量，其中预测模型通过机器学习算法构建而成，预测模型训练时采用的数据集包括不同烘烤时间的烟叶对应的颜色特征指标数据以及所对应的还原糖和/或总糖含量数据，颜色特征指标包括亮度值、红度值、黄度值，以及色泽比和色相角中的至少一种。本方法能够准确的预测出总糖和/或还原糖的含量。技术研发人员：过伟民,张恒,刘剑君,徐嫱,陈广晴,张艳玲,王爱国,陈祖销,李博洋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：2024/5/8