调控密集烤房内气流运动防控烟叶霉变

以云烟85为试验材料,采用四层气流上升式密集烤房进行烘烤,运用自主设计智能化调控烤房内气流方向运动的设备,改善烤房内的温差、温度、相对湿度和冷凝水含量,进而减少烟叶霉变发生率,并与常规烘烤进行对比。在烘烤过程中的12～48h之间,调控密集烤房内气流运动的设备运行之后,烤房内温差快速下降,并在1.5℃以下的范围进行波动,始终小于对照组;处理组的低温层温度升高,相对湿度下降,顶部冷凝水含量减少;处理组的烟叶霉变发生率低于对照组,于48h时,处理组和对照组的烟叶霉变发生率分别为14.7%和31.6%左右,且处理组的烤后霉变烟叶明显少于对照组。通过合理调控烤房内气流运动的方式,具有明显防控烤中烟叶霉变的效果。     

烟叶视觉图像等级分类优化仿真研究

自动分级一直是国内外烟叶研究的一个重要方向.通过分析烟叶的图像特征,发现从烟叶表面的疏密、分布、方向和规则4个角度进行特征提取会更为有效,实验证明基于该特征,用不同分类器测试均有较好的效果,分类精度最高可达92.5％,同时对比其他特征,可以发现用DDDR特征进行烟叶等级分类,精度明显高于其他特征.     

基于概率神经网络的烤烟烟叶质量的相关性分析

根据烟叶样本的近红外光谱定量分析得出3种烟叶成分:烟碱、还原糖和蛋白质的含量,加入8种烟叶外观特征,然后使用因子分析方法对概率神经网络输入进行压缩和特征提取,在简化样本的同时对概率神经网络进行优化.应用概率神经网络根据外观质量因素对降维后的烟叶样本建立内在质量的数学预测模型并获得较理想的预测效果.     

标准化生产进程对烟草行业生产可持续发展的影响

发展现代烟草农业是烟草行业认真贯彻落实党中央提出的以工促农、以城带乡战略方针,促进农业和农村经济发展的重大举措,是全面加强烟叶生产基础设施建设,推动烟叶生产持续健康发展的重大决策部署。     

配方模块打叶技术探讨

简述了打叶复烤和配方模块打叶的概念,重点探讨了配方模块打叶技术的优势与技术要求,并介绍了广东中烟在配方模块打叶工作中的一些探索。     

基于片烟结构检测的叶片分类方法介绍

<正>在片烟结构检测中,通过二值化算法将物料与背景分离开来,检测图像中余下的信号即可完全描述物料信息。为了对烟叶片型结构进行分类,需要计算图像中每片烟叶的最大尺寸和面积,并以此为依据对烟叶类型做出判断。一、烟叶叶片分类过程在实际的处理过程,对二值化后的图像,首先,应进行烟叶分离,以检测出每片烟叶的信息;其次,应对叶片特征参量,如面积、长度等进行计算;最后,把烟叶归类。烟叶叶片分类     

烟草,娱乐至死

当我第一次看到烟草花朵的时候,也为它们的柔美所吸引。那是在中国西南的一个山村里,时间距离哥伦布得到烟叶已经过去500多年。而烟草早已顺着航运的脚步,散播到了世界各地。     

神经网络与模糊C均值在烟料替换中的应用

针对各烟草企业在叶组配方设计时仍使用国家分类标准,结合专家经验来选择烟叶原料,此方法未考虑烟叶内在质量及理化特性.提出了一种应用神经网络技术与模糊数学相结合的烟叶原料分类替换方案.对烟叶样本集的具体理化特性加权后,采用Support Vector Machines(SVM)神经网络将样本集分成专家经验集和未知分类集,再对两类样本集各自采用Self-Organizing Feature Map(SOM)神经网络聚类.对于聚类后存在的三样本集问题,采用Fuzzy Center Means(FCM模糊C均值)法找出其最佳替代原料.结果表明此方法比传统分类方法具有更好的灵活性与适应性,是一种研究烟叶原料替换的有效方法.