[发明专利]一种基于高光谱成像技术的烟草非烟物质分类方法

说明书

一种基于高光谱成像技术的烟草非烟物质分类方法，其特征在于：是利用短波成像高光谱技术先对烟叶和杂物进行分类，建立包括不同物质的光谱库，然后对待测样品采集图像数据，利用光谱库中的参考光谱匹配所测样品，并对其进行判断，进而完成烟叶和杂物的有效分类识别。本发明结合了光谱技术和二维图像成像技术。其与现有技术相比，具有如下显著的进步：1、本发明利用短波成像高光谱技术对烟叶和杂物进行分类，建立包含有不同物质的光谱库。2、本发明实验过程不使用有毒有害化学品，简便、快捷、对样品无破坏性、对环境无污染。3、本发明具有操作简便、快速、准确、成本低、效率高的优点。

技术领域

本发明属于高光谱农业生产应用领域，尤其涉及一种基于高光谱成像技术的烟草非烟物质分类方法。

背景技术

高光谱成像(Hyperspectral Image)是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。高光谱成像同时探测目标的二维几何空间与一维光谱信息、获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据，是一种将成像技术与光谱技术相结合的多维信息获取技术。因此，利用高光谱影像技术可以对物体进行精细反映。在烟叶行业中，烟叶原料的质量和纯净度直接关系到卷烟产品的质量。烟叶若在生产、收购、运输、加工过程中混入非烟叶杂物(一类杂物：金属、羽毛、塑料等；二类杂物：纸、石头、麻绳、玻璃等；三类杂物：非烟叶叶子、种子、竹签等)，将对卷烟工业加工的卷烟成品造成极大的质量隐患。

目前卷烟生产加工线上采用的除杂方式主要有：风力除杂、光电除杂、磁力除杂和人工挑选除杂，其中风力除杂、光电除杂、磁力除杂均是针对杂物的特定属性差异进行有针对性的识别并剔除，如比重的差异、颜色的差异和磁性的差异，因此一种除杂方式只能识别和剔除某一类的杂物。人工除杂可以识别绝大部分非烟物质杂物，但人眼容易疲劳且工作效率较低。

烟叶独特的化学组分与物理检测特性，导致其具有独特的诊断性特征吸收谱带，这些特征谱带中具有较稳定的波长位置和独特波形。从烟叶化学角度分析，烟叶内主要的化学成分为碳水、含氮化合物、有机酸和矿物质。其中，碳水的吸收特征表现在1000-2500nm，氮化合物的吸收特征表现在1500nm-1750nm，作为烟叶的重要化学成分，二者在可见光波段(400-1000nm)均无体现。即烟叶光谱在碳水与氮化合物附近会形成较强的吸收峰，这些吸收峰可以作为判别烟叶的重要依据。利用光谱信息技术，非烟叶杂物与烟叶在相同光学环境下形成不同特定光谱，识别出不同物质，完成烟叶与杂物的分类。

中国专利(200910059486.5)公开了一种基于近红外光谱仪的烟丝参配比例的快速测定方法。与本专利提出方法相比，二者主要有两点不同：其一，二者的适用范围不同。中国专利(200910059486.5)主要用于烟丝参配比例测定，本文方法主要用于烟叶中杂物的识别；其二，由于所使用实验仪器的不同(中国专利(200910059486.5)使用近红外光谱仪，本方法使用高光谱成像仪)本方法操作更为简便快捷，无需进行样品粉碎、筛选等操作，可进行在线标注。

中国专利(201410491816.9)主要公开了一种基于光谱成像技术的烟丝组分识别方法。相较于本专利所提方法，有以下几点区别。1、本文所提方法使用的仪器为高光谱成像仪，分辨率为12nm，辨识精度更高。2、该专利所使用光谱相机由带通滤光片和带有定焦镜头的CCD相机构成，其带通滤光片所定制波段仅针对烟丝进行成像和图像处理分析，无法对其他物质进行分析和辨识。3、该专利所提方法仅用于测定烟丝组成成分(叶丝、梗丝、再造烟叶丝、膨胀叶丝)，本文所提方法用于烟叶与非烟物质的识别，二者在功能上不一致。

综上，利用光谱技术测定烟丝含量、高光谱定量测定烟草中化学物质含量在行业内有一定的研究和应用。而利用光谱信息技术，根据非烟叶杂物与烟叶在相同光学环境下形成不同特定光谱，识别出不同物质，完成烟叶与非烟物质的分类尚属空白。

发明内容