煙葉霉變的電子鼻檢測方法及裝置研究.pdf

1、煙草是一種重要經濟作物，我國既是煙草生產大國同時也是煙草制品的消費大國。隨著消費者對吸食品味的提升，人們對煙草制品的品質越來越重視?；煊忻棺儫煵莸闹破凡坏诟星芳?，嚴重時還可能引起消費者身體過敏等不良反應。目前在企業(yè)生產過程和倉儲環(huán)節(jié)中對煙葉霉變情況的檢測仍然以人工感官判別為主。人工感官評價主觀性強且易受工作人員精神狀態(tài)和工作環(huán)境等方面制約，難以全部發(fā)現和杜絕霉變煙葉。因此，本課題探索使用電子鼻技術檢測煙葉霉變，開發(fā)一種客觀、可靠、快速

2、的新檢測方法。主要研究內容如下:
　　1.針對煙葉霉變檢測的專用電子鼻裝置研制。模擬生物嗅覺系統(tǒng)，將該專用電子鼻裝置設計為三大模塊結構:傳感器陣列、信號采集系統(tǒng)以及模式識別系統(tǒng)。其中，傳感器陣列的構建采用10個金屬氧化物半導體氣敏傳感器，傳感器的篩選依據的是對煙葉霉變過程揮發(fā)出的特殊氣味成分的分析結果。信號采集系統(tǒng)用DVP-04 AD轉換器將傳感器信號轉化為數字信號，并由PLC控制系統(tǒng)通過串口將實時數據傳輸到計算機中。模式識別系統(tǒng)

3、主要包括電腦硬件裝置與開發(fā)的模式識別算法軟件。
　　2.電子鼻裝置的穩(wěn)定性驗證及最佳試驗條件的確定。為了確定所設計的裝置的可靠性，首先對該裝置進行穩(wěn)定性驗證。同時研究了不同樣本取樣量和頂空氣體生成時間對電子鼻響應特性的影響，通過對試驗結果作單因素方差分析以及相對標準偏差分析，確定最佳試驗條件。
　　3.煙絲霉變程度的電子鼻檢測方法研究。以不同霉變程度的煙絲樣本為研究對象，樣本的霉變程度分為四等，事先由專家判定。同時將煙絲樣本

4、分為訓練集和預測集。用所研制的電子鼻裝置對煙絲樣本進行檢測，提取傳感器響應信號的穩(wěn)定值及平均值作為特征數據，并對特征數據進行主成分分析。采用訓練集樣本的實驗數據建模:以分析所得的不同數量的主成分為輸入，專家對樣本的判別結果為先驗輸出，采用K最近鄰法、BP神經網絡法以及支持向量機法建立霉變程度識別模型。試驗結果表明，選用6個主成分時，采用BP神經網絡算法建立的模型對訓練集和預測集的識別率分別為98.51％和96.97％;采用支持向量機算法

5、建立的模型對訓練集和預測集的識別率分別為97.01％和96.97％。判別結果均優(yōu)于K最近鄰法。
　　4.煙葉霉變過程的電子鼻監(jiān)測技術開發(fā)。以紅河卷煙廠的紅大片煙樣本作為研究對象，監(jiān)測其霉變過程。試驗以天為單位，每天進行電子鼻檢測直到煙葉完全腐敗為止。對所得試驗數據提取特征值并進行主成分分析，選用K最近鄰法、BP神經網絡法以及支持向量機法對煙葉霉變過程進行建模。試驗結果表明，在煙葉霉變過程中BP神經網絡模型的識別效果最好，支持向量機