烘烤過程中煙葉色度信號值與主要化學成分的關系

黃濤 俞世康 顧會戰 李俊舉 何佶弦 張啟莉 景延秋 母明新

摘要：為了用色度信號設備在線監測煙葉烘烤進程，采用相關性分析和回歸分析法，研究烘烤過程中煙葉色度信號值的變化規律及其與主要化學成分的關系。結果表明，色度信號值在煙葉烘烤過程中逐漸增大并在 54 ℃ 末～68 ℃ 末之間逐漸趨于穩定;相關性分析表明，色度信號值與顏色參數亮度值（L）、紅度值（a）、黃度值（b）、色澤比（H）、色相角（H°）、飽和度（C）和煙葉化學成分中的葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素、總糖、還原糖、淀粉、煙堿、總氮、蛋白質含量和葉片含水率有很強的相關性;回歸分析表明，色度信號值與化學成分模型擬合度較好;對回歸模型驗證可知，葉綠素b、類胡蘿卜素、總糖、淀粉含量相對誤差分別為14.66%、12.33%、11.61%、15.57%，預測精度較高。色度信號監測設備可以實現煙葉烘烤進程的在線監測，為提高煙葉品質提供科學的數據支撐。

關鍵詞：煙葉顏色參數;色度信號監測設備;化學成分;在線監測

中圖分類號：TS44 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2022）05-0173-07

收稿日期：2021-07-01

基金項目：中國煙草總公司四川省公司項目（編號：2019410102000453）。

作者簡介：黃 濤（1997—），男，河北唐山人，碩士研究生，研究方向為煙草烘烤。E-mail：1461541533@qq.com。

通信作者：景延秋，博士，教授，研究方向為煙草化學，E-mail：jingyanqiu72t@163.com;母明新，農藝師，研究方向為煙草栽培育種，E-mail：1239870784@qq.com。

在烘烤過程中煙葉表面顏色變化可直接體現煙葉內色素含量的變化，煙葉顏色既是判斷煙葉成熟度的主要依據， 也是在烘烤過程中判斷煙葉狀態和轉火點的重要依據，對煙葉分級有重要作用，與煙葉品質密切相關[1-3]。當前對煙葉顏色的判斷多為感官評定，該方法易受主觀因素的影響，誤差較大。隨著信息技術的發展，機器視覺技術被廣泛應用[4-7];過偉民等研究表明，隨著類胡蘿卜素含量的提高，煙葉的紅度（a）值、黃度（b）值和飽和度（C）值顯著升高[8-9];霍開玲等研究表明，煙葉內色素含量的變化對煙葉顏色參數有重要影響[2];李悅等研究表明，L值和a值與外觀質量評價總分呈“∩”形曲線關系[10]。雖然煙葉顏色是判斷煙葉烘烤進程的關鍵因素，但煙葉顏色變化達到理想程度，煙葉內部物質不一定充分轉化，所以僅憑煙葉顏色變化判斷煙葉烘烤進程，主觀因素影響較大。所以，段史江等研究認為，將煙葉顏色參數與煙葉內化學成分建立無損檢測模型，可以實現對煙葉烘烤智能化控制[11]。

關于在線監測煙葉烘烤進程方面的研究還未見報道，本研究通過色度信號設備實時監測烘烤過程中的煙葉，根據色度信號值在關鍵轉火點的變化規律可更直觀地反映煙葉表面顏色變化及烘烤進程，為實現煙葉烘烤智能化控制提供科學支撐。

1 材料與方法

1.1 設備與材料

設備：色度信號監測設備，購自廣州融智科技有限公司;KX-1S-25 kg溫度自控式電加熱烤房，購自河南中瑞制冷科技有限公司。

煙葉：供試烤煙品種為中煙100，土壤肥力中等。在群體中選擇株高一致、葉片數相等、煙葉成熟度一致、葉色基本一致且無病害的煙株。于2020年8月30日至9月20日在河南省許昌市禹州烘烤廠進行試驗。

1.2 樣品制備

在關鍵溫度點按照煙葉狀態進行取樣。分別為34 ℃末、38 ℃末（煙葉8成黃）、42 ℃末（煙葉9成黃）、47 ℃末（煙葉全黃、葉片半干）、54 ℃末（葉片全干）、68 ℃末（煙筋全干）。每次在關鍵點取3張煙葉，并用布片遮擋，以免造成取樣誤差。均測定煙葉的顏色參數，同時測定煙葉色素含量。

色度信號監測設備放在烤房內煙葉中間，持續對煙葉進行照射，充分保證其周圍的環境與烤房內的整體環境一致。

1.3 測定項目及方法

1.3.1 煙葉化學成分含量的測定

分別采用 YC/T 160—2002《煙草及煙草制品 總植物堿的測定 連續流動法》[12]、YC/T 161—2002《煙草及煙草制品 總氮的測定連續流動法》[13]、YC/T 159—2002《煙草及煙草制品 水溶性糖的測定 連續流動法》[14]、YC/T 216—2013《煙草及煙草制品 淀粉的測定 連續流動法》[15]的方法測定煙葉煙堿、總氮、總糖、還原糖和淀粉含量（質量分數）。葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素含量采用95%乙醇提取，并使用分光光度法測定[16]。

1.3.2 煙葉顏色參數測定

采用便攜式色差儀測量煙葉正面和反面的顏色參數亮度值（L）、紅度值（a）、黃度值（b），共測量12個點。色澤比（H）=a/b;色相角（H°）=arctan（b/a）;飽和度（C）=（a2+b2）1/2[17]。

1.3.3 色度信號設備在線監測

工作原理：煙葉內在化學成分與煙葉顏色密切相關，通過對待測煙葉的表面進行聚焦照射，獲取煙葉的顏色特征值，再由設備中的信號轉換器轉化為一項電信號值，利用設備輸出的電信號數值可反映煙葉內在化學成分。不同顏色的物體對相同顏色的入射光有不同的反射率;發射強度不變的同一色光，可根據接收到反射光信號的強弱，辨別不同的顏色或物體的有無。色度信號設備工作原理：光源L發出調制脈沖光，光電接收元件G接收物體的反射光信號，并轉換為電信號，然后經檢波、放大、濾波、比較放大后輸出電信號。傳感器有4種濾波器類型：紅、綠、藍和清除全部光信息。當入射光投射到傳感器上時，通過光電二極管控制引腳S2、S3的電平組合，可以選擇不同的濾波器。L和H分別代表沒電和滿電狀態，如表1所示。

傳感器輸出不同頻率強度的方波（占空比50%）。不同的顏色和光強度對應不同頻率的方波，輸出頻率與光強度呈線性關系，該轉換器典型輸出頻率范圍為2～500 kHz，通過2個可編程引腳來選擇100%、20%或2%的輸出比例因子。

光傳感器對紅、綠、藍3種顏色有不同的敏感度，導致檢測純白色物體時得到的紅、綠、藍3個數值（RGB）輸出不一定是255，因此在設備通電后的 2 s 內，會進行白平衡調整。流程如下：（1）將白色的紙放置在傳感器上方1 cm處，將高亮的LED燈端口接入電，使其發光。（2）程序依次選通R、G、B 3個濾波器，分別測得紅色、綠色和藍色的值。（3）計算出需要的3個調整參數，并自動調整白平衡。

模塊與開發板連接如表2所示，串口配置如表3所示。

測試前校準流程如下：

（1）將配套程序下載到相應的開發板中。

（2）將串口線和模塊接入開發板，給開發板通電，打開串口調試軟件。

（3）將白紙放置在傳感器上方1 cm處。

（4）給開發板上電。此時LED端口接通電源，4個高亮白色LED點亮。

（5）上電之后等待2 s以上（此時正在調整白平衡）。

（6）調整結束以后，把傳感器正面對著待測煙葉，在屏幕上即可顯示煙葉表面的色度信號值，設備工作實物圖如圖1所示。

1.4 數據處理

采用Excel 2013進行數據處理和繪圖，用SPSS 20.0進行數據統計、相關性和線性回歸分析。

2 結果與分析

2.1 烘烤過程中煙葉顏色參數的變化

2.1.1 烘烤過程中煙葉L、a、b值的變化規律

由圖2至圖4可知，在烘烤過程中，煙葉正背面L、a、b值的變化規律基本一致，在34 ℃末～42 ℃末之間變化明顯，在47 ℃末～68 ℃末之間變化幅度較小。煙葉正背面的亮度值在34 ℃末～38 ℃末之間呈上升趨勢;38 ℃末～42 ℃末之間呈下降趨勢;42 ℃末～47 ℃末之間呈上升趨勢;47 ℃末～68 ℃末之間呈下降趨勢。煙葉正背面紅度值在34 ℃末～42 ℃末變化明顯，在47 ℃末～68 ℃末緩慢上升并逐漸趨于穩定。煙葉正背面黃度值在34 ℃末～42 ℃末 呈升高趨勢，在42 ℃末達到最大值，在42 ℃末～47 ℃ 末之間呈下降趨勢;在47 ℃末～68 ℃末之間趨于穩定。總體來看，煙葉正面L值小于煙葉背面，煙葉正面a和b值大于煙葉背面，且在變黃期變化最明顯，在定色和干筋期變化幅度較小。

2.1.2 烘烤過程中煙葉H、H°、C的變化規律

由圖5至圖7可知，在烘烤過程中，煙葉正背面的H、H°、C值變化規律基本一致。色澤比綠色為負值，紅色為正值，數值越小，綠色越深，數值越大，紅色越深[18]。在34 ℃末～38 ℃末，H為負值，煙葉顏色以綠色為主;在38 ℃末～68 ℃末之間，H為正值，顏色以紅色為主，并隨著烘烤的進行煙葉顏色趨于穩定。色相角是顏色的基本特征[19]，煙葉正背面色相角整體呈下降趨勢并趨于穩定。飽和度表示含色的多少，值越小，煙葉色澤越暗淡;值越大，煙葉顏色越飽滿[20]，在整個烘烤過程中煙葉正背面飽和度值變化幅度較小且與黃度值變化規律基本一致。

煙葉的H、H°、C值總體表現為，在變黃期變化明顯，在定色和干筋期變化幅度較小。

2.2 烘烤過程中色度信號值的變化規律

由圖8、圖9可知，煙葉表面的信號值隨著烘烤的進行逐漸增大，在34 ℃末～42 ℃末變化最明顯，在42 ℃末～54 ℃末緩慢增大，在54 ℃末～68 ℃末趨于穩定。這是因為在變黃期煙葉顏色變化大，所以信號值變化的明顯;定色期煙葉顏色在黃色的基礎上，顏色加深，所以信號值增加，但增加的幅度較小;干筋期，煙葉顏色基本不變，所以信號值近乎無明顯變化。在每個關鍵溫度點，煙葉表面的信號值都會出現一個明顯的拐點。所以根據色度信號值的變化規律，可以為煙葉烘烤進程提供數據支持和理論參考。

2.3 煙葉顏色參數與主要化學成分的相關性分析

由表4可知，葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素、總糖、還原糖、淀粉含量與L、a、b、H、H°和C值相關性較好，呈極顯著相關關系。葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素含量與煙葉正背面L、a、b、H、H°、C值都呈極顯著負相關關系;總糖和還原糖含量與煙葉正背面L、a、b、H、H°和C值都呈極顯著正相關關系;淀粉含量與煙葉正背面L、a、b、H、H°和C值呈極顯著負相關關系;煙堿與煙葉背面L值、煙葉正背面a值、煙葉背面b值、煙葉正背面H值和煙葉背面C值呈極顯著負相關關系，與煙葉正面L值和煙葉正背面H°值呈顯著負相關關系，與煙葉正面b值和煙葉正面C值無相關關系;總氮含量與煙葉背面L值、煙葉正面a值和煙葉正背面H值呈極顯著負相關關系，與煙葉背面a值、煙葉背面b值、煙葉正背面H°值、煙葉背面C值呈顯著負相關關系，與煙葉正面L值、煙葉正面b值和煙葉正面C值無相關關系;蛋白質含量與煙葉正面a值和煙葉正面H值呈極顯著負相關關系，與煙葉背面L值、煙葉背面a值、煙葉背面H值和煙葉背面C值呈顯著負相關關系，與煙葉正面L值、煙葉正背面b值、煙葉正背面H°值和煙葉正面C值無相關關系;葉片含水率與煙葉背面L值、煙葉正背面a值、煙葉正背面H值和煙葉正背面H°值呈極顯著負相關關系，與煙葉正面L值、煙葉正背面b值和煙葉正背面C值無相關性。

2.4 色度信號值與煙葉顏色參數和煙葉化學成分的相關性分析

由表5和表6可知，色度信號值與葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素、淀粉、煙堿、總氮、蛋白質含量和葉片含水率呈極顯著負相關關系，與總糖和還原糖含量呈極顯著正相關關系;與煙葉正背面L、a、H、H°和C值、煙葉背面b值都呈極顯著正相關關系。說明色度信號監測設備可以實現煙葉烘烤過程的在線監測。

2.5 煙葉色度信號值與煙葉化學成分的回歸分析

葉綠素a含量=1.234-0.011 02x+0.000 025x2（R2=0.919，F=84.98，P<0.01）;

葉綠素b含量=0.515 6-0.004 726x+0.000 011x2（R2=0.939，F=115.86，P<0.01）;

類胡蘿卜素含量=-0.031 9+0.007 274x-0.000 035x2（R2=0.846，F=41.28，P<0.01）;

總糖含量=-103.8+1.383x-0.003 603x2（R2=0.892，F=61.72，P<0.01）;

還原糖含量=-101.1+1.269x-0.003 112x2（R2=0.919，F=84.94，P<0.01）;

淀粉含量=120.4-1.129x+0.002 736x2（R2=0.902，F=68.82，P<0.01）;

葉片含水率=-0.745+0.025 31x-0.000 113x2（R2=0.864，F=47.49，P<0.01）。

以煙葉內葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素、總糖、還原糖、淀粉含量和葉片含水率7個指標為因變量（Y），以色度信號值（X）為自變量，進行回歸分析，建立動態變化預測方程。烘烤過程中煙葉色度信號值與各化學成分方程擬合度較好，各個擬合方程都達到極顯著水平。

2.6 回歸模型精準度驗證

由表7中的實測值和表8中的預測值可計算出化學成分預測結果的相對誤差。 如表9所示， 烘烤過程中主要化學成分的預測值和實際值符合度較好，其中葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素、總糖、還原糖、淀粉含量和葉片含水率的相對誤差分別為25.89%、14.66%、12.33%、11.61%、22.48%、15.57%和37.25%，其中葉綠素b、類胡蘿卜素、總糖和淀粉含量的相對誤差較小，預測精準度較高，葉綠素a、還原糖含量和葉片含水率的相對誤差較大，預測模型精準度較差。

3 討論與結論

本研究研發了一種在線監測煙葉烘烤進程的色度信號設備，該設備可代替手持色差儀，實現對烘烤過程中煙葉顏色變化的實時監測，避免從烤房內頻繁取樣和破壞烤房內的環境，而且把煙葉從烤房內取出暴露在空氣中，會導致煙葉變褐。所以，使用色度信號設備在烤房內實時監測煙葉，不僅可以降低試驗誤差，而且自動化程度高、準確性好。

煙葉表面的顏色參數主要在34 ℃末～42 ℃末之間變化幅度最大，在42 ℃末～68 ℃末之間變化幅度較小;隨著烘烤的進行，色度信號值逐漸增大并趨于穩定，在每個關鍵轉火點煙葉表面的色度信號值都會出現一個明顯的拐點，在34 ℃末～42 ℃末之間變化幅度最大，在42 ℃末～68 ℃末之間變化幅度較小，與煙葉顏色參數變化規律一致;賀帆等研究表明，煙葉正背面的顏色參數指標變化趨勢基本一致，且在開烤-42 ℃末之間變化最大，42 ℃末之后變化幅度較小[17]，也就是說在變黃期煙葉顏色變化最明顯，這與本研究結果一致。

相關性分析結果表明，色度信號值與煙葉正背面L、a、H、H°、C值和葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素、總糖、還原糖、淀粉、煙堿、總氮、蛋白質含量和葉片含水率之間相關性較好，呈極顯著負相關或極顯著正相關關系;對回歸方程驗證得知，模型擬合度好且葉綠素b、類胡蘿卜素、總糖和淀粉含量相對誤差較小，分別為14.66%、12.33%、11.61%、15.57%，預測精準度較高。通過以上研究結果可知，色度信號監測設備可以為煙葉烘烤提供數據化支撐，實現煙葉烘烤過程的在線監測。

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