密集烤房物聯網智能烤煙系統開發與應用研究

白萬明，黃一蘭，許錫祥，段江平*，柯旗炎，張瀛，靖軍領，黃珊，趙云飛，黃隆，胡波，何明興，張發漢

(1.福建省煙草公司三明市公司，福建 三明 365000；2.福建奧托康能源科技有限公司，福建 三明 365000)

烤煙煙葉成熟采摘后必須經過烘烤加工才能制成工業用煙，煙葉烘烤過程成為制約煙葉質量的關鍵環節[1]。傳統方式是利用干濕球玻璃溫度計采集數據，需人工長時間監測，勞動強度大，操作規程復雜，煙農對基本的烘烤技術掌握不熟悉，主要表現為控火能力差，烘烤轉火時間把握不準，排濕過早或過晚等，導致煙葉質量水平低，風機開啟大小和時間把握不準，造成排濕過快出現青筋煙，或造成烤房內溫濕度分布不均勻，煙葉干燥程度差異明顯，增加了烘烤難度[2]。煙葉烘烤過程的自動化、智能化將是未來煙葉烘烤研究及發展的方向。互聯網+烤煙作為烤煙技術的新興研發領域，將互聯網應用于烤煙生產的工藝監測中，還處于探索階段。三明市煙草公司聯合福建奧托康能源科技有限公司(福建奧托節能科技有限公司)自2016年就開始積極探索互聯網+智能化烤煙，完成了從軟件到硬件的開發研制，并形成了包括1個發明專利和4個實用新型專利的5個授權專利技術成果，達到了國內領先水平。2018—2019年雙方持續投入資金和人力，致力于將上述技術成果產業化應用轉化，已經形成了一種互聯網+智能化烤煙的解決方案，通過硬件改造和系統開發，使傳統密集燃煤烤房升級為基于平臺的在線智能化烤房。通過對烤房的溫濕度、煙葉狀態變化的在線監測和智能化控制，依托福建省煙草公司三明市公司科技項目“密集烤房物聯網智能烤煙系統開發”，已經完成智能烤煙控制器硬件開發及物聯網智能烤煙系統建設、物聯網烤煙網站及手機烤煙APP的軟件開發建設，初步實現了烤煙數據智能化監測、促進烘烤過程精細化、可視化管控，同時形成烤煙生產數據統計分析，從而可以指導烤煙控制過程的工藝曲線改進，為煙葉烘烤質量的大幅度提升提供先進的軟硬件平臺。

1 材料與方法

為進一步提高煙葉烘烤智能自動化水平，改造升級現有的物聯網智能烤煙系統，改進完善系統，進行示范性推廣，同時培訓煙技員、煙農。本研究通過做好烤煙現場的數據分析比對、技術改造，積累豐富的實踐經驗，為未來的大面積推廣應用奠定良好的基礎。

1.1 常規密集烤房的改造升級及物聯網控制系統硬件設備組成

本次試驗選定明溪和沙縣的烤房群，對20座生物質顆粒燃料機烤房進行升級改造(圖1)。密集烤房物聯網烤煙控制系統硬件設備組成：4G網絡高清攝像頭20套；智能數據采集終端20套；烤房群服務器2套，可服務不超過100座烤房；UPS(4KVAH)2套；網關等網絡設備2套。

圖1 物聯網智慧烤煙系統烤房群服務器及4G網絡設備

1.2 物聯網智能烤煙系統軟件組成及功能簡介

物聯網智能烤煙系統軟件組成：云服務空間1套，后臺管理平臺及通訊軟件1套，數據庫軟件1套，智慧烤煙APP應用軟件1套。

管理后臺包括設備管理、參數設定、菜單管理和用戶管理等功能模塊(圖2)。

圖2 管理后臺功能模塊組成

數據庫管理包括報警記錄數據庫、烘烤圖片數據庫、烘烤曲線數據庫和在線監控實時數據等(圖3)。

圖3 管理后臺功能模塊組成

智慧烤煙手機APP應用軟件界面，支持安卓和蘋果兩大操作系統，智能手機兼容性好。只要手機能夠訪問互聯網就可以登錄智能烤煙云平臺，查看相關烤房的實時監控和歷史數據(圖4)。

圖4 手機應用軟件界面圖示

物聯網智慧烤煙系統手機APP實時監控烤房內煙葉變化情況，可以實現遠程查看煙葉變黃、失水狀態。截圖摘錄如圖5所示。

圖5 手機APP實時監控烤房內煙葉變化情況

1.3 物聯網智能烤煙系統架構

物聯網智能烤煙系統架構如圖6所示。

圖6 物聯網智能烤煙系統構架

1.4 物聯網智能烤煙系統平臺的特點和優勢

物聯網智能烤煙系統平臺具有以下特點和優勢：應用標準化的接口技術整合各烤煙設備中的實時數據；利用大數據技術集中存儲、管控實時數據；利用云計算、移動互聯技術讓煙葉生產管理人員、煙技員或煙農在手機上監視烤煙生產過程；提供曲線、趨勢預警、接口監測管理等多種形式的數據分析、數據管理工具。

2 結果與分析

通過采用物聯網智能烤煙系統的烤房與普通密集烤房進行烘烤對比試驗，2019年5—7月，項目組在沙縣夏茂和明溪胡坊通過對20座密集烤房部署物聯網智能烤煙系統，對兩地27 hm2煙葉進行智能化烘烤示范應用，烤后干煙40 500 kg，與普通密集烤房進行烘烤對比試驗。

2.1 對比分析

2.1.1 烤后煙葉外觀質量

烘烤試驗表明，物聯網智能烤煙系統烤房具有升溫平穩、控溫精準、不掉溫的優點，能使煙葉充分變黃、凋萎、發軟，內含物轉化充分，采用物聯網智能烤煙系統的烤房與普通密集烤房烘烤的煙葉相比，烤后的煙葉油分足、色澤亮，正反面煙葉顏色均勻、色差小，下、低等煙比例明顯減少，總體烤后煙葉外觀質量好于普通密集烤房(表1)。

表1 物聯網烤房與普通密集烤房烤后煙葉外觀質量對比

2.1.2 烤房自動化程度

從物聯網智能烤煙系統烤房與普通密集烤房自動化程度對比看，采用物聯網智能烤煙系統烤房可實現一鍵烤煙，省去煙農在現場監測的時間，大大降低烤煙的勞動強度，形成烤煙溫濕度參數和圖片的自動采集存儲，并進行大數據對比分析(表2)。

表2 物聯網烤房與普通密集烤房自動化程度對比

2.1.3 烘烤用工成本

兩種烤煙房的用工數量及成本如表3，物聯網智能烤煙系統烤房每烤用工為1.0個，烘烤用工成本150元；普通密集烤房，每烤用工為2.5個，烘烤用工成本為375元。物聯網智能烤煙系統烤房每烤用工節約225元。

表3 物聯網烤房與普通密集烤房用工成本對比

2.1.4 烤后煙葉上等煙、均價

從物聯網智能烤煙系統烤房與普通密集烤房烤后煙葉上等煙比例和均價對比結果發現，物聯網智能烤煙系統烤房上等煙比例為72.6%，比普通密集式烤房高出5.3百分點；物聯網智能烤煙系統烤房干煙均價為35.5元·kg-1，比普通密集式烤房提高3.2元·kg-1(表4)。按照每烤460 kg干煙計算，每烤煙葉可增收1 472元。

表4 物聯網烤房與普通密集烤房烤后煙葉效益對比

2.1.5 綜合效益提升

從物聯網智能烤煙系統烤房與普通密集烤房綜合效益對比結果發現，相較于普通密集烤房，物聯網智能烤煙系統烤房每烤煙葉用工成本降低225元，煙葉效益提升1 472元，綜合效益提升1 697元。

2.2 實時監測烤房內溫濕度及煙葉變化狀態

通過隨機抽取2018—2019年明溪胡坊、沙縣夏茂各兩烤次物聯網智能烤煙系統監測煙葉烘烤溫濕度變化情況，繪制曲線圖(圖7～10)。通過曲線圖可以發現煙葉烘烤過程中存在的問題，為今后煙葉烘烤提供指導意見和改進措施。通過曲線圖可看出：2018年明溪胡坊0017第1烤次煙葉烘烤中存在干筋期濕球溫度過低，干球溫度54 ℃以后濕球溫度基本在40 ℃以下，易造成烤后煙葉顏色偏淡，香氣揮發；2019年明溪胡坊0017第1烤變黃期部分節點存在升溫過急，濕球溫度不穩定的情況，易造成煙葉烤青、掛灰；2019年沙縣夏茂1109第3烤次煙葉烘烤定色期、干筋前期濕球溫度存在明顯異常，定色期濕球溫度偏高，易造成烤后煙葉蒸片、掛灰，干筋前期濕球溫度偏低，易造成烤后煙葉色淡；2019年沙縣夏茂116第3烤次煙葉烘烤存在變黃期溫度忽高忽低、掉溫等異常情況，易造成煙葉烤青、掛灰，第3烤為中部葉，變黃期烘烤時間偏短，煙葉變黃程度不夠，淀粉、蛋白質等大分子物質轉化不充分，易造成煙葉烤青、光滑、僵硬。通過以上分析可以發現烘烤過程中存在的常見問題，為來年煙葉烘烤提供有針對性的指導意見。

圖7 2018年明溪0017第1烤次烘烤監測曲線

圖8 2019年明溪0017第1烤次烘烤監測曲線

圖9 2019年夏茂1109第3烤次烘烤監測曲線

圖10 2019年夏茂1116第3烤次烘烤監測曲線

2.3 完善物聯網智能烤煙烘烤工藝曲線

通過開展密集烤房物聯網智能烤煙控制系統開發，進一步完善云平臺在線智能化烤煙系統的烘烤工藝，在煙葉烘烤過程的變黃凋萎期、干葉定色期、干筋期，通過云平臺對視頻信號的監測，結合煙葉的外觀色澤狀態和烤煙房溫濕度數據，應用烤煙系統服務器云計算進行自動調控。當烤煙系統服務器與智能化烤房之間的網絡連接出現故障時，烘烤工藝由智能烘烤控制裝置按照預設工藝曲線執行，利用物聯網實現煙葉烘烤過程中溫濕度、煙葉變化狀態的數據監測、存儲和可視化、大數據分析比對等功能，達到進一步優化完善不同品種、部位煙葉的烘烤工藝曲線。

對比翠碧1號烘烤工藝技術，采用本研究的物聯網烤房在烘烤的過程中可以清晰地看到烘烤過程中各個階段煙葉葉片外觀特征變化情況(圖11)。通過歷史數據的分析，有助于進一步優化烘烤曲線，亦可以根據實時數據調整烘烤工藝。

圖11 翠碧1號煙葉智能烘烤監控數據

3 小結與討論

試驗結果表明，采用物聯網智能烤煙系統的烤房優勢明顯，煙葉烘烤的自動化水平顯著提升，大大解放了生產力，有效降低煙農的勞動強度，提高工作效率，實現輕松烤煙。智能烤煙系統實現了烘烤工藝的精準控制，電烤房全程自動控制供熱，根據控制儀上的烘烤工藝曲線進行精準烘烤，操作簡便，可實現一鍵式全自動烘烤。采用智能烤煙系統后烤煙的綜合效益提升，物聯網烤房提升綜合效益1 697元。物聯網智能烤煙系統實現了手機APP在線監控，隨時隨地查看煙葉的烘烤情況，及時發現烘烤出現的問題，減少烤壞煙現象的發生。一人可同時看管多座烤房，有效節省人工費用，有利于實現專業化烘烤。烤后煙葉質量較好，通過對比試驗，發現烤后煙葉油分足、色澤亮、正反面煙葉顏色均勻、色差小。

本研究收集了烤煙歷史數據和煙葉狀態數據，可形成煙葉烘烤大數據，為后續煙葉烘烤工藝優化和經驗總結提供數據支撐。可將烤房實時溫濕度與對應的實時煙葉狀態圖片作為數據顯示在手機APP和后臺電腦上，進而建立真正的烘烤大數據系統，并以圖像自動識別技術將煙葉實時圖片與該品種煙葉的分時標準色度自動對比，以自適應學習和模糊控制算法等人工智能技術實時改善烘烤工藝曲線并自動調整溫濕度設置，實現真正的閉環控制自動化烘烤。

自動化、智能化烘烤設備，是實現“規模化種植、集約化經營、專業化分工、信息化管理”的有效途徑[3]，是未來煙葉烘烤的發展方向。本項目目前完成數據的采集和烘烤可視化，智能化控制、互聯網烤煙大數據分析與應用系統開發和產品的成本控制是后續工作需要繼續研究的方向。智能化控制方面，研發精準控制監測系統，開發基于對烘烤煙葉的狀態監測智能控制系統，實現精準烤煙。煙葉烘烤作業受許多因素影響，如氣候變化、編煙與裝煙稀密程度、烤房保溫性能、通風排濕能力、燃料質量及燒火技術、火管散熱狀況和爐灶升溫、穩溫性能及煙葉烘烤特性等[4]，通過物聯網烤煙大數據分析與應用系統的開發，重點研發大數據智能分析、大數據對改善烘烤工藝的應用。