2025年 03期
基于感官导向的乌梅浸膏特色风味组群产品开发
张文娟;史清照;崔凯;洪群业;洪广峰;徐秀娟;杨伟平;霍现宽;徐石磊;吴彦;【目的】开发多元化的乌梅浸膏香料产品，提高产品功能聚焦度。【方法】利用多级膜分离和二维柱色谱对自主研发的乌梅浸膏进行精细分离，结合感官评价定位风格特征突出的乌梅特色风味组群，对获得的特色风味组群进行重组试验，利用热裂解-气相/质谱（Py-GC/MS）模拟分析感官作用较好的重组产品在卷烟燃吸过程中的香气释放情况。【结果】（1）乌梅浸膏通过4级膜分离及二维柱色谱分离共获得了17个组群，感官评价显示50 nm膜截留组群、反渗透（RO）截留组群和柱色谱B1组群在提升卷烟烟气状态、舒适性和特征香韵方面整体作用效果较好，确定为乌梅特色风味组群。（2）通过调整3个特色风味组群的组合配比，可获得作用效果优于分离前乌梅浸膏的重组产品。（3）优选的重组产品热裂解产物中以酯类、杂环类及酚类化合物居多，主要表现为果香、甜香、烟熏香、焦甜香等香气类型；重组产品裂解产物中呈蜡脂气、烟熏香、酚类气息、焦甜香、烘焙香的成分占比明显少于分离前乌梅浸膏的，呈果香香气的裂解成分在重组产品中占比明显增加，该结果从物质基础层面较好地解释了优选重组产品增加卷烟果香香韵，减轻蜡质气、烟熏香等杂气的感官效果。【结论】通过感官导向的特色风味组群定位和重组，能够实现乌梅浸膏风味聚焦、产品多元的精细化加工需求。
烟草亚微米微胶囊的制备及在加热卷烟中应用研究
许春平;黄家乐;刘远上;郝辉;梁佳欣;曹源;李天笑;芦昶彤;研究烟草香精微胶囊化后在加热卷烟中的应用效果，采用复凝聚法制备烟草香精亚微米微胶囊，优化制备工艺，表征理化特性，并研究其在加热卷烟降温段的感官效果，以及在气溶胶中逐口释放行为。结果表明：（1）复凝聚法制备烟草香精亚微米微胶囊最佳工艺条件为，壳聚糖量0.18%，芯材量0.40%，乳化剂量0.30%，该条件下平均粒径为219.40 nm，包埋率为71.80%。（2）分析红外谱图的特征峰及峰强度可知烟草香精被成功包埋；分析热重曲线图可知烟草香精亚微米微胶囊具有较好的热稳定性。（3）添加烟草香精亚微米微胶囊加热卷烟感官质量较对照明显提升，当添加量为10 mg/支时，感官评吸效果最好，可减轻刺激性，柔和烟气，提高香气质，增加香气量，减少逐口感官香气的差异性。（4）添加亚微米微胶囊的加热卷烟气溶胶中逐口香味物质总含量增加48.68%，数量增加6种，增加主要为L-薄荷醇、糠醇、茄酮等物质。
加热卷烟雾化基材在线生产中水分、丙二醇、甘油、烟碱的快速测定
祝浩;李蓓蓓;郭军伟;刘雨;张璟;黄龙;【目的】监控加热卷烟雾化基材生产中的质量稳定性，建立快速、同时测定加热卷烟雾化基材中水分、丙二醇、甘油和烟碱含量的近红外分析方法。【方法】采用自举软收缩(Bootstrapping soft shrinkage approach, BOSS)变量选择方法筛选特征波长变量，结合偏最小二乘法(Partial least squares, PLS)分别建立片状、丝状加热卷烟雾化基材中4种化学成分近红外含量预测模型，并与其他变量选择方法进行对比。【结果】(1)基于BOSS算法优选波长变量所建立的模型预测精度最优，模型R2均大于0.95,RMSECV(Root mean square error of cross-validation，交叉验证均方根误差)均小于0.7%。(2)水分、丙二醇、甘油和烟碱的RMSEP(Root mean square error of cross-prediction，交叉预测均方根误差)均小于0.75%，且验证集RMSEP与建模集RMSECV值相近，各模型均具有较好的预测准确性。(3)各成分模型RSD(Relative standard deviation，相对标准偏差)均小于2%，模型重现性较好。
卷烟接装纸粘唇强度建模及其应用研究
杨继;尹志豇;郭丽娟;张涛;田然;范多青;叶灵;王浩;唐石云;李振杰;杨玺;【目的】快速、简便、准确测定烟用接装纸对嘴唇的粘唇强度。【方法】选用剥离强度测试仪对不同牌号接装纸和人造嘴唇经过人工唾液粘合在一起的粘合力进行测量，采用人工感官评吸和测定值进行对比。【结果】(1)经对比优化筛选确定实验条件是：选用医用硅胶作为人造嘴唇，配制包含蛋白、酶等具有生物活性及无机盐的人工唾液，接装纸和嘴唇的粘合长度为10 mm，粘合面积10×15=150 mm2，按照50 mm/min的拉伸速率，人工唾液量为6μL，静置时间1 min。(2)模型表达为Y粘唇强度=-1.36×10-3+9.02×10-3*X动摩擦系数。(3)该方法和人工人工感官评吸一致，模型准确可靠。
基于TOF激光雷达扫描的烟丝堆积体积测量研究
孙名豫;周沅桢;乔俊峰;吴合典;孙榕杏;资文华;【目的】探究TOF激光雷达扫描烟丝堆积体积在线测量应用前景。【方法】采用自主搭建的传送带烟丝堆积体积在线测量系统，研究了TOF激光雷达扫描高度、传送带颜色和运行速度对系统的影响，并对算法处理后的烟丝点云进行2.5D体积计算。【结果】（1）激光雷达扫描测量高度对检测点云异常值比例有较大影响，1200 mm高度扫描的点云数据比较适用于传送带烟丝堆积体积测量；传送带颜色为白色时，TOF激光雷达对传送带距离的测定误差最小；传送带运行速度40～130 mm/s范围内，点云数据量对物料扫描轮廓重建影响均较小；（2）激光雷达扫描测量高度变化过程中会出现“断层”现象，体积计算时选用interpolate模式对空缺值进行插值处理可补全断层位置，有效提高测量结果准确性。（3）基于TOF激光雷达扫描测量传送带物料堆积体积平均相对误差小于3.0%，较好地验证了该在线测量系统具有较高的测量准确度。【结论】采用TOF激光雷达扫描进行烟丝堆积体积在线测量具有良好可行性和准确性。
基于ROI与CFlow框架的无监督烟叶异物检测研究
吴迪;顾茜;罗旻晖;【背景和目的】烟叶中实际异物难以预料，而常用的有监督目标识别类算法仅适用于被训练过的已知类型异物。为实现对零样本的未知类型烟叶异物实时检测能力，有效提高物料纯净度。【方法】应用无监督的图像异常检测（Anomaly Detection,AD）技术，考虑人眼视觉系统（Human Visual System,HVS）的注意机制与基于深度学习的条件归一化流（Conditional Normalizing Flows,CFlow）框架，将感兴趣区域（Region of Interest,ROI）与正常烟叶样本构建的检测模型结合，共同预测图像像素块的未知异物概率。【结果】1）对未知异物检测F1分数为94.61%，而目标识别类算法YOLOv8对已知异物的检出率为100%，对未知异物的检出率为0%。2）提出的基于计算机视觉的烟叶异物检测部署方案，平均预测时间为0.26 s/张，可满足实时性的要求。【结论】该方案比常见的目标识别类异物检测算法应对非期望输入的鲁棒性更强，能实时检测烟叶中异物，具备成本低、部署快等优点，有良好的推广价值。
基于PSO-ELM的不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分控制研究
李自娟;李宜馨;吕萱;赵海洋;孙朔;冯子贤;高杨;赵力源;呼守宇;陈娇娇;【目的】控制不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分的品质，促进叶丝干燥过程的稳定及成品烟丝质量的提高。【方法】使用K-means聚类分析划分温湿度区间，利用统计分析对不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分进行品质区分，构建不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分分类模型，并根据分类模型选取最佳工艺参数。【结果】(1)全年可分为4、5月为中温低湿，6、7、8月为高温高湿，9、10月为中温中湿，其它为低温中湿4个区间，且不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分存在显著差异；(2)不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分离散化处理后分为劣品质(其它)、中等品质(水分偏低μ-1.5σ～μ-0.5σ)、高品质(μ-0.5σ～μ+0.5σ)和中等品质(水分偏高μ+0.5σ～μ+1.5σ)4个品质类别；(3)不同温湿度区间干燥入口水分分类模型PSO-ELM效果均优于GS-SVM和GS-RF，其各温湿度区间的准确率、精确度和召回率均在90%以上，F1分数均在0.90以上；(4)PSO-ELM模型选取出最大化高品质入口水分的工艺参数运用于实际生产后，不同温湿度条件下的叶丝干燥入口水分标准差均降低了40%～50%，高品质入口水分的占比显著增高，其中中温低湿和低温中湿区的占比分别增加了38.9%和60%。
基于改进Transformer的烟机设备健康状态诊断方法
王茂方;陈圣;金义龙;【目的】提出一种快速且有效的烟机设备健康状态诊断方法，以提高设备维护的及时性和准确性。【方法】通过采集整套烟机设备的多模态参数数据，设计并训练了一个基于改进Transformer算法的模型。该模型充分利用改进的Transformer架构，通过自注意力机制有效捕捉数据间的长距离依赖关系，增强了对多维度、非线性信号特征的提取能力；同时模型通过动态调整各监测点的权重，实现了对关键参数的精准识别，并引入加权交叉熵损失函数解决了数据不均衡问题。【结果】经过训练和验证，该模型诊断准确率达98.98%，召回率为99.23%，故障预测成功率达到94.11%，在实际应用中展现出卓越的性能，明显优于传统诊断方法。【结论】该方法能够准确地判断烟机设备的健康状态，具有显著的实际应用潜力。
基于改进YOLOv5s的异常烟丝识别检测轻量化算法
胡东辉;刘振宇;林苗俏;付主木;李珮珺;魏海锋;张二强;徐大勇;堵劲松;李嘉康;【目的】切丝质量的在线检测是卷烟制丝加工中的关键质量指标，直接影响成品质量。针对异常形态烟丝检测中存在与背景颜色相似、目标尺寸不规则、小目标易受背景干扰、以及模型计算量大等情况，提出一种基于CBS-YOLOv5s的异常烟丝检测方法。【方法】针对复杂背景下不同尺度的异常烟丝，在颈部网络中引入BiFormer注意力机制，以增强复杂背景下小目标特征的提取能力。其次，采用部分卷积与点卷积结合的C3-Faster模块，在保证模型精度的前提下，降低了计算复杂度和参数量。最后，引入Shape-IoU损失函数，进一步提高回归的准确性。【结果】本研究建立的模型在目标检测中的平均精确率达到了96.4%，相比于原模型提高2.5%，与Faster R-CNN、YOLOv4-tiny、YOLOv8s等模型相比分别提高14.8%、25.1%、1.58%；在计数任务中，能更好分析异常烟丝的波动状况。【结论】本研究为切丝质量稳定控制与优化提供了在线检测方法，有助于推动制丝工艺的现代化进程。
烟叶包装箱拆包系统小型化设计
车本佳;陈烜;王平;代兴超;【目的】解决卷烟厂制丝车间人工拆包劳动强度大、割刀易伤手、烟叶易受污染等问题。【方法】设计一种烟叶包装箱拆包系统，该系统由3台工业机器人，机器人末端执行器及薄膜回收机构等组成，其中，薄膜裁切刀的刀片厚度与刀刃角度由有限元仿真分析结果确定；为了进一步降低碎膜产生的概率，首次在薄膜裁切机构中增设了真空吸膜系统。当烟箱通过输送线到达指定工位后，系统进行全自动开箱作业。【结果】（1）在来料差异显著及烟箱变形，破损率较高的情况下，系统的拆包成功率保持在88%以上，显著高于现有设备平均80%的成功率。（2）可满足25箱/h的拆包节拍需求。（3）相较于现有设备，本系统节约空间60%以上。【结论】该系统有效克服了市场上烟箱拆包系统普遍存在的功能单一及布局分散的缺陷，通过集成化设计与紧凑布局策略，实现了拆包系统小型化，拆包过程自动化和无人化，具有良好的适用性和推广性。