平庫投料模式下基于煙葉化學指標和表觀特性的均質化調控技術

周渭皓，高憲輝，何 彬，史紹新，劉 磊，王 維，段 麗，劉 芳，錢 偉，張 海*

1.云南省煙草煙葉公司，昆明市官渡區西邑村182 號 6500002.云南銘帆科技有限公司，昆明市盤龍區 650000

打葉復烤是連接煙草農業與煙草工業的重要環節，成品片煙的品質特征與均勻性直接影響下游成品卷煙的品質及穩定性［1］。煙堿變異系數是衡量成品片煙均質性的重要指標，許多學者研究了均質化加工策略對煙堿變異系數的影響。研究表明，在打葉復烤環節進行投料系統技改，以及優化管理鋪葉臺結合貯葉柜的利用，均可有效降低煙堿變異系數［2-3］。此外，在打葉復烤不同生產環節檢測原料的煙堿值，并通過一定方式進行均質化調控，也可降低成品片煙的變異系數。可文庚等［4］通過檢測不同貨位原煙的煙堿值，并按原煙煙堿值進行搭配出庫、投料，最終降低了成品片煙的變異系數；尹旭等［1］通過在線近紅外檢測技術，測定分選煙葉的煙堿含量，結合高架庫自動控制功能，使成品煙葉的煙堿變異系數降低，提升了均質化水平。王宏鋁等［5］利用在線近紅外設備檢測煙葉煙堿值，并按照煙堿值分類堆放，搭配混投，最終降低了成品的煙堿變異系數，而且成品的含水率及顏色值的變異系數也有所降低。

目前，一些打葉復烤企業實行平庫條件下的配方打葉加工方式，在該生產條件下，每個配方模塊配方單元較多，如果按照煙堿值（或顏色值）高低進行煙葉區分入庫，相當于進一步增加配方單元數量，進而明顯增加貨位壓力，而且也會增加后期投料難度。同時，卷煙工業企業近年對原料的均質化要求不僅僅局限于煙堿這一項指標，對總糖、還原糖、總氮等指標也提出了要求。因此，研究適宜于平庫條件、配方打葉的多維度均質化加工方式將有效緩解上述壓力。但是測量所有化學指標，極大地增大工作量，提升生產成本；研究發現，煙葉顏色不僅與常規化學成分有關［6-11］，而且與多酚含量相關［8，12-13］，調控降低顏色值變異系數，理論上可以間接降低一些化學指標的變異幅度。受此啟發，本文以顏色值與煙堿值為調控指標開展研究，設計一定的規則進行入庫、出庫和投料，以期在平庫、低成本條件下實現多維度均質化提升目的。

1 材料與方法

1.1 設備與儀器

GTM-600 型煙葉綜合測試臺、在線煙葉顏色檢測設備（上海創和億電子科技發展有限公司）；AURA便攜式近紅外光譜儀（德國Carl Zeiss公司）；傅里葉變換近紅外光譜儀（德國BRUKER公司）；電熱鼓風干燥箱（上海實驗儀器廠有限公司）。

1.2 實驗材料

原煙材料采集來自西南高原生態區的初烤煙葉，產地包括昆明、楚雄、大理、曲靖等13 個州、市，共計267份材料。

均質化實驗材料為配方模塊A、B、C，分別于2020、2021、2022 年度進行生產。模塊A 由文山C3F、曲靖C3F、玉溪C3F、普洱C3F 組成，共250 000 kg；模塊B 由保山C3F、文山C3F 組成，共200 000 kg；模塊C 由玉溪B3F、紅河B3F、昭通B3F 組成，共250 000 kg。3 個配方模塊均用一半進行均質化加工（實驗組樣品），另一半作為對照組樣品。

1.3 方法

1.3.1 原煙外觀及常規化學指標檢測

收集、整理西南高原生態區清甜香型煙葉，利用煙葉綜合測試臺采集煙葉樣本圖像，并輸出外觀指標數據（包括長度、寬度、質量、H值、S值、V值等）；此后，參照丁根勝等［7］的方法進行樣品處理，利用傅里葉變換近紅外光譜儀采集樣本近紅外光譜并測算常規化學指標。

1.3.2 均質化實驗流程及方法

1.3.2.1 均質化實驗流程

首先按照分選計劃，將原煙投入分選線上；利用分選線上的在線顏色檢測設備檢測選后煙葉的顏色值，利用便攜式近紅外光譜儀檢測選后煙葉煙堿值。當選后煙葉裝滿煙框時，停止檢測，并計算該框選后煙葉的顏色值與煙堿值。根據選后煙葉的顏色值與煙堿值進行入庫調控，并按規則進行出庫投料。最終，對成品片煙進行化學值檢測并計算變異系數（圖1）。

圖1 均質化實驗流程圖Fig.1 Flow chart of a homogenization experiment

1.3.2.2 選后煙葉煙堿值檢測

煙葉裝框時采用便攜式近紅外光譜儀采集煙葉的光譜信息，參照王發勇等［14］、楊芳芳等［15］的方法進行樣本掃描，掃描時將煙葉鋪平，光譜儀緊貼樣本，并預測樣本煙堿含量，當每框煙葉裝滿時，停止取樣檢測，并計算該框選后煙葉煙堿值。

1.3.2.3 選后煙葉顏色值檢測

在線煙葉顏色檢測設備包括光源系統、圖像采集系統、分析系統等，安裝在分選線爬坡皮帶處。光源系統確保圖像采集在穩定光源照射的條件下進行，圖像采集系統保障圖像清晰度，分析系統可以剔除圖像中的傳送皮帶、背面煙葉等干擾信息，使分析所用圖片盡量僅包含正面煙葉的有效信息。設備每隔5 s采集1張選后煙葉圖片，并計算出顏色值和圖片有效面積，當每框煙葉裝滿時，觸發框滿信號，此時檢測停止，設備根據顏色值和圖片有效面積計算出該框選后煙葉顏色值。選后煙葉顏色值計算方法：提取煙葉部分的RGB（Red Green Blue）、HSV（Hue Saturation Value）、Lab 顏色空間各分量數值和灰度值（HSV、Lab顏色空間各分量數值可由RGB轉化得到［16-19］）；通過歸一化、確定投影目標函數、遺傳算法計算投影值，并最終計算顏色值。

1.3.2.4 均質化調控規則

在選后煙葉入庫前，將貨位提前分為若干個均質化通道，通過計算軟件，依據選后煙葉的調控指數，將其分配到合適的均質化通道內。如果當前選后煙葉放至C3通道時，各均質化通道之間調控指數最接近，則將該選后煙葉分配至C3（圖2A中黑色豎直箭頭所示）；更新每個均質化通道的調控指數平均值，根據下一框選后煙葉的調控指數，設置其分配通道，如果下一框選后煙葉放至C2 時，各均質化通道之間調控指數最接近，則將該選后煙葉分配至C2，以此類推，最終使均質化通道間的煙堿平均值接近，顏色平均值接近；出庫時，待一個均質化通道的所有選后煙葉全部出庫完畢，再開始另一個通道的選后煙葉出庫（圖2B）。為了實現這一目標，建立了一種基于吸引域的均質化分配算法模型HDMAD（Homogenization Distribution Model based on Absorption of Domain）。設有M個煙框，貨位通道數為T0。

圖2 選后煙葉入庫及出庫示意圖Fig.2 Schematic diagram of warehousing and retrieving of selected tobacco leaves

（1）計算第i煙框的調控指數：

式中：CR是顏色值；NI是煙堿值；Q（i）是調控指數。

（2）按照如下規則將煙框轉移至對應的通道：設第i煙框的調控指數為Q（i），i≤T0時，第i個煙框擺放的通道T（i）=i；i>T0時，則第i個煙框擺放的通道T（i）的計算方式如下：

式中：Qmin和Qmax分別是兩個調控指標吸引域，首先分別計算每個貨位通道Q值的平均值，Qmin、Qmax分別取每個貨位通道Q值平均值的最小值和最大值；Timin指Qmin對應的通道號；Timax指Qmax對應的通道號；Random表示在其值域中隨機選取1個。α為超參數，表示松弛因子，取值范圍為正數（α>0），需提前設置。通常α=1 時，調控結果中數據分布較為均勻；當α<1 時，Qmin吸引域弱于Qmax，調控傾向于增強貨位通道Q值較小端的擺放密度；當α>1 時，Qmin吸引域強于Qmax，調控傾向于增強貨位通道Q值較大端的擺放密度，可根據實際情況對α取值，此處計算取α=1。

（3）更新計算所有貨位通道Q值的吸引域Qmin和Qmax，以及對應的通道號Timin和Timax，如果某通道已擺放的煙框數量達到限定值則不參與更新計算，返回步驟（1）（2）直至所有煙框擺放完畢。

1.3.3 成品檢測

參照王戈等［20］的方法對實驗組和對照組成品片煙進行取樣和檢測，利用傅里葉變換近紅外光譜儀檢測煙堿、總氮、總糖、還原糖、鉀與氯6項化學指標，并計算各指標變異系數。

2 結果與分析

2.1 煙葉顏色與常規化學成分之間相關性分析

西南高原生態區清甜香型煙葉顏色與常規化學成分之間的簡單相關分析結果見表1。由表1可知，煙葉HSV顏色空間參數H值與總糖、鉀、糖堿比等極顯著正相關，與總氮極顯著負相關；S值與還原糖、總氮極顯著正相關，與鉀、糖堿比等極顯著負相關；V值與總氮極顯著負相關，與糖堿比、糖氮比極顯著正相關。

2.2 分選后煙葉的統計分析

2020—2022 年間進行了3 次均質化實驗，分別以模塊A，模塊B，模塊C 為實驗對象，模塊A 包含4個配方元素，模塊B包含2個配方元素，模塊C包含3個配方元素。由表2可知，模塊C實驗組產出選后煙葉框數最多，為411 框；模塊B 實驗組產出選后煙葉框數最少，為295框。根據各配方單元的使用數量設置均質化通道數量，曲靖C3F 與玉溪B3F 的均質化通道個數最多，均為6 個；玉溪C3F 與普洱C3F 均質化通道個數最少，均為2個；不難看出，相同產地等級通道間框數變化范圍較小。由表2還可以看出，不同產地、不同等級的配方單元煙堿含量存在差異。

表2 實驗組分選產出表及不同配方單元煙堿含量Tab.2 Sorting output of test groups and nicotine contents in tobacco leaves of different blends

2.3 均質化調控對通道間差異影響

為了研究均質化調控對通道間差異影響，計算了均質化調控后各選后煙葉的煙堿值和顏色值以及均質化通道間的標準偏差，并與正常生產的結果進行對比。以曲靖C3F 為例，與正常生產相比，曲靖C3F 經均質化調控后，均質化通道間的顏色值和煙堿值的平均值更接近（圖3）。

圖3 正常生產及均質化生產條件下曲靖C3F煙堿值及顏色值波動情況Fig.3 Variations in nicotine level and color value of Qujing C3F tobacco leaves under normal production and homogenization production conditions

進一步，對比了正常生產與均質化生產通道間的顏色值及煙堿值的標準偏差。結果（圖4）顯示，經均質化調控后，模塊A 各配方單元通道間的煙堿值標準差相比正常生產均有所下降，其中文山C3F 降幅最大，達95.57%；普洱C3F 降幅最小，為24.81%。顏色值標準差除普洱C3F 外，其他配方單元標準差均下降，其中曲靖C3F降幅最大，達88.92%。模塊B與模塊C的各配方單元的煙堿標準差及顏色值標準差相比正常生產均有所下降，煙堿值標準差方面，臨滄C3F 降幅最大，達97.09%；顏色值標準差方面，玉溪B3F 降幅最大，達89.75%。因此理論上經均質化調控后，批次間均勻性會有所增加。

圖4 正常生產及均質化生產條件下通道間煙堿值與顏色值標準差比較Fig.4 Standard deviations of nicotine level and color value of tobacco leaves among channels under normal production and homogenization production conditions

2.4 均質化調控對成品片煙均勻性影響

為了研究均質化調控對成品片煙均勻性的影響，計算了實驗組和對照組的成品片煙煙堿及其他5項常規化學指標變異系數。結果顯示，經顏色與煙堿雙指標調控后，成品片煙煙堿變異系數由4.31%下降為3.31%，同時，總糖、還原糖、總氮等多項化學指標變異系數都有所下降，總糖變異系數由5.12%下降為3.74%，還原糖變異系數由4.98%下降為3.44%，氯元素變異系數由10.93%下降為8.75%，鉀元素變異系數由6.72%下降為5.69%，總氮變異系數由2.81%下降為1.77%（圖5）。各項指標中，總氮變異系數降幅最大，達36.76%，指標平均降幅為25.52%。

圖5 成品片煙常規化學指標變異系數對比Fig.5 Comparison of CVs of routine chemical indexes of tobacco strips

大數定律是一類極限定理，闡明了大量隨機現象平均結果具有穩定性［21］。本研究利用大數定律，在煙葉入庫的時候，劃分若干的通道，并根據煙葉化學值，在入通道的過程中，完成通道間的化學值等價均質；出庫時，以均質化通道為單元依次出庫、投料。本方法與基于高架庫均質化調控模式相比，成本更低；與按照煙堿高低進行貨位劃分、混配投料的均質化調控模式相比，降低了庫存壓力以及后期投料難度。

經過煙堿與顏色雙指標調控后，成品片煙的煙堿、總糖、總氮等多項化學指標變異系數均下降，但是下降幅度并不大，理論上有進一步下降空間。對比發現，雖然均質化通道間的煙堿及顏色值平均值接近，但是通道內的選后煙葉之間煙堿值與顏色值仍存在較大差異（圖3），可見，在鋪葉投料過程中，通道內選后煙葉的質量差異，也會影響均質化調控效果。如果在打葉復烤生產線上引入貯葉柜，并按照貯葉柜貯葉能力分配均質化通道內選后煙葉數量，從而盡量保證每一均質化通道內的選后煙葉處于同一貯葉周期內，降低通道內的原料差異對均質化加工的影響，最終最大限度地發揮本方法功能。

3 結論

煙葉HSV顏色空間參數與總氮、總糖、還原糖等多項化學指標顯著相關。通過在分選階段進行煙葉的煙堿值與顏色值的檢測，根據選后煙葉的煙堿值及顏色值，利用基于吸引域的均質化分配算法模型進行入庫調控，出庫時按照均質化通道依次出庫，可最終降低成品片煙的煙堿、總糖、還原糖、總氮等多種化學指標的變異系數，多維度提高均質化加工水平。依據大數定律進行貨位分配，可以在不增加庫存壓力、不提升投料難度的情況下提升復烤企業均質化加工能力。