烤烟部位量化识别判定方法研究

牛玉德++高华锋++薛林++王朝佐++解燕++朱启发++任杰++王涛++徐秀红

摘要：试验测量了不同烟区的不同品种、不同叶位烟叶主要外观形态指标，比较分析了各项指标的稳定性和可靠性，以期选择适宜指标识别判定烟叶部位。结果表明，部位标度值的重现性、稳定性都较好，波动性小，不同部位烟叶间差异显著，而同一部位不同产地和不同品种烟叶间几乎没有差异，作为识别判定烟叶部位的量化指标稳定可靠；而叶片长度、宽度、长宽比等指标变异系数大，波动大，稳定性差，同一部位不同产地、不同品种间差异显著，不能作为判断烟叶部位的量化指标。运用部位标度值法，对烟叶的部位进行识别判定，将烟叶分为下部、中部和上部3个部位，快速准确，科学易行。

关键词：烤烟；部位；部位标度值；识别判定

中图分类号：TS44+2 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）18-4749-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.18.030

烤烟是一种叶用经济作物，以收获叶片为主要目的，同一烟株上着生部位不同的烟叶其质量有着明显的差别，各个叶位烟叶的质量不仅决定了其在群体产量和产值中的份量，而且决定其在卷烟原料中的利用价值[1-6]。现在国内42级国家烤烟分级标准是烟叶分级的依据，其先分组、后分级[7]。在实际应用中，颜色分组相对比较容易，部位分组相对比较难，是烟叶分级的难点和关键[8-10]。目前，国内外对部位判定主要采用眼观、手摸、鼻闻等感官判断方法，需要结合脉相、叶型、叶面、折叠方向、烟叶身份、颜色等因素综合考虑，但烤烟在生长过程中受到生态条件、生产技术措施、品种等诸多因素影响，烟叶的部位特征表现又各不相同；并且烟叶的各种部位特征均采用了自然语言描述，如下部叶脉相较细、叶形较宽圆、厚度薄至稍薄、多柠檬黄色，上部叶脉相较粗、叶形较宽、厚度中等至厚、多橘黄红棕色等。这种自然语言描述具有定性、不精确及外延模糊等特点，容易引起理解上的歧义，在实际中很难准确把握[11-14]。由于对部位的描述判断方法一直停留在感官定性的层面上，缺少能判定烤烟部位特征的一些简易量化指标，主要是凭借感官观察的特征与积累的知识经验对烟叶的部位进行推理判断，主观随意性很大，在客观性、科学性、一致性等方面存在明显不足，因此在国家分级标准执行过程中造成很多问题和矛盾[15-17]。为此，课题组根据不同部位烟叶具有固有外观形态特征的特点，对不同烟区的不同品种、不同部位烟叶形态特征进行了采集分析，旨在探索采用量化的外观特征指标快速准确识别判定烟叶部位的可行性，为生产上烟叶分级提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验分别在安徽皖南烟草科技园、临沂市烟叶烘烤科技园和曲靖市烟草试验站进行，参试烤烟为云烟97、云烟87、K326、NC55、NC297、NC102等6个品种，试验田地势平坦， 土壤质地为壤土，肥力中等，田间管理按照优质烤烟栽培生产技术规范进行，试验材料生长发育正常，成熟良好。

1.2 试验方法

将6个品种下二棚、腰叶、上二棚和顶叶各3片鲜烟叶做好标记，烟叶成熟后编竿挂置于密集烤房中，按标准烘烤工艺进行烘烤，烤后烟叶回潮至水分16%～18%，再进行叶片形状特征提取。其中，叶片长度（L）是指叶片主脉柄端至叶尖顶端的距离（cm）；叶片宽度（W）是指叶面最宽处与主脉的垂直长度（cm）；长宽比（A）是指叶片长度与宽度的比值；叶基至叶片最宽处的长度（B）是指叶片主脉柄端至叶面最宽处的距离（cm）。

1.3 数据处理

试验所得数据应用Microsoft Office Excel 2003程序进行处理、制表，运用SPSS 17.0统计软件进行方差分析。

2 结果与分析

2.1 不同烟区、不同品种、不同部位烟叶形态特征测定值

根据国家烟叶分级标准，烟叶形态特征是烟叶最为直观的特征，是判断部位和等级的重要依据。依据上述测定方法，对安徽省、山东省、云南省3地6个烤烟品种的烤后样品进行了分析，分别测定了叶片长度、宽度和叶基至叶片最宽处的长度等3个重要形态指标值，并计算了长宽比，检测数据结果见表1。

2.2 烤后烟叶4个形态指标识别判定烟叶部位的可信度检验

对3省6个品种不同部位烟叶的各4个形态指标进行了极差和变异系数统计分析，结果见表2。在表2中极差和变异系数大的指标说明在某一地区烟叶所测定的指标波动较大，稳定性较差；而极差和变异系数小的指标说明在某一地区烟叶所测定的指标波动较小，稳定性较好。比较极差和变异系数可知，所有地区各指标的极差和变异系数均处在较高水平，变异系数最低的为2.30%，最高的达到了15.09%，说明不同地区、不同品种、不同部位的烟叶测定指标不稳定、波动性大、重现性低，超过了试验误差的控制范围。进一步的方差分析结果表明（表3），所有地区烟叶品种间、部位间各指标的差异都达到了显著水平，反映出依据叶片形态指标L、W、A和B来判断烟叶部位是不可靠的。

2.3 部位标度值识别判定烟叶部位的可信度检验

结合叶片长度和最宽处的位置，定义部位标度值（K）：叶基至叶片最宽处的长度（B）÷叶片长度（L）的一半×100%，即：K=B/L/2×100%。根据公式经计算则得表4。由K的定义和表4测定值可知，K值越小，表示其叶片最宽处的位置离叶基部越近，该叶片部位越偏下部；K值越大，表示其叶片最宽处的位置离叶尖部越近，该叶片部位越偏上部。

为了明确部位标度值识别判定烟叶部位的可靠性，进行了可信度检验，结果见表5。从表5可以看出，所有地区的K值总体上的极差和变异系数均处在很低水平，说明不同地区、不同品种烟叶的测定指标稳定、波动性小、重现性高；K值的极差在0.09以内，变异系数基本控制在3%以内，都在试验误差的控制范围内，结果可靠。因此，对不同地区、不同品种烟叶而言，K值的重现性和稳定性较好。

为进一步检验K值的稳定性和可靠性，还进行了方差分析，结果见表6。由表6可知，不同地区、不同品种间烟叶的K值差异不显著，而烟叶部位间差异显著。这说明不同地区和品种对烟叶部位标度值（K）的影响很小，而不同部位间对烟叶部位标度值的影响很大，说明依据K值来识别判定烟叶部位是可行的，也是可靠的。

2.4 部位标度值识别判定烟叶部位的方法

根据烟叶部位标度值的大小可以判定烟叶生长部位，如K≤0.9时，叶片生长部位为下部叶；0.91.0时，叶片生长部位为上部叶。

3 小结与讨论

目前国内外对烟叶部位的识别判定主要是采用感官评定方法，并且对各种部位又均采用了自然语言描述，这种部位判定方法具有定性化、经验化的特点，受人为因素影响大，所以误差大、稳定性差，难以客观、真实地反映出烟叶的质量特征。为尽量避免各种人为因素对烟叶部位识别判定的干扰，计算机视觉处理、人工神经网络模拟和模糊信息处理等[18-22]新技术被逐渐引入应用到烟叶分级等领域里来，以期使烟叶分级技术由定性向定量、由经验化向科学化发展，实践中也取得了一些成果。但是这些研究成果不论是国外还是国内的，基本上处于理论探索与试验研究阶段，与实用化推广应用还有着很大距离。而且运用这些方法会产生测量仪器较昂贵、测定过程复杂、评判结果可靠性一般等问题，这对于需要现场快速准确识别烟叶部位的分级工作来说还不实用。

试验根据不同部位烟叶具有固有外观形态特征的特点，对不同烟区的不同品种、不同部位烟叶形态特征进行了采集分析，采用量化的外观特征指标，快速准确判定了烟叶部位的量化识别可行性，旨在探讨一种较为科学合理、准确易行的烟叶部位识别判定方法。结果表明，用部位标度值（K）法可以对烟叶的部位进行快速准确的识别判断，是烟叶部位判定中一种切实可行的方法。应用K值可以准确地把烟叶的部位特征分离开，并把烟叶分为下部叶、中部叶和上部叶3个部位叶片。实际应用K值识别判定烟叶部位时，用具非常简单，仅需一把尺子即可实现对烟叶部位的现场快速量化识别判定，其实用性强、准确率高，适合烟叶分级工作的实际需求，也可为烟叶自动化分级研究提供理论参考。

参考文献：

[1] 朱尊权.烤烟质量和使用价值的关系[J].烟草科技，1991（2）：2-4.

[2] 王瑞新.烟草化学[M].北京：中国农业出版社，2003.

[3] 杨尚明，孙钟亮，刘田军，等.烤烟中上部烟叶等级质量研究[J]. 现代农业科技，2011（9）：55-56.

[4] 赵立红.云南省主产烟区烟叶化学成分的部位特征[J].中国农学通报，2008，24（8）：241-246.

[5] 杨 涛，段焰青，奚家勤，等.烟株叶片化学差异及聚类分组法在烟叶分组中的应用[J].云南大学学报（自然科学版），2007，29（S1）：200-204.

[6] 于川芳，李晓红，罗登山，等.玉溪烤烟外观质量因素与其主要化学成分之间的关系[J].烟草科技，2005（1）：5-7.

[7] GB 2635-1992，烤烟[S].

[8] 马爱国，宋德伟，孙在明，等.不同部位烟叶外观特征与内在质量分析研究[J].山东农业科学，2009（5）：48-51.

[9] 闫克玉，赵献章.烟叶分级[M].北京：中国农业出版社，2003. 48-52.

[10] 戴良萃，毛 华，袁晓哲，等.烟叶分级操作技能研究[J].安徽农业科学，2012，40（28）：13980-13982.

[11] 李 锐.烟叶分级指标量化研究的技术创新过程[J].中国烟草科学，2000，21（2）：5-7.

[12] 张建平，吴守一，方如明.烟叶外观品质特性的定量检验[J].农业工程学报，1996（9）：158-161.

[13] 杨尚明，管培峰，刘树伟.等.烤烟邻近部位烟叶等级的识别判定[J].现代农业科技，2012（16）：70-73.

[14] 杨祝军.烤烟分级中容易混淆等级的区分方法[J].甘肃农业， 2013（13）：1-5.

[15] 周世明，李 帆.影响烟叶收购等级质量的因素和对策探讨[J].现代农业科技，2009（24）：87-88.

[16] 刘刚毅.借鉴国外成功经验开展工商交接烟叶质量监督[J].中国烟草，2002（22）：36-39.

[17] 张伟峰，谈志良.加强内部制约强化质量控制[J].上海烟业， 2004（4）：24-28.

[18] 周 文，韩力群，李 锐.计算机图像处理技术在烤烟烟叶形状特征提取中的应用[J].烟草科技，2000（1）：1-4.

[19] 马文杰，贺立源，徐胜祥，等.基于烤烟透射特征的烟叶图像分割研究[J].农业工程学报，2006，22（7）：134-136.

[20] 李翠英，贺立源，马 文，等.采用轮廓特征的烟叶部位组分类研究[J].计算机工程与应用，2009，45（26）：236-239.

[21] 束茹欣，王国东，张建平，等.国产烤烟烟叶的NIRS模式识别[J].烟草科技，2006（8）：12-15，20.

[22] 申振宇，申金媛，刘剑君，等.基于神经网络的特征分析在烟叶分级中的应用[J].计算机与数字工程，2012，40（7）：122-124.