基于物联网技术的仓储烟叶霉变状态智能监测方法研究

张竞超，翟乃琦，王一博，云利军

（云南师范大学信息学院，昆明 650500）

烟叶经过初烤、复烤工序后将其贮存在仓库中，在存储过程中烟叶会发生自然醇化，醇化后的烟叶品质在燃吸性、香味、颜色等方面得到了一定的改善。但是由于烟叶自然醇化周期较长，烟叶在储藏过程中容易发生霉变，霉变后的烟叶品质大大降低，失去其使用价值，每年因烟叶霉变给烟草公司带来了巨大的经济损失，因此，仓储烟叶霉变监测方法研究具有重要的经济价值和应用意义。

传统的烟叶霉变主要依靠人工进行检测，通常采用眼看、手捏、鼻闻等方式判断烟叶的霉变程度［1，2］。在仓储环境下烟叶霉变的位置相对隐蔽，仓库管理人员并不能及时发现烟叶霉变的迹象，从而导致霉变在烟堆中扩散。目前，对于烟叶霉变检测方法的研究取得了一定的进展。Yang 等［3］利用近红外漫反射光谱法实现对烟叶霉变的预测；毛雪峰等［4］设计并实现了基于电子鼻技术的烟叶霉变提前预警系统；刘斌等［5］利用机器视觉技术进行多特征信息融合实现对烟叶霉变的识别。上述检测方式虽然具有一定的检测效果，但是难以应用于大范围的仓储烟叶霉变的监测，因此，本研究基于物联网技术实现对仓储环境下的烟叶霉变状态监测，及时有效地发现烟叶霉变现象，提高烟叶的醇化质量，减少经济损失。

1 烟叶霉变因素分析

烟叶霉变产生的原因主要包含内因和外因两大因素。由于烟叶具有较强的吸湿性，且烟叶中含有霉菌生长繁殖所需要的营养物质，主要包含糖类等简单的碳水化合物以及复杂的有机物。……