本技術涉及煙草加工，特別是涉及雪茄煙葉調制階段檢測方法和檢測裝置。

背景技術：

1、雪茄煙葉的品質取決于其復雜的調制過程，包括晾曬和發酵階段，主要通過控制溫度、濕度和光照等環境因素來調節。在這一過程中，煙葉經歷從新鮮到完全干燥的轉變，伴隨著化學和物理性質的顯著變化，這些變化直接影響最終產品的風味、香氣和燃燒特性。但這些方法難以考慮到煙葉在不同階段的多樣性變化，且很難在短時間內對煙葉的各項品質進行全面的評估。目前，大多數方法仍依賴人工經驗判斷或傳統的化學分析來判斷雪茄煙葉所處的調制階段，進而優化生產過程，但根據經驗判斷，由于不同的工作人員經驗不同，調制階段的判斷也不盡相同，往往存在判斷不準確的情況。

2、針對相關技術中存在雪茄煙葉調制階段判斷不準確的問題，目前還沒有提出有效的解決方案。

技術實現思路

1、在本實施例中提供了一種雪茄煙葉調制階段檢測方法和檢測裝置，以解決相關技術中雪茄煙葉調制階段判斷不準確的問題。

2、第一個方面，在本實施例中提供了一種雪茄煙葉調制階段檢測方法，包括：

3、對待檢測雪茄煙葉樣品進行吸光度檢測，得到所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜數據；

4、將所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜數據輸入至訓練后的調制階段監測模型，得到所述待檢測雪茄煙葉樣品所處的調制階段；

5、根據所述待檢測雪茄煙葉樣品所處的調制階段，調整待檢測雪茄煙葉的調制參數。

6、在其中的一些實施例中，所述調制階段監測模型訓練過程包括：

7、將處于不同調制階段的雪茄煙葉的吸收光譜數據作為吸收光譜數據集；

8、將所述吸收光譜數據集分為吸收光譜數據訓練集和吸收光譜數據測試集；

9、將所述吸收光譜數據訓練集輸入至多個初始調制階段監測模型進行訓練，得到訓練后的各初始調制階段監測模型；

10、基于所述吸收光譜數據測試集，通過交叉驗證法從所述訓練后的各初始調制階段監測模型中，選取目標調制階段監測模型，作為訓練后的調制階段監測模型。

11、在其中的一些實施例中，所述將處于不同調制階段的雪茄煙葉的吸收光譜數據作為吸收光譜數據集，包括：

12、當所述雪茄煙葉處于凋萎期時，每隔2天獲取一次所述雪茄煙葉的吸收光譜數據；

13、當所述雪茄煙葉處于變黃期時，每隔1天獲取一次所述雪茄煙葉的吸收光譜數據；

14、當所述雪茄煙葉處于變褐期時，每隔3天獲取一次所述雪茄煙葉的吸收光譜數據；

15、當所述雪茄煙葉處于干筋期時，每隔4天獲取一次所述雪茄煙葉的吸收光譜數據。

16、在其中的一些實施例中，所述將所述吸收光譜數據集分為吸收光譜數據訓練集和吸收光譜數據測試集，包括：

17、對所述吸收光譜數據集進行平滑處理，以消除所述吸收光譜數據集中的噪聲，得到去噪后的吸收光譜數據集；

18、對所述去噪后的吸收光譜數據集進行歸一化處理，得到標準化的吸收光譜數據集；

19、采用多項式擬合法對所述標準化的吸收光譜數據集進行基線校正，得到目標吸收光譜數據集；

20、將所述目標吸收光譜數據集劃分為所述吸收光譜數據訓練集和所述吸收光譜數據測試集。

21、在其中的一些實施例中，所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜數據包括藍光吸光度、紅光吸光度以及近紅外光吸光度。

22、在其中的一些實施例中，所述將所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜數據輸入至訓練后的調制階段監測模型，得到所述待檢測雪茄煙葉樣品所處的調制階段，包括：

23、通過所述訓練后的調制階段監測模型，對所述待檢測雪茄煙葉樣品的藍光吸光度、紅光吸光度以及近紅外光吸光度進行檢測，并結合檢測得到的所述待檢測雪茄煙葉的含水量，得到所述待檢測雪茄煙葉樣品所處的調制階段。

24、在其中的一些實施例中，所述訓練后的調制階段監測模型檢測標準包括：

25、當所述待檢測雪茄煙葉樣品的藍光吸光度大于0.9，或所述紅光吸光度大于0.75，且所述待檢測雪茄煙葉樣品的含水量大于70％，確定所述待檢測雪茄煙葉樣品處于凋萎期；

26、當所述待檢測雪茄煙葉樣品的藍光吸光度大于0.65且小于或等于0.9，或所述紅光吸光度大于0.6且小于或等于0.8，或所述近紅外光吸光度大于0.3，且所述待檢測雪茄煙葉樣品的含水量大于或等于65％且小于70％，確定所述待檢測雪茄煙葉樣品處于變黃期；

27、當所述待檢測雪茄煙葉樣品的所述藍光吸光度大于0.6且小于或等于0.65，或所述紅光吸光度大于0.4且小于或等于0.6，或所述近紅外光吸光度大于0.2小于或等于0.3，且所述待檢測雪茄煙葉樣品表面顏色由黃色轉變為褐色，確定所述待檢測雪茄煙葉樣品處于變褐期；

28、當所述待檢測雪茄煙葉樣品的所述藍光吸光度大于0.4且小于或等于0.6，或當所述待檢測雪茄煙葉樣品的所述紅光吸光度大于0.3且小于或等于0.4，或所述近紅外光吸光度大于0.1小于或等于02，所述待檢測雪茄煙葉樣品的含水量大于或等于30％且小于40％；確定所述待檢測雪茄煙葉樣品處于干筋期。

29、在其中的一些實施例中，所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜的波長檢測范圍200納米-2500納米，所述藍光吸光度波長檢測范圍為400納米-500納米，所述紅光吸光度波長檢測范圍為600納米-700納米，所述近紅外光吸光度波長檢測范圍為900納米-1500納米。

30、在其中的一些實施例中，所述根據所述待檢測雪茄煙葉樣品所處的調制階段，調整所述待檢測雪茄煙葉的調制參數，包括：

31、當檢測得到所述待檢測雪茄煙葉處于變黃期時，將光照強度提高預設的幅度值，并控制環境溫度處于18℃-22℃，控制環境濕度處于70％-75％；

32、當檢測得到所述待檢測雪茄煙葉處于變褐期時，將所述光照強度提高預設的所述幅度值，并控制所述環境溫度處于22℃-25℃，控制所述環境濕度處于60％-65％；

33、當檢測得到所述待檢測雪茄煙葉處于干筋期時，將所述光照強度降低至預設的強度范圍，并控制所述環境溫度處于26℃-30℃，控制所述環境濕度處于50％-55％。

34、第二個方面，在本實施例中提供了一種雪茄煙葉調制階段檢測裝置，包括：光譜數據檢測模塊、調制階段檢測模塊以及調整模塊，其中，

35、所述光譜數據檢測模塊，用于對待檢測雪茄煙葉樣品進行吸光度檢測，得到所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜數據；

36、所述調制階段檢測模塊，用于將所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜數據輸入至訓練后的調制階段監測模型，得到所述待檢測雪茄煙葉樣品所處的調制階段；

37、所述調整模塊，用于根據所述待檢測雪茄煙葉樣品所述的調制階段，調整待檢測雪茄煙葉的調制參數。

38、與相關技術相比，在本實施例中提供的雪茄煙葉調制階段檢測方法，通過對待檢測雪茄煙葉樣品進行吸光度檢測，得到所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜數據；將所述待檢測雪茄煙葉樣品的吸收光譜數據輸入至訓練后的調制階段監測模型，得到所述待檢測雪茄煙葉樣品所處的調制階段；根據所述待檢測雪茄煙葉樣品所處的調制階段，調整待檢測雪茄煙葉的調制參數，提高了雪茄煙葉調制階段判斷的準確性。

39、本技術的一個或多個實施例的細節在以下附圖和描述中提出，以使本技術的其他特征、目的和優點更加簡明易懂。