本申請涉及計算機深度學習，尤其涉及一種基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、再造煙葉是煙草行業(yè)中的重要組成部分，其質(zhì)量直接影響到煙草制品的品質(zhì)。國標gb?5606.4-2005《卷煙第4部分：感官技術要求》中，規(guī)定了幾種判斷卷煙感官質(zhì)量的規(guī)則，分別從煙葉的外觀、煙氣、香味等方面對卷煙感官質(zhì)量進行評定。

2、然而，人工評吸通常是通過抽檢的方式從一個生產(chǎn)批次中抽取幾支香煙樣品，采用化學實驗的方式對香煙中與感官質(zhì)量相關的參數(shù)進行檢測，再結合專業(yè)評吸人員對煙葉的外觀、煙氣、香味等方面進行的主觀判斷，并對香煙作感官質(zhì)量打分，若評分結果為不合格，則該生產(chǎn)批次的全部香煙都將被判定為不合格。

3、相關技術方案一，公開號cn117422330a的中國專利公開了一種普通卷煙煙絲質(zhì)量的評價方法，其中公開了如下幾種用來評價煙絲質(zhì)量的指標：一、葉絲質(zhì)量指標(包括葉絲含水率、葉絲填充值、葉絲整絲率和葉絲碎絲率)；二、煙支物理指標(包括卷煙單重、卷煙單重標準偏差、煙支吸阻、煙支吸阻標準偏差、煙支濾嘴通風率和煙支濾嘴通風率標準偏差)；三、煙氣指標(包括焦油釋放量極差、一氧化碳釋放量極差和煙氣煙堿釋放量極差)；四、感官指標(包括光澤、香氣、諧調(diào)、雜氣、刺激性和余味)。每種指標的評分對應不同的權重，通過將各個指標乘以各自權重并相加，得到最終的煙絲綜合評價得分。

4、相關技術方案二，公開號cn110458474a的中國專利公開了一種卷煙卷制物理質(zhì)量綜合評價方法，其中公開了如下7種用來評價煙絲質(zhì)量的指標：支重、吸阻、硬度、通風率、端部落絲、含末率和空頭率。通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標準化處理、標準化數(shù)據(jù)主成分分析，建立批次卷煙綜合物理質(zhì)量評價模型，通過評價模型對卷煙卷制質(zhì)量進行量化評分。

5、然而，上述相關技術方案中，均是側重于對煙絲本身的指標進行分析，對于卷煙的制備工藝流程，尤其是再造煙葉的制備工藝流程中，與再造煙葉的感官質(zhì)量之間具有相關性的指標和/或工藝步驟的研究均未涉及。

6、上述內(nèi)容僅用于輔助理解本申請的技術方案，并不代表承認上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請的主要目的在于提供一種基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定方法，旨在解決如何提升造紙法再造煙葉生產(chǎn)工藝中的出品穩(wěn)定性的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┑囊环N基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定方法，所述方法包括：

3、獲取待檢測再造煙葉的涂布前絕干定量；

4、將所述涂布前絕干定量輸入至訓練后的感官質(zhì)量評分模型；

5、獲取所述感官質(zhì)量評分模型輸出的基于所述涂布前絕干定量計算出的感官質(zhì)量評分預測值，并將所述感官質(zhì)量評分預測值確定為所述待檢測再造煙葉對應的感官質(zhì)量評分值。

6、可選地，所述訓練后的感官質(zhì)量評分模型包括涂布前絕干定量的感官質(zhì)量評分計算模塊，所述感官質(zhì)量評分模型的訓練過程包括：

7、獲取涂布前絕干定量樣本數(shù)據(jù)集；

8、對所述涂布前絕干定量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強，

9、基于數(shù)據(jù)增強后的所述涂布前絕干定量樣本數(shù)據(jù)集和對應的感官質(zhì)量評分數(shù)據(jù)集，構建關聯(lián)數(shù)據(jù)表；

10、將所述關聯(lián)數(shù)據(jù)表輸入至帶有l(wèi)ightgbm架構的模型中進行訓練，并計算每次訓練完成后模型的auc值；

11、在所述auc值達到所述預設auc閾值后，訓練完成。

12、可選地，所述將所述關聯(lián)數(shù)據(jù)表輸入至帶有l(wèi)ightgbm架構的模型中進行訓練，并計算每次訓練完成后模型的auc值的步驟之前，還包括：

13、對所述關聯(lián)數(shù)據(jù)表格中，未處于標準涂布前絕干定量區(qū)間的異常涂布前絕干定量樣本進行過采樣，以及將處于所述標準涂布前絕干定量區(qū)間的正常涂布前絕干定量樣本進行欠采樣，以平衡所述異常涂布前絕干定量樣本和所述正常涂布前絕干定量樣本之間的樣本數(shù)量；

14、所述將所述關聯(lián)數(shù)據(jù)表輸入至帶有l(wèi)ightgbm架構的模型中進行訓練，并計算每次訓練完成后模型的auc值的步驟包括：

15、將平衡完之后的關聯(lián)數(shù)據(jù)表格，輸入至帶有l(wèi)ightgbm架構的模型中進行訓練。

16、可選地，所述模型在訓練過程中調(diào)整模型超參數(shù)中的最大深度和葉子節(jié)點數(shù)。

17、可選地，所述獲取所述感官質(zhì)量評分模型輸出的基于所述涂布前絕干定量計算出的感官質(zhì)量評分預測值，并將所述感官質(zhì)量評分預測值確定為所述待檢測再造煙葉對應的感官質(zhì)量評分值的步驟之后，還包括：

18、在執(zhí)行造紙法再造煙葉工藝過程中，每隔預設周期獲取當前生產(chǎn)線中再造煙葉關聯(lián)的所述感官質(zhì)量評分值；

19、確定所述感官質(zhì)量評分值是否處于正常值區(qū)間；

20、當檢測到所述感官質(zhì)量評分值未處于正常值區(qū)間時，確定當前生產(chǎn)線中的所述涂布前絕干定量是否處于標準涂布前絕干定量區(qū)間；

21、若否，確定各個涂布前絕干定量工藝設備參數(shù)中的異常目標涂布前絕干定量工藝設備參數(shù)并輸出。

22、可選地，所述異常目標涂布前絕干定量工藝設備參數(shù)包括上漿量、留著率、片基均勻度中的至少一種。

23、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提供一種造紙法再造煙葉系統(tǒng)，其特征在于，所述造紙法再造煙葉系統(tǒng)包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定程序，所述基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定方法的步驟。

24、本申請至少具備以下有益效果：

25、1、探究了造紙法再造煙葉生產(chǎn)過程中與感官質(zhì)量評分值存在強相關性的再造煙葉工藝參數(shù)，以及與再造煙葉工藝參數(shù)相關聯(lián)的設備參數(shù)，從而實現(xiàn)將感官質(zhì)量評分值和再造煙葉工藝參數(shù)之間的進行關聯(lián)；

26、2、將感官質(zhì)量評分值由傳統(tǒng)的人工評吸打分得到，轉(zhuǎn)換為由系統(tǒng)基于工藝參數(shù)實時計算得到，實現(xiàn)將感官質(zhì)量評分在造紙法再造煙葉的工業(yè)化生產(chǎn)中的高效應用；

27、3、通過對造紙法再造煙葉生產(chǎn)過程中，與感官質(zhì)量評分值存在強相關性再造煙葉工藝參數(shù)進行采集，預處理后輸入至感官質(zhì)量評分模型中模擬出接近真實人工評吸打分得到的感官質(zhì)量評分預測值，從而實現(xiàn)對再造煙葉生產(chǎn)過程中的感官質(zhì)量評分進行實時的模擬監(jiān)測，確保造紙法再造煙葉生產(chǎn)工藝中再造煙葉的出品穩(wěn)定性。

技術特征：

1.一種基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述訓練后的感官質(zhì)量評分模型包括涂布前絕干定量的感官質(zhì)量評分計算模塊，所述感官質(zhì)量評分模型的訓練過程包括：

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述關聯(lián)數(shù)據(jù)表輸入至帶有l(wèi)ightgbm架構的模型中進行訓練，并計算每次訓練完成后模型的auc值的步驟之前，還包括：

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型在訓練過程中調(diào)整模型超參數(shù)中的最大深度和葉子節(jié)點數(shù)。

5.如權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取所述感官質(zhì)量評分模型輸出的基于所述涂布前絕干定量計算出的感官質(zhì)量評分預測值，并將所述感官質(zhì)量評分預測值確定為所述待檢測再造煙葉對應的感官質(zhì)量評分值的步驟之后，還包括：

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述異常目標涂布前絕干定量工藝設備參數(shù)包括上漿量、留著率、片基均勻度中的至少一種。

7.一種造紙法再造煙葉系統(tǒng)，其特征在于，所述造紙法再造煙葉系統(tǒng)包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定程序，所述基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至6中任一項所述的基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定方法的步驟。

技術總結
本申請涉及計算機深度學習技術領域，尤其涉及一種基于涂布前絕干定量的再造煙葉感官質(zhì)量評分確定方法及系統(tǒng)。所述方法包括：獲取待檢測再造煙葉的涂布前絕干定量；將所述涂布前絕干定量輸入至訓練后的感官質(zhì)量評分模型；獲取所述感官質(zhì)量評分模型輸出的基于所述涂布前絕干定量計算出的感官質(zhì)量評分預測值，并將所述感官質(zhì)量評分預測值確定為所述待檢測再造煙葉對應的感官質(zhì)量評分值。旨在解決如何提升造紙法再造煙葉生產(chǎn)工藝中的出品穩(wěn)定性的問題。

技術研發(fā)人員：馮濤,袁玨,劉靜,楊熙,陳華,陳紹全,李海龍,陳宇超,金權蓉
受保護的技術使用者：中煙施偉策（云南）再造煙葉有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6