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烤烟是我国的重要经济作物之一,将烤烟优劣层次进行客观合理的归类分级是其加工的第一步。目前市场上运用的都是国家标准四十二级制(GB2635-92),此国标是根据烤烟部位、成熟度、叶片结构、身份、色度、油分、残伤等因素来建立的。但这样的分级都是依靠人类的眼观及触觉等经验性方式进行的,其划分出的结果会因工作人员的经验程度、情绪等因素而变化,误差较大,有失客观性,不利于烤烟的有效利用。随着科技的发展,近红外光谱仪、高分辨率数码相机、各种新型软件等的出现,为烤烟的智能分级提供了强有力的科技基础。智能分级具有对样品无损、效率高、易操作等优点,故对烤烟进行智能化、数字化处理分级是必然趋势。本文利用光谱仪采集了烘烤后的烤烟叶片及其粉末的近红外光谱,探讨了叶片光谱谱图和粉末谱图各自特性及区别。利用烟粉在1470nm、1938nm处的显著波峰和在2020nm、2216nm处的显著波谷信息对烤烟进行聚类分析得到五个类别,这五类中除了第五类,在四个波长处的反射率随着类别的增大而增大,第四类的反射率最大,其对应的验证准确率也最高,高达84%。同时本论文也利用数码相机采集了烘烤后烤烟叶片的色度,并将色度转化为RGB颜色模式,根据这些R、G、B颜色分量的规律总结分析划分出了烤烟的五个类别。第一类烤烟R值范围在143-153、G值范围在75-85、B值范围在8-16,其判正率为71.43%,有20%的烤烟样品被判入第二类;第二类烤烟R值范围在146-164、G值范围在94-112、B值范围在9-21,判正率为62.86%,有17.14%的样品被判为第四类;第三类烤烟R值范围在152-169、G值范围在116-120、B值范围在30-35,判正率为80%,第四类和第五类的判正率分别是65.71%、74.29%。最后利用烟粉测得的烤烟生化成分含量(全氮、烟碱、粗纤维、蛋白质)对烤烟进行归类研究,发现其归类准确率都在80%以上。上述三种对烤烟分级的方法中,色度分级方法操作最简单且实用性最强,光谱分级和生化成分分级方法虽然准确率高于色度分级,但对原料有损坏,综合各种情况可以发现色度的分级方法较好。