马力
- 作品数：7 被引量：82H指数：6
- 供职机构：河南农业大学烟草学院更多>>
- 发文基金：国家烟草专卖局基金重庆市烟草专卖局资助项目烟草行业栽培重点实验室基金更多>>
- 相关领域：农业科学轻工技术与工程经济管理更多>>
- 烟农参与专业化烘烤的意愿及影响因素分析被引量：1
- 2010年
- 利用logistic回归模型对重庆市武隆县烟农参与专业化烘烤的意愿度及影响因素进行了分析。结果表明,影响参与专业化烘烤意愿的因素包括烟农中非农人口比例、烤烟收入占家庭收入的比例和烟农对专业化的了解程度。根据研究结果,提出烟叶生产管理部门和各地政府应加强对专业化烘烤的宣传,使烟农更了解专业化烘烤的优势,提高其参与专业化烘烤的积极性。
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- 关键词：烟农LOGISTIC回归模型影响因素
- 密集烤房装烟密度和变黄期风机转速对烟叶淀粉降解及经济性状的影响被引量：29
- 2011年
- 以云烟87中部叶为试验材料,研究了密集烤房装烟密度和变黄期风机转速对烟叶淀粉降解和经济性状的影响。结果表明,装烟密度55～65 kg/m3配合变黄期风机转速960 r/min有利于淀粉的降解和烤后烟叶质量的形成。淀粉含量随着烘烤过程的进行逐渐降低,还原糖含量随着烘烤过程的进行逐渐升高。互作效应对烟叶淀粉和还原糖含量的影响在42℃末、47℃末、54℃末及烤后达到极显著水平。装烟密度和变黄期风机转速对烟叶总氮和烟碱含量的影响分别达到极显著水平。装烟密度55～65 kg/m3配合变黄期风机转速960 r/min烤后烟叶均价最高。
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- 关键词：烤烟密集烤房淀粉经济性状
- 烘烤过程中基于图像处理的烤烟形态特征分析被引量：6
- 2011年
- 为寻求烘烤过程中烟叶图像的数字化特征指标,以云烟97上、中、下3个部位鲜样、烤后样及关键温度点稳温结束的360张烟叶图像为材料,采用图像处理技术提取其形状、颜色、纹理特征值,进行数值特征分析。结果表明:烟叶形状特征变化表现为变黄期缓慢、定色期剧烈、干筋期减缓的趋势,颜色特征变化表现为变黄期剧烈、定色和干筋期较缓的趋势,纹理特征变化表现为变黄期较缓、定色期较剧烈的趋势;不同部位烟叶形状特征以下部叶变化最为剧烈,中部叶次之;红分量均值从大到小依次为中部叶、上部叶、下部叶,绿分量均值从大到小依次为中部叶、下部叶、上部叶,蓝分量均值从大到小依次为下部叶、中部叶、上部叶;不同部位烟叶纹理特征值变化无明显规律。
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- 关键词：烤烟图像处理
- 基于图像处理的烘烤过程中烟叶含水量检测被引量：24
- 2012年
- 【目的】量化烘烤过程中烟叶形态变化的数值特征指标,实现烘烤过程烟叶水分含量的无损检测。【方法】以密集烤房中不同烘烤阶段的烟叶为研究对象,先利用图像处理技术提取鲜烟叶及烘烤过程中烟叶图像的颜色特征(红分量(R)、绿分量(G)、蓝分量(B))及纹理特征(纹理能量、纹理熵、纹理惯性、相关度),以其为输入指标,分别建立烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型。用建立的2个模型对烘烤过程中烟叶含水量进行预测,并比较其预测精度。【结果】烟叶图像颜色特征R、G、B分量表现出变黄期剧烈上升,定色前期缓慢上升并达到最大值,定色后期至烘烤结束逐渐下降的变化趋势;纹理能量和相关度呈现出变黄前期减小,变黄后期增大,定色及干筋期逐渐减小的趋势;纹理熵、纹理惯性表现出变黄前期增大,变黄后期减小,定色及干筋期逐渐增大的趋势。以烟叶颜色和纹理特征值作为输入变量,建立了烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络预测模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型,其预测平均绝对误差分别为0.037 4和0.017 0,预测误差标准差分别为0.048 5和0.020 0,前者预测精度略低于后者,但2个模型均可以满足烘烤过程中烟叶水分含量实时检测的需要。【结论】图像处理技术可以精确量化烘烤过程中烟叶的形态特征变化;利用建立的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型可以实现对烟叶含水量的精确估测。
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- 关键词：图像处理烟叶烘烤BP神经网络最小二乘支持向量机
- 密集烘烤关键温度点不同稳温时间对烟叶香气物质和评吸质量的影响被引量：14
- 2011年
- 在密集烘烤过程中设计4种关键温度点不同稳温时间组合和1个对照,研究不同稳温时间对烤后烟叶香气物质和评吸质量的影响。结果表明,变黄末期和定色末期稳温12 h(T2)使烟叶中苯丙氨酸类总量、西柏烷类物质的含量最高。变黄阶段稳温16 h和定色阶段稳温12 h(T4)有利于类胡萝卜素类总量、棕色化反应产物类物质和新植二烯的形成。变黄末期和定色末期稳温12 h(T2)的评吸质量最好。
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- 关键词：密集烘烤香气物质评吸质量
- 密集烤房不同循环风机烘烤烟叶的色素降解及感官质量被引量：8
- 2011年
- 采用三速和单速循环风机,研究密集烤房不同循环风机对烤烟色素及感官质量的影响。结果表明:采用三速循环风机烤后烟叶的叶绿素a、叶绿素b含量分别为5.10、167.74μg/g,分别为单速循环风机的72.11%和93.30%;叶黄素、β-胡萝卜素、类胡萝卜素含量分别为0.84、155.56、156.40μg/g,分别为单速循环风机的86.40%、95.53%和95.47%;采用三速循环风机与单速循环风机的烤后烟叶中叶绿素a、叶绿素b和叶绿素a与叶绿素b含量比差异显著,β-胡萝卜素和类胡萝卜素含量差异极显著,叶黄素和类叶比差异不显著;采用三速循环风机烤后烟叶的感官质量总体优于单速循环风机。
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- 关键词：烤烟密集烤房循环风机色素含量感官质量
- 基于图像处理的密集烘烤过程烟叶β-胡萝卜素含量的检测被引量：11
- 2011年
- 为实现密集烘烤过程中烟叶β-胡萝卜素含量的实时检测,首先采用图像处理技术提取烘烤过程烟叶图像的6个颜色特征值,量化烘烤过程中烟叶颜色特征的变化,然后以烟叶颜色特征值为输入指标,运用BP神经网络对烘烤过程中烟叶β-胡萝卜素含量进行预测。结果表明:随着烘烤进行,烟叶R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)分量及亮度值均呈现先升高后降低的趋势,烟叶色相值在整个烘烤过程中剧烈下降,而烟叶饱和度变化相对较缓;运用BP神经网络所建模型的β-胡萝卜素含量预测值与实测值相关系数达到0.982,平均相对误差为0.092,满足烟叶烘烤过程β-胡萝卜素含量实时检测的需要。
- 段史江马力史龙飞王文超宋朝鹏宫长荣
- 关键词：烟叶密集烘烤图像处理BP神经网络
