李德侖 鄭華 李光雷 趙會(huì)納 袁奎 張富貴 彭宇

摘要：煙葉烘烤特性是衡量其烘烤難易程度和烘烤質(zhì)量的關(guān)鍵性技術(shù)指標(biāo)。然而現(xiàn)階段鮮煙葉的烘烤特性評價(jià)通常以感官和主觀經(jīng)驗(yàn)為主，較籠統(tǒng)和模糊，缺少能有效表征鮮煙葉烘烤特性的量化指標(biāo)。煙葉的外觀顏色不僅是煙葉田間成熟度的主要判別依據(jù)，也是進(jìn)行煙葉烘烤操作的主要依據(jù)，為探究利用煙葉顏色參數(shù)判別其烘烤特性的適用性、可行性和科學(xué)性，以云煙87的上部葉、中部葉和下部葉為研究對象，首先利用自行開發(fā)的煙葉顏色參數(shù)檢測系統(tǒng)獲取煙葉的顏色參數(shù)，隨后基于CIE色度學(xué)和統(tǒng)計(jì)分析方法對煙葉顏色參數(shù)和其烘烤特性之間的關(guān)系進(jìn)行分析，進(jìn)而探索出烘烤特性評價(jià)指標(biāo)的量化方法。結(jié)果表明，綠色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)R＜149、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞1.0，經(jīng)驗(yàn)證該判定標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)確率達(dá)到98.17%；褐色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)G＜140、復(fù)合指標(biāo)R/G＞1.0，經(jīng)驗(yàn)經(jīng)該判定標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)確率達(dá)到99.50%；黃色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)R≥149、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）≤1.0或單指標(biāo)G≥140、復(fù)合指標(biāo)R/G≤1.0。進(jìn)而探究出煙葉烘烤過程中顏色參數(shù)量化方法，并為煙葉的適時(shí)采收、烘烤工藝的改進(jìn)和煙葉品質(zhì)量的提升提供科學(xué)理論支撐。

關(guān)鍵詞：顏色參數(shù)；烘烤特性；CIE色度學(xué)；評價(jià)指標(biāo)

中圖分類號(hào)：TS44+1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2023）15-0141-08

基金項(xiàng)目：中國煙草總公司貴州省公司科技項(xiàng)目（編號(hào)：2021XM01、2022XM22、2021XM24、2020XM16）。

作者簡介：李德侖（1984—），男，河南三門峽人，碩士，農(nóng)藝師，主要從事煙葉調(diào)制及農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合研究。E-mail：306205395@qq.com。

通信作者：彭 宇，高級(jí)農(nóng)藝師，主要從事生產(chǎn)管理研究。E-mail：591481246@qq.com。

鮮煙葉的烘烤特性不僅是煙葉烤后品質(zhì)的主要限制因素，也是判斷其烘烤難易程度的重要標(biāo)準(zhǔn)。在烘烤前若能確定出煙葉的烘烤特性，即可為烘烤工藝的制定提供科學(xué)支撐，同時(shí)也能提升鮮煙葉烘烤后的品質(zhì)量［1-7］。因此，針對鮮煙葉烘烤特性評價(jià)指標(biāo)的研究，越來越受到國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的重視［8-9］。然而，長期以來鮮煙葉烘烤特性的評價(jià)多以感官和主觀經(jīng)驗(yàn)為主，其可用煙葉耐烤性和易烤性2種屬性進(jìn)行描述，但較籠統(tǒng)和模糊，且易受到主觀因素的影響，缺少能有效表征鮮煙葉烘烤特性的量化指標(biāo)［4］。目前，對鮮煙葉烘烤特性評價(jià)指標(biāo)的相關(guān)研究主要聚焦于失水指數(shù)、自由水、電導(dǎo)率、色素含量、過氧化氫酶活性和SPAD值等變化上［10-18］。然而，在生產(chǎn)實(shí)踐中主要是通過煙葉的顏色參數(shù)來表征其烘烤特性。煙葉的外觀顏色是其組織內(nèi)色素總量和類胡蘿卜素總量之間彼此消長的直觀反映，煙葉顏色不僅是煙葉田間成熟度的主要判別依據(jù)，也是進(jìn)行煙葉烘烤操作的主要依據(jù)［3］。但現(xiàn)有煙葉顏色參數(shù)的獲取手段（如利用色差計(jì)和光譜技術(shù)）存在設(shè)備成本較高、操作復(fù)雜和識(shí)別精度不高等弊端，進(jìn)一步限制了對煙葉田間成熟度（可采性）的把控［19］。圖像分析和圖像處理等具備高效、精準(zhǔn)、便捷和低成本的優(yōu)勢，但秦霆鎬等對煙葉圖像的處理分析主要集中在圖像精準(zhǔn)提取與判別方法研究［20-21］。鑒于生產(chǎn)應(yīng)用場景需求，基于圖像處理技術(shù)開發(fā)出煙葉烘烤特性判別系統(tǒng)鮮有報(bào)道。本研究通過搭建煙葉顏色參數(shù)檢測系統(tǒng)，并采用CIE色度學(xué)方法測定出煙葉的顏色參數(shù)，并以此探究出煙葉變黃程度和變褐程度的檢測方法和工具。從而為煙葉的適時(shí)采收、烘烤工藝的改進(jìn)和煙葉品質(zhì)量的提升提供科學(xué)理論支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

本試驗(yàn)于2021年7—9月在貴州省威寧、天柱、道真、息烽、安龍、黔西等6個(gè)縣（市）相關(guān)基地單元進(jìn)行，土壤類型主要以肥力中等的黃壤土為主。選取上述基地單元所種植的云煙87為研究對象，部位為上部、中部和下部葉。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

煙葉樣品取樣方法：選取煙葉長勢均勻，且成熟度一致的煙田，劃分為3個(gè)試驗(yàn)小區(qū)，并在各試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)選擇最具代表性的5株煙為定位煙株。針對各定位煙株，選取第5～6葉位為下部煙葉，第10～11葉位為中部煙葉，第15～16葉位為上部煙葉，并掛牌標(biāo)記為試驗(yàn)樣品。

煙葉顏色取樣方法：分別在煙葉打頂后10、30、50 d，依次采集定位煙株的下部、中部和上部掛牌煙葉各1片，綁竿后放置于烤房中進(jìn)行烘烤。在烘烤過程中分別達(dá)到36、40、45 ℃時(shí)穩(wěn)溫2 h后，取煙葉樣品，置于煙葉標(biāo)準(zhǔn)圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行煙葉圖像采集，采集后將葉片放回烤房繼續(xù)烘烤至下一次取樣。分別將采集的圖像分為綠色、黃色和褐色3個(gè)組。每組隨機(jī)選取220張圖像作為提取組，按照等距離的原則沿著每張煙葉圖像主脈兩側(cè)選取10個(gè)點(diǎn)，提取上述各點(diǎn)的紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）特征值，每組共計(jì)提取到4 400個(gè)點(diǎn)的顏色數(shù)據(jù)。

在獲取煙葉顏色數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，首先，對采集到的煙葉顏色參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性檢驗(yàn)，分析烘烤過程中不同階段顏色參數(shù)之間是否存在顯著性差異；其次，基于偏最小二乘回歸分析（partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）法構(gòu)建出煙葉顏色參數(shù)和其烘烤特性之間的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)對煙葉顏色參數(shù)的預(yù)測；最后，對煙葉圖像顏色參數(shù)進(jìn)行逐步回歸分析。以此確定煙葉綠色、黃色和褐色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)，從而探究出煙葉顏色參數(shù)與其烘烤特性之間的量化關(guān)系。

為驗(yàn)證本研究所提出的煙葉烘烤特性表征方法的適用性、可行性和科學(xué)性，在同批次煙葉樣本中，每個(gè)顏色組還分別選取50張煙葉圖像用于試驗(yàn)驗(yàn)證。在所選取煙葉顏色參數(shù)提取的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)分析不同色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)的正確率。

1.3 煙葉顏色參數(shù)檢測系統(tǒng)的開發(fā)

1.3.1 煙葉標(biāo)準(zhǔn)圖像采集系統(tǒng)搭建 煙葉圖像的外觀顏色主要受到照明光源的性能和位置參數(shù)的影響，其中光源強(qiáng)度與光線入射角度均會(huì)影響到煙葉圖像最終的成像質(zhì)量。因此，為減少兩者對煙葉圖像顏色參數(shù)提取的影響，有必要搭建煙葉標(biāo)準(zhǔn)圖像采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)照明采用發(fā)光二極管（LED）光源，其具有壽命長、發(fā)光效率高和功耗低等特點(diǎn)，結(jié)合高性能工業(yè)相機(jī)，可以采集到高品質(zhì)的煙葉圖像。

1.3.2 煙葉圖像顏色參數(shù)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì) CIE-RGB顏色系統(tǒng)作為一種用于界定和表征物體表面外觀不同顏色特征的色度學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，可以用于農(nóng)產(chǎn)品和農(nóng)作物的檢測。該顏色系統(tǒng)是應(yīng)用最廣泛的色度學(xué)色彩模式，其建立在笛卡爾坐標(biāo)系中，屬于加色法模式，采用紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三基色原理，將顏色根據(jù)其灰度值在0～255灰度級(jí)中進(jìn)行分配，進(jìn)而確定其色彩。

本研究基于Visual Studio 2022開發(fā)環(huán)境，采用C++語言可視化編程設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)煙葉圖像顏色參數(shù)檢測系統(tǒng)軟件的開發(fā)，檢測系統(tǒng)流程圖和軟件界面分別如圖1和圖2所示。

1.4 煙葉顏色參數(shù)的測定

鮮煙葉的烘烤特性研究通常采用暗箱試驗(yàn)法，輔以一定試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理和分析，即可實(shí)現(xiàn)烘烤特性評價(jià)指標(biāo)的量化［22］。首先，將田間采收的鮮煙葉掛裝于保持一定溫度的暗箱中；其次，采用自行開發(fā)的煙葉顏色參數(shù)檢測系統(tǒng)對煙葉的顏色參數(shù)進(jìn)行采集，采集時(shí)按照等距離的原則沿著每張煙葉圖像主脈兩側(cè)均選取15個(gè)點(diǎn)，分別采集CIE-RGB顏色系統(tǒng)中的R、G、B值，將上述30個(gè)點(diǎn)三基色的平均值作為該煙葉的顏色參數(shù)。

1.5 數(shù)據(jù)處理分析

煙葉顏色參數(shù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用Excel進(jìn)行處理，并通過SPSS 13.0統(tǒng)計(jì)軟件對顏色參數(shù)進(jìn)行差異性檢驗(yàn)、偏最小二乘法判別和回歸分析處理。

2 結(jié)果與分析

煙葉烘烤過程中顏色參數(shù)量化的最終目的是把煙葉中黃色和褐色區(qū)分開來。即將烘烤階段大體上分為第一（煙葉外觀顏色從黃色變?yōu)榫G色）和第二（煙葉外觀顏色從綠色變?yōu)楹稚?個(gè)階段，分別從上述2個(gè)階段實(shí)現(xiàn)煙葉圖像中的黃色與綠色、黃色與褐色的區(qū)分。因此，本研究在煙葉顏色參數(shù)檢測系統(tǒng)開發(fā)的基礎(chǔ)上，基于CIE色度學(xué)理論獲取綠色的色度學(xué)閾值、黃色色度學(xué)閾值和褐色色度學(xué)閾值，從而明確煙葉顏色參數(shù)與其烘烤特性之間的量化關(guān)系。

2.1 鮮煙葉顏色參數(shù)差異性檢驗(yàn)

本研究采用F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)對采集到的煙葉顏色參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析烘烤的第一階段和第二階段顏色參數(shù)之間是否存在顯著性差異。

2.1.1 第一階段煙葉顏色參數(shù)差異性檢驗(yàn) 由表1可知，單指標(biāo)R、單指標(biāo)G、單指標(biāo)B、復(fù)合指標(biāo)G/R、復(fù)合指標(biāo)R/B、復(fù)合指標(biāo)G/B、復(fù)合指標(biāo)G×G、復(fù)合指標(biāo)R×R、復(fù)合指標(biāo)B×B、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）、復(fù)合指標(biāo)R×R/（G×G+B×B）、復(fù)合指標(biāo)B×B/（R×R+G×G）等12項(xiàng)煙葉顏色參數(shù)指標(biāo)均存在顯著性差異，說明黃色與綠色的色度學(xué)指標(biāo)存在差異。

由表2、表3可知，在單指標(biāo)R、單指標(biāo)G、單指標(biāo)B、復(fù)合指標(biāo)G/R、復(fù)合指標(biāo)G×G、復(fù)合指標(biāo)R×R、復(fù)合指標(biāo)B×B、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）、復(fù)合指標(biāo)R×R/（G×G+B×B） 等顏色參數(shù)指標(biāo)上，黃色與綠色的色度學(xué)指標(biāo)存在顯著差異，而在復(fù)合指標(biāo)G/B、復(fù)合指標(biāo)R/B、復(fù)合指標(biāo)B×B/（R×R+G×G） 等顏色參數(shù)指標(biāo)上差異不顯著。

2.1.2 第二階段煙葉顏色參數(shù)差異性檢驗(yàn) 由表4可知，在F檢驗(yàn)上，除復(fù)合指標(biāo)G/B和復(fù)合指標(biāo) B×B顏色參數(shù)指標(biāo)差異不顯著外，其他15項(xiàng)顏色參數(shù)指標(biāo)均存在顯著性差異；t檢驗(yàn)上，除復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）和復(fù)合指標(biāo)B/（ R+G+B） 顏色參數(shù)指標(biāo)差異不顯著外，其他15項(xiàng)顏色參數(shù)指標(biāo)均存在顯著性差異。說明在單指標(biāo)R、單指標(biāo)G、單指標(biāo)B、灰度值、復(fù)合指標(biāo)R/G、復(fù)合指標(biāo)R/B、復(fù)合指標(biāo)R×R、復(fù)合指標(biāo)G×G、復(fù)合指標(biāo)R×R/（G×G+B×B）、復(fù)合指標(biāo)B×B/（R×R+B×B）、復(fù)合指標(biāo)R+G+B、復(fù)合指標(biāo)G/（ R+G+B）、復(fù)合指標(biāo)R/（ R+G+B）等13項(xiàng)顏色參數(shù)上，黃色與褐色的色度學(xué)指標(biāo)存在顯著性差異。

由表5、表6、表7可知，在單指標(biāo)R、單指標(biāo)G、灰度值、復(fù)合指標(biāo)G×G、復(fù)合指標(biāo)R×R、復(fù)合指標(biāo)B×B、復(fù)合指標(biāo)R+G+B、復(fù)合指標(biāo)R×R/（G×G+B×B）、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）等顏色參數(shù)指標(biāo)上，黃色與褐色的色度學(xué)指標(biāo)均存在顯著性差異，而在單指標(biāo)B、復(fù)合指標(biāo)R/G、復(fù)合指標(biāo)R/B、復(fù)合指標(biāo)G/B、復(fù)合指標(biāo)B×B/（G×G+R×R）、復(fù)合指標(biāo)R/（R+G+B）、復(fù)合指標(biāo)G/（R+G+B）、復(fù)合指標(biāo)B/（R+G+B）等顏色參數(shù)指標(biāo)上差異不顯著。

2.2 鮮煙葉顏色參數(shù)PLS-DA

本研究利用PLS-DA法建立煙葉顏色參數(shù)和其烘烤特性之間的關(guān)系模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對顏色參數(shù)的預(yù)測。

2.2.1 第一階段煙葉顏色特征參數(shù)PLS-DA 由圖3可知，黃色與綠色區(qū)分較明顯。由圖4可知，PLS-DA貢獻(xiàn)度大于1的分別為復(fù)合指標(biāo)R×R、單指標(biāo)R、復(fù)合指標(biāo)G/R、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）、灰度值、復(fù)合指標(biāo)R×R/（G×G+B×B）、復(fù)合指標(biāo)G×G、單指標(biāo)G等8項(xiàng)顏色參數(shù)指標(biāo)。

2.2.2 第二階段煙葉顏色參數(shù)PLS-DA 由圖5可知，黃色與褐色區(qū)分也較明顯。由圖6可知，PLS-DA 貢獻(xiàn)度大于1的分別為復(fù)合指標(biāo)R×R、復(fù)合指標(biāo)R/G、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）、灰度值、復(fù)合指標(biāo)G×G、復(fù)合指標(biāo)R+G+B、單指標(biāo)G、復(fù)合指標(biāo)G/（R+G+B）、單指標(biāo)R等9項(xiàng)顏色參數(shù)指標(biāo)。

2.3 鮮煙葉顏色參數(shù)回歸分析

本研究基于上述顏色參數(shù)構(gòu)建出鮮煙葉烘烤特性的回歸模型 并分別以CIE-RGB顏色閾值和煙葉圖像顏色參數(shù)為因變量和自變量，對構(gòu)建的模型進(jìn)行逐步回歸分析。

2.3.1 第一階段煙葉顏色參數(shù)回歸分析 由圖7可知，綠色與復(fù)合指標(biāo)G/R、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）呈現(xiàn)出正相關(guān)性，與單指標(biāo)B、復(fù)合指標(biāo)B×B值呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性，黃色與單指標(biāo)G、復(fù)合指標(biāo)R×R/（G×G+B×B）、復(fù)合指標(biāo)G×G、R×R、單指標(biāo)R、灰度值等6項(xiàng)指標(biāo)呈現(xiàn)出正相關(guān)性。

2.3.2 第二階段煙葉顏色參數(shù)回歸分析 由圖8可知，褐色與復(fù)合指標(biāo)R/G呈現(xiàn)出正相關(guān)性，黃色與復(fù)合指標(biāo)R/G、復(fù)合指標(biāo)G×G/（G×G+B×B）、復(fù)合指標(biāo)R+G+B、復(fù)合指標(biāo)G/（ R+G+B）、單指標(biāo)G、復(fù)合指標(biāo)R×R、灰度值等7項(xiàng)指標(biāo)呈現(xiàn)出正相關(guān)。

2.4 鮮煙葉顏色參數(shù)判斷標(biāo)準(zhǔn)及驗(yàn)證

2.4.1 第一階段煙葉顏色參數(shù)判斷標(biāo)準(zhǔn)及驗(yàn)證 綜上分析可知 綠色和黃色的色度學(xué)指標(biāo)區(qū)分主要集中在R值、B值和G值上，因此將A［單指標(biāo)R＜135、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞1.0］、B［單指標(biāo)R＜135、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞1.2］、C［單指標(biāo)R＜149、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞1.0］、D［單指標(biāo)R＜121、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞1.2］、E［單指標(biāo)R＜121、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞0.8］、F［單指標(biāo)R＜149、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞0.8］等確定為綠色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上對第一階段煙葉顏色參數(shù)判斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行驗(yàn)證。由表8可知，C標(biāo)準(zhǔn)的驗(yàn)證準(zhǔn)確率最高，達(dá)到98.17%。因此，綠色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)R<149、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞1.0；黃色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)R>149、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）≤1.0。

2.4.2 第二階段煙葉顏色參數(shù)判斷標(biāo)準(zhǔn)及驗(yàn)證 綜上分析可知，褐色和黃色的區(qū)分主要集中在R值和G值上，因此將A（單指標(biāo)G＜140、復(fù)合指標(biāo) R/G＞1.3）、B（單指標(biāo)G＜110、復(fù)合指標(biāo)R/G＞1.0）、C（單指標(biāo)G＜140、復(fù)合指標(biāo)R/G＞1.0）、D（單指標(biāo)G＜170、復(fù)合指標(biāo)R/G＞1.3）、E（單指標(biāo)G＜110、復(fù)合指標(biāo)R/G＞1.6）、F（單指標(biāo)G＜170、復(fù)合指標(biāo)R/G＞1.6）等確定為褐色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上，對第二階段煙葉顏色參數(shù)判斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行驗(yàn)證。由表9可知，C標(biāo)準(zhǔn)的驗(yàn)證準(zhǔn)確率最高，達(dá)到99.50%。因此，褐色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)G＜140、復(fù)合指標(biāo)R/G＞1.0；黃色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)R＞140、復(fù)合指標(biāo)R/G≤1.0。

3 結(jié)論

煙葉的外觀顏色不僅是煙葉田間成熟度的主要判別依據(jù)，也是進(jìn)行煙葉烘烤操作的主要依據(jù)。但現(xiàn)有煙葉顏色參數(shù)的獲取手段（如利用色差計(jì)和光譜技術(shù)）存在設(shè)備成本高、操作復(fù)雜和識(shí)別精度不足等弊端，進(jìn)一步限制了對煙葉田間成熟度（可采性）的把控。

為探究應(yīng)用煙葉顏色參數(shù)判別其烘烤特性的可行性，本研究通過暗箱試驗(yàn)，基于CIE色度學(xué)理論建立煙葉顏色參數(shù)和煙葉烘烤特性評價(jià)指標(biāo)之間的量化關(guān)系。結(jié)果表明，綠色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)R＜149、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）＞1.0，經(jīng)驗(yàn)證該判定標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)確率達(dá)到98.17%；褐色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)G＜140、復(fù)合指標(biāo)R/G＞1.0，經(jīng)驗(yàn)證該判定標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)確率達(dá)到99.50%；黃色的色度學(xué)指標(biāo)判定標(biāo)準(zhǔn)為單指標(biāo)R≥149、復(fù)合指標(biāo)G×G/（R×R+B×B）≤1.0或單指標(biāo)G≥140、復(fù)合指標(biāo)R/G≤1.0。從而探究出煙葉烘烤過程中顏色參數(shù)量化方法，為煙葉適時(shí)采收、烘烤工藝的改進(jìn)和煙葉品質(zhì)量的提升提供科學(xué)理論支撐［23-24］。

參考文獻(xiàn)：

［1］張偉娜，龐立峰，竇素平，等. 烤煙鮮煙葉顏色參數(shù)與烘烤特性的關(guān)系［J］. 山東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，49（12）：25-28.

［2］張玉琴，李青山，王傳義，等. 烤煙煙葉成熟過程中的顏色參數(shù)與烘烤特性研究［J］. 西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2018，31（1）：62-67.

［3］李增盛，孟令峰，王松峰，等. 基于圖像處理的煙葉烘烤階段判別模型優(yōu)選［J］. 中國煙草學(xué)報(bào)，2022，28（2）：65-76.

［4］段史江，宋朝鵬，馬 力，等. 基于圖像處理的烘烤過程中煙葉含水量檢測［J］. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，40（5）：74-80.

［5］徐秀紅，王傳義，劉昌寶，等. “8點(diǎn)式精準(zhǔn)密集烘烤工藝”的創(chuàng)新集成與應(yīng)用［J］. 中國煙草科學(xué)，2012，33（5）：68-73.

［6］孫 陽，李青山，倪 超，等. 烤煙上部煙葉顏色參數(shù)與烘烤特性分析及其關(guān)系研究［J］. 河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，48（10）：174-180.

［7］詹 軍，周芳芳，張曉龍，等. 密集烤房與普通烤房烘烤過程中環(huán)境和煙葉顏色的變化［J］. 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，49（1）：17-21.

［8］王愛華，王松峰，孫福山，等. 變黃期階梯升溫烘烤工藝對多酚類及相關(guān)物質(zhì)的影響［J］. 中國煙草科學(xué)，2016，37（2）：59-64.

［9］趙應(yīng)虎，王 濤，何艷輝，等. 烘烤過程中烤煙外觀與內(nèi)在質(zhì)量變化研究進(jìn)展［J］. 作物研究，2013，27（6）：700-704.

［10］陳飛程，白金瑩，楊 洋，等. 不同成熟度烤煙色差參數(shù)與烘烤特性關(guān)系研究［J］. 江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2021，33（2）：78-82.

［11］武圣江，甘家洪，張琳鋆，等. 貴州烤煙上部葉烘烤特性研究［J］. 云南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），2015，30（3）：433-439.

［12］李淮源，陳建軍，周 誠，等. 烤煙烘烤特性評價(jià)及其指標(biāo)篩選［J］. 西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2018，31（8）：1746-1750.

［13］武圣江，詹 軍，莫靜靜，等. 不同烤煙品種（系）烘烤特性研究［J］. 云南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），2019，34（5）：793-801.

［14］蔣柏春，李德侖，韋克蘇，等. 基于高光譜的烤煙葉綠素含量估算模型研究［J］. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2022，43（3）：104-110.

［15］邢雪霞，劉國順，賈方方，等. 烤煙葉片色素含量的高光譜預(yù)測模型研究［J］. 中國煙草學(xué)報(bào)，2014，20（1）：54-60.

［16］黃 智，昌宏濤，陳建國，等. 烤煙K326色素含量的高光譜估測研究［J］. 作物研究，2015，29（5）：516-521，541.

［17］國家煙草專賣局. 烤煙品種烘烤特性評價(jià)：YC/T 311—2009［S］. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2009.

［18］黃 濤，俞世康，顧會(huì)戰(zhàn)，等. 烘烤過程中煙葉色度信號(hào)值與主要化學(xué)成分的關(guān)系［J］. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2022，50（5）：173-180.

［19］霍開玲，宋朝鵬，武圣江，等. 不同成熟度煙葉烘烤中顏色值和色素含量的變化［J］. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，44（10）：2013-2021.

［20］秦霆鎬，陳麗娜，趙劉麗，等. 煙葉顏色在1931CIE-XYZ色度系統(tǒng)中的變化［J］. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，49（4）：964-967.

［21］謝鵬飛，鄧小華，周清明，等. 密集烘烤過程中煙葉顏色、形態(tài)和水分變化及相互關(guān)系［J］. 作物研究，2012，26（5）：486-490.

［22］羅萬麟，牛 尋，常安然，等. 涼山煙區(qū)不同時(shí)期采收對上部煙葉烘烤特性的影響［J］. 湖南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016（2）：94-97.

［23］曾 宇，韓助君，譚志能，等. 上部不同成熟度鮮煙葉對煙葉烘烤質(zhì)量的影響［J］. 農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備，2019（11）：8-9，12.

［24］劉 輝，祖慶學(xué)，王松峰，等. 不同成熟度對鮮煙素質(zhì)和烤后煙葉質(zhì)量的影響［J］. 中國煙草科學(xué)，2020，41（2）：66-71，78.