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公开(公告)号：CN111972693A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010756359.7
申请日：2020-07-31
Applicant: 上海烟草集团有限责任公司 , 中国烟草总公司郑州烟草研究院
Abstract: 本发明提供烟叶打叶复烤异常工况的识别方法、装置、介质及终端。所述方法包括：获取在烟叶打叶复烤加工过程中预设周期内的多种在线工况数据；将所述多种在线工况数据做标准化处理，并按时间顺序记录；根据预设的数据判定规则，将经过标准化处理后的多种在线工况数据切分为多个工况时间段，以形成原始工况数据集；剔除所述原始工况数据集中的异常数据点，以形成中间工况数据集；根据预设的工况异常判定规则，将所述中间工况数据集分为正常工况数据集和异常工况数据集。本发明方案提出的烟叶打叶复烤异常工况的识别方法有利于提高成品片烟的质量，消除产品的使用安全隐患，解决打叶复烤数据链中在制品信息关联失真的问题。
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公开(公告)号：CN101773279B
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201010111939.7
申请日：2010-02-23
Applicant: 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 上海烟草集团有限责任公司
Abstract: 一种叶丝加料工艺与设备，属于烟草加工技术领域，其特征在于，该叶丝加料工艺依次包括切丝、增温增湿松散、风选松散和加料工序。适用于该工艺的设备包括依次排列的切丝机、定量喂料机、振动流化床、风选松散装置和立式加料机，各设备之间通过物料输送机构连接。其中立式加料机包括加料腔体，在加料腔体的顶部和底部分别设置有进料气锁和出料气锁，物料分散机构固定在加料腔体上部，料液雾化系统通过热风循环系统的进风管和回风管与加料腔体连通，并形成密封的循环加料系统。该工艺和设备能够解决低含水率烟片切丝造碎较大和叶丝加料结团的问题，料液雾化效果好，叶丝吸收料液速率高，不但提高了加料均匀性和有效性，而且缩短加料后物料贮存时间，生产效率高。
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公开(公告)号：CN111972693B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010756359.7
申请日：2020-07-31
Applicant: 上海烟草集团有限责任公司 , 中国烟草总公司郑州烟草研究院
Abstract: 本发明提供烟叶打叶复烤异常工况的识别方法、装置、介质及终端。所述方法包括：获取在烟叶打叶复烤加工过程中预设周期内的多种在线工况数据；将所述多种在线工况数据做标准化处理，并按时间顺序记录；根据预设的数据判定规则，将经过标准化处理后的多种在线工况数据切分为多个工况时间段，以形成原始工况数据集；剔除所述原始工况数据集中的异常数据点，以形成中间工况数据集；根据预设的工况异常判定规则，将所述中间工况数据集分为正常工况数据集和异常工况数据集。本发明方案提出的烟叶打叶复烤异常工况的识别方法有利于提高成品片烟的质量，消除产品的使用安全隐患，解决打叶复烤数据链中在制品信息关联失真的问题。
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公开(公告)号：CN119831419A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411893813.8
申请日：2024-12-20
Applicant: 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 江西中烟工业有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , G01N33/00 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提出一种基于模型预测的卷烟制丝中在线水分仪自动调零方法，属于卷烟生产技术领域。其自动调零方法包括：基于卷烟制丝过程中的烟丝水分的历史数据构建预测模型；在线实时采集卷烟制丝过程中的变量数据并输入到预测模型中，得到预测水分值；在线实时采集卷烟制丝过程中的烟丝水分的实际检测值；计算预测水分值和实际检测值的偏差值，并设定一偏差阈值；比较偏差值和偏差阈值并获得比较结果，根据比较结果对在线水分仪进行调零。通过本发明的自动化调零机制能够减少人工干预，提高水分测量的精度和稳定性，增强生产效率，降低维护成本，并通过实时数据支持优化了生产管理和质量控制。
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公开(公告)号：CN114577718B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210105098.1
申请日：2022-01-28
Applicant: 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 江西中烟工业有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种激光诱导击穿光谱和高光谱联用烟叶油分检测设备及检测方法，包括立式主机装置、卧式载物台装置及控制器，卧式载物台装置内设置有中空腔，卧式载物台装置包括用于放置标准烟叶样品的漫反射玻璃板；立式主机装置包括高光谱相机、光源、激光器、光谱仪、光纤、透射接收振镜及底板，底板上开设有通孔，通孔位于漫反射玻璃板的滑移路径上；高光谱相机包括镜面，镜面朝向通孔；激光器安装于高光谱相机的下方；光谱仪和激光器位于通孔的两侧，信号采集部朝向样品，光纤与光谱仪通信连接。本发明提供的激光诱导击穿光谱和高光谱联用烟叶油分检测设备及检测方法，检测了烟叶中的油分和油分分布，提高了检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118746555A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410749082.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 福建中烟工业有限责任公司 , 中国烟草总公司郑州烟草研究院
Abstract: 本公开涉及一种烟丝的掺配均匀性的检测方法、模型训练方法和装置，涉及卷烟生产技术领域。模型训练方法包括：获取烟丝的原始样本光谱图像；将原始样本光谱图像输入训练后的图像生成器，以得到重构光谱图像；将由原始样本光谱图像和重构光谱图像组成的样本光谱图像输入深度学习网络模型中的编码器，以得到样本光谱特征图；将样本光谱特征图输入深度学习网络模型中的判别器，以得到烟丝掺配均匀性的检测结果；根据烟丝掺配均匀性的检测结果，计算损失函数值；根据损失函数值，对深度学习网络模型进行训练。通过以上方法，能够更好、更快地对烟丝掺配均匀性检测模型进行训练，进而有助于对烟丝掺配均匀性进行简单、高效、精准地检测。
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公开(公告)号：CN118603905A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410622481.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 福建中烟工业有限责任公司 , 中国烟草总公司郑州烟草研究院
IPC: G01N21/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N5/01 , G06F18/27 , G06N20/10 , G06N20/20 , G01N33/00
Abstract: 本公开涉及一种烟叶醇化质量的检测方法、模型训练方法和装置，涉及烟草制备技术领域。其中，烟叶醇化质量的检测方法包括：获取待检测烟叶的光谱图像数据、以及待检测烟叶的第一属性信息，待检测烟叶为经过醇化处理的烟叶；确定与第一属性信息对应的第一机器学习模型；利用第一机器学习模型，对待检测烟叶的光谱图像数据进行处理，以得到待检测烟叶的多种感官特征的第一评分值；根据多种感官特征的第一评分值，确定待检测烟叶的醇化质量检测结果。通过以上方法，能够精准、高效地检测烟叶的醇化质量。
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公开(公告)号：CN113624147B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111134640.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国烟草总公司郑州烟草研究院
Abstract: 一种烟叶厚度、密度无损检测系统和方法，包括底座、设在底座上的厚度检测单元、X射线图像采集单元以及载物单元，厚度检测单元包括测厚仪滑块、激光测厚仪及安装支架，激光测厚仪由两个上下对射的激光位移传感器组成；图像采集单元包括铅质外壳、X射线发生器及探测器、探测器滑块、支承轨道；载物单元包括平台、烟叶放置板、压板等，烟叶放置板通过放置板滑块设置在平台上且可左右滑动。本发明的优点是搭建了一套自动送样的烟叶厚度、密度无损检测系统，采用激光测厚法，无损检测烟叶厚度，采用X射线透射成像法，无损检测烟叶密度，且检测结果具有较好的可重复性，可用于生产线实时检测烟叶厚度、密度等物理特性，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116933031A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310935469.3
申请日：2023-07-27
Applicant: 中国烟草总公司郑州烟草研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于即时学习的回潮区含水率检测方法，获取烟叶复烤历史过程数据并构建初始数据库；从初始数据中获取最佳特征子集；从初始数据库中搜索相似度在要求范围内的样本；以最佳特征子集为输入，建立基于相似样本的在线测量模型；评价、验证和训练所述在线测量模型后，以稳定的在线测量模型对新的检测样本进行实时检测。本发明利用企业现场积累的工业大数据，挖掘数据中隐含的生产工艺信息，设计一种低成本、高精度的智能在线检测模型进行实时在线检测，替代了传统红外水分检测仪，对复烤过程的非平稳、时变特性具有较高的自适应更新能力，能够及时跟踪工况变化，维持检测性能的稳定。
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公开(公告)号：CN116843669A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310888696.5
申请日：2023-07-19
Applicant: 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 郑州轻工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种自适应级联YOLOv5的烟支缺陷检测方法，包括收集烟支图片数据，分为训练集和测试集，使用训练集训练自适应级联YOLOv5模型；所述自适应级联YOLOv5模型包括输入模块、骨干网络模块、路径聚合网络模块和基于自适应级联融合的检测头模块；使用测试集测试自适应级联YOLOv5模型。本发明的有益效果为：通过采取深度学习算法寻找烟支表面缺陷的方式，克服了传统的人工操作寻找烟支表面缺陷带来的效率低下和增加原材料消耗的问题；通过基于自适应级联方式改进了传统的YOLOv5模型，提高了对微小缺陷的检测精度，从而避免了企业将外观观感不佳的烟支产品生产出厂，从而导致消费者对烟支质量信心的下降，最终起到了保护企业效益的良好效果。
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