手持近红外光谱仪用于烟叶中烟碱含量现场非破坏定量检测方法研究

林云; 翟生; 张军; 詹映; 彭云发; 罗海燕; 李俊鑫

doi:10.12452/j.fxcsxb.240830355

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手持近红外光谱仪用于烟叶中烟碱含量现场非破坏定量检测方法研究

中国近红外光谱分析技术发展30年专栏 | 更新时间：2025-10-13

- 手持近红外光谱仪用于烟叶中烟碱含量现场非破坏定量检测方法研究
- Research on Non Destructive Quantitative Detection Method of Nicotine Content in Tobacco Leaves on Site Using Handheld Near Infrared Spectrometer
- 分析测试学报 2025年44卷第10期页码：2107-2112
- 作者机构：
  
  1.广东中烟工业有限责任公司，广东广州 510385
  2.上海创和亿电子科技发展有限公司，上海 200090
  3.广东韶关烟叶复烤有限公司，广东韶关 512027
- 作者简介：
  
  张军，研究方向：农产品品质检测，E-mail：andazhj@163.com
- 基金信息：
  
  广东中烟工业有限责任公司资助项目（粤烟工［2023］科字第7号）
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.240830355
  中图分类号： O657.3;TS41
- 收稿：2024-08-30，
  
  修回：2024-11-11，
  
  录用：2024-12-12，
  
  纸质出版：2025-10-15
- 稿件说明：
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林云,翟生,张军,詹映,彭云发,罗海燕,李俊鑫.手持近红外光谱仪用于烟叶中烟碱含量现场非破坏定量检测方法研究[J].分析测试学报,2025,44(10):2107-2112.

LIN Yun,ZHAI Sheng,ZHANG Jun,ZHAN Ying,PENG Yun-fa,LUO Hai-yan,LI Jun-xin.Research on Non Destructive Quantitative Detection Method of Nicotine Content in Tobacco Leaves on Site Using Handheld Near Infrared Spectrometer[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(10):2107-2112.
林云,翟生,张军,詹映,彭云发,罗海燕,李俊鑫.手持近红外光谱仪用于烟叶中烟碱含量现场非破坏定量检测方法研究[J].分析测试学报,2025,44(10):2107-2112. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240830355.

LIN Yun,ZHAI Sheng,ZHANG Jun,ZHAN Ying,PENG Yun-fa,LUO Hai-yan,LI Jun-xin.Research on Non Destructive Quantitative Detection Method of Nicotine Content in Tobacco Leaves on Site Using Handheld Near Infrared Spectrometer[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(10):2107-2112. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240830355.

摘要

为了提高手持式近红外光谱仪在烟叶烟碱含量检测中的准确性，该文提出了一种优化的定量检测方法。首先利用手持式近红外光谱仪采集烟叶光谱数据，并对其进行一阶导数预处理；然后，通过非参数检验的最大信息探索方法提取非线性波长系数，并采用线性回归方法提取线性波长决定系数；接着结合相关系数边界决策阈值，使用多层感知算法将波长组合划分为线性波段和非线性波段，分别建立预测模型。最后，将各波段的预测结果通过不同权重系数进行组合，并与传统全波段偏最小二乘法建模结果进行对比分析。结果表明，基于组合波段的模型相关系数提高了6.57%，平均绝对误差降低了26.05%，平均相对误差降低了28.11%。该方法显著提升了模型的预测准确性，满足手持式近红外光谱仪对烟叶中烟碱含量快速、准确、无损检测的实际应用需求。

Abstract

To improve the accuracy of nicotine content detection in tobacco leaves using a handheld near infrared spectrometer，an optimized quantitative detection method was proposed in this study. Firstly，spectral data from tobacco leaves was collected using the handheld near infrared spectrometer，followed by first derivative preprocessing. Then，nonlinear wavelength coefficients were extracted using the maximum information exploration method with non-parametric tests，and linear wavelength determination coefficients were obtained through linear regression. By combining correlation coefficient boundary decision threshold，wavelengths were grouped into linear and nonlinear bands using the multilayer perceptron algorithm，and predictive models were established for each band separately. Finally，the prediction results of each band were combined with different weight coefficients and compared with traditional full-spectrum partial least squares modeling. These results showed that the model based on combined bands achieved an increase of 6.57% in the correlation coefficient，a reduction of 26.05% in the mean absolute error，and a reduction of 28.11% in the mean relative error. This method significantly enhances model prediction accuracy，meeting the practical needs for rapid，accurate，and non-destructive detection of nicotine content in tobacco leaves using a handheld near infrared spectrometer.

关键词

Keywords

references

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