摘要：目的:为了明确气流烘丝机的关键加工参数Winnover蒸汽流量、工艺热风温度对卷烟感官质量、物理指标的影响,以提高卷烟中气流丝的感官质量、物理质量而进行研究。方法:采用析因设计及因子分析方法。结果:随着叶丝干燥工艺气流温度的升高,卷烟香气透发性、明亮感增强,杂气降低,但干燥感、刺激感会有所增加,口腔甜润感有所损失,舒适度有所降低。随着Winnover蒸汽流量的增加,卷烟香气透发性增强,香气醇正,但烟气形态受影响。Winnover蒸汽流量对烟丝整丝率产生的影响大于工艺气流温度;随着Winnover蒸汽流量的增加整丝率略有下降;随着工艺气流温度的提高整丝率先上升后下降。工艺气流温度对烟丝碎丝率产生的影响大于Winnover蒸汽流量;碎丝率随着Winnover蒸汽流量的增加而略有增加;碎丝率随着工艺气流温度的提高呈先上升后下降趋势。工艺气流温度对云烟某品牌气流丝填充值产生的影响大于Winnover蒸汽流量;填充值随着Winnover蒸汽流量、工艺气流温度的增加呈先上升后下降的趋势。结论:通过本研究,从感官质量看,云烟某品牌气流烘丝工序最优加工参数组合依次为:150(℃)/700(kg/h)>170(℃)/500(kg/h)>140(℃)/500(kg/h)>160(℃)/600(kg/h)。从叶丝物理特性看,云烟某品牌气流烘丝工序最优加工参数组合为:160(℃)/600(kg/h)。

摘要：烟草行业对于卷烟成品的外观质量具有较高的要求,传统的烟草外观检测办法包括人工目测和传统机器视觉检测,由于卷烟品牌、子品牌日益增多,人工目测工作量剧增,而传统的机器视觉检测需要对每一类产品做标样,不能实现智能化的外观检测。深度学习检测技术可以显著简化瑕疵检测和缺陷检查,基于样本图像,算法可以训练各种各样的瑕疵和缺陷类型,然后可靠地识别它们。通过专门设计的卷烟产品传送机械,稳定采集卷烟成品图像,利用改进的深度学习算法进行高效瑕疵判定。基于深度学习算法的品质检测研究和探索,对于卷烟生产上的众多外观质量检测装置具有重大的指导意义。