摘要：针对卷烟成分复杂、牌号识别难度大的问题,提出了一种基于PPF投影算法和高光谱技术的卷烟牌号识别模型。首先,采用PPF投影算法对原始光谱及经多元散射校正(MSC)、一阶微分(1^(st)D)、二阶微分(2^(nd)D)处理后的数据进行光谱相似度表征;然后,通过连续投影算法(SPA)和遗传算法(GA)进行特征波长选取,以利于后续分类性能的提升;最后,分别采用支持向量机(SVM)、极限梯度提升(XGBoost)算法建立牌号识别模型,并进行性能评价。结果表明:在高光谱技术结合PPF投影算法中,2ndD为最佳波段处理方法,能够显著增强光谱可分性;基于2ndD-SPA-SVM建立的识别模型为最佳模型,训练集、测试集的总体分类精度(OA)分别为94.58%、92.50%;不同牌号卷烟配方烟丝的叶丝和膨胀丝占比差异越大,类别之间的相似度越小,识别准确率越高。该模型可为不同牌号的卷烟提供一种新的高效快速、准确无损的分类判别方法,为高光谱技术在卷烟品牌维护、叶组配方设计等中的应用提供参考。