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基于高光谱成像和GAN-SA-UNet算法的烟叶叶脉分割方法研究

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农业机械学报 2024年

作者：付主木郝英杰李嘉康雷翔堵劲松徐大勇河南科技大学信息工程学院中国烟草总公司郑州烟草研究院烟草工艺重点实验室红塔烟草(集团)有限责任公司

叶脉作为植物的重要特征，包含生理和遗传信息，针对复杂叶面纹理状态下的细小叶脉边缘分割模糊、分割精度低的问题，以烟叶为研究对象，提出了一种GAN-SA-UNet叶脉分割算法。通过高光谱成像技术获取叶脉与叶面光谱信息，并利用主成分... 详细信息

叶脉作为植物的重要特征，包含生理和遗传信息，针对复杂叶面纹理状态下的细小叶脉边缘分割模糊、分割精度低的问题，以烟叶为研究对象，提出了一种GAN-SA-UNet叶脉分割算法。通过高光谱成像技术获取叶脉与叶面光谱信息，并利用主成分分析（Principal component analysis，PCA）对其进行降维，得到合成图。在此基础上，引入空间注意力机制，捕捉关键的空间特征，提高分割精度，同时引入对抗网络，优化生成结果，提高叶脉分割的鲁棒性。结果表明：叶脉与叶面光谱PCA前三主成分解释率达到95.5%，二者降维后的光谱特征表现出明显的可分性，前三主成分合成图能够凸显叶面与叶脉之间的差异，突出叶脉特征。GAN-SA-UNet分割算法能够捕捉复杂叶面纹理图像中的脉络特征，分割准确率和交并比分别达98.93%和66.23%，与原模型相比，分别提高0.18个百分点和4.21个百分点，单幅图像推理时间为4ms。在对不同产地、部位、等级、类型烟叶验证测试中表现出较强的泛化能力和高效准确的识别能力。

关键词：烟叶叶脉分割高光谱成像技术 U-Net 空间注意力机制生成对抗网络

基于CSS-Cascade Mask R-CNN的有遮挡多片烟叶部位识别

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农业工程学报 2024年第9期40卷 271-280页

作者：朱波胡朋刘宇晨张冀武昆明理工大学机电工程学院昆明650504 云南烟草质量监督监测站昆明650800

烟叶部位信息是进行烟叶分级的重要参考信息,准确识别烟叶部位对实现烟叶智能分级具有重要意义。在实际的烟叶智能分级应用中,为了提高分级效率,需要对多片烟叶等级进行同步识别。受现行上料方式的限制,同步识别的多片烟叶间往往存在局... 详细信息

烟叶部位信息是进行烟叶分级的重要参考信息,准确识别烟叶部位对实现烟叶智能分级具有重要意义。在实际的烟叶智能分级应用中,为了提高分级效率,需要对多片烟叶等级进行同步识别。受现行上料方式的限制,同步识别的多片烟叶间往往存在局部遮挡的问题,给烟叶的目标检测和部位识别带来挑战。该研究提出一种基于改进Cascade Mask R-CNN,融合通道、非局部和空间注意力机制,并引入柔性极大值抑制检测框交并操作与斯库拉交并比损失函数(SIoU)的目标检测与识别模型(CSS-Cascade Mask R-CNN)。该模型对Cascade Mask R-CNN进行了三方面的改进:一是在其骨干网络Resent101上同时引入通道、非局部、空间3种注意力机制,使网络更加关注未被遮挡且部位特征明显区域的显著度;二是将Cascade Mask R-CNN中的损失函数SmoothL1Loss替换为SIoU损失函数,将预测框与真实框之间的方向差异引入到模型训练中提高模型检测精度;三是在筛选候选框时将常规的非极大抑制(non-max-suppression)替换为柔性非极大抑制,以避免删除候选框造成信息丢失。试验结果表明,利用提出的模型对有遮挡多片烟叶进行检测和部位识别,检测框平均准确率均值(bbox_mAP50)达到了80.2%,与改进前的Cascade Mask R-CNN模型相比提高了7.5个百分点。提出的模型与多个主流的目标检测模型(YOLOvX、YOLOv3、YOLOv5、Mask R-CNN、Cascade R-CNN)相比,分别高7.1、10.2、5.8、9.2、8.4个百分点,尤其是对较难区分的下部烟叶优势明显,因此研究结果可以为有遮挡多片烟叶部位的检测识别提供参考。

关键词：机器视觉烟叶部位识别局部遮挡 Cascade Mask R-CNN 非局部注意力机制

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卷烟烟雾诱导肺泡上皮细胞损伤的机制

生物化学与生物物理进展 2024年第9期51卷 2144-2155页

作者：田建露王红娟陈欢侯宏卫胡清源国家烟草质量监督检验中心烟草生物学效应重点实验室郑州450001 北京生命科技研究院北京102200

长期吸烟是引起急性肺损伤、肺气肿、肺纤维化等呼吸系统疾病的重要风险因素。在这些吸烟相关肺部疾病中,肺泡上皮细胞(AECs)损伤是其共同的病理特征。AECs对维持肺泡上皮屏障的完整性及其损伤后的修复至关重要。卷烟烟雾(CS)可通过多... 详细信息

长期吸烟是引起急性肺损伤、肺气肿、肺纤维化等呼吸系统疾病的重要风险因素。在这些吸烟相关肺部疾病中,肺泡上皮细胞(AECs)损伤是其共同的病理特征。AECs对维持肺泡上皮屏障的完整性及其损伤后的修复至关重要。卷烟烟雾(CS)可通过多条途径诱导AECs功能失调,进而引起细胞死亡、组织受损,导致肺部疾病的发生发展。本文聚焦CS对AECs的损伤机制,综述了近年来CS诱导AECs发生氧化应激、自噬、线粒体功能障碍、内质网应激、炎症、衰老、上皮间充质转化、干细胞特性变化等细胞损伤的相关研究,以期为吸烟相关肺部疾病的防治策略提供理论基础与临床启发。

关键词：卷烟烟雾肺泡上皮细胞氧化应激自噬炎症

再造烟叶烟气中刺激性气味的关键化学组分研究

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质谱学报 2024年第3期45卷 422-431,I0005页

作者：庄海锋杨振章存勇彭晓萌贾良元王健葛少林合肥工业大学化学与化工学院安徽合肥230009 烟草化学安徽省重点实验室/安徽中烟工业有限责任公司安徽合肥230088 烟草行业燃烧热解研究重点实验室安徽合肥230088

为研究再造烟叶烟气中刺激性气味的关键化学组分,本工作利用元素分析仪(EA)与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)表征天然烟叶、再造烟叶以及基片,解析3种原料的化学组成差异。利用U型固定床热解反应器对3种原料进行热解实验,产生的气态产物... 详细信息

为研究再造烟叶烟气中刺激性气味的关键化学组分,本工作利用元素分析仪(EA)与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)表征天然烟叶、再造烟叶以及基片,解析3种原料的化学组成差异。利用U型固定床热解反应器对3种原料进行热解实验,产生的气态产物先通过与固定床反应器出口相连的光电离质谱(SPI-MS)进行实时在线检测,同时结合气相色谱-质谱(GC-MS)的离线定性分析结果确定热解产物的具体组成。随后,采用主成分分析(PCA)法对谱图进行统计学分析,以区分3种原料热解后特征产物的质荷比(m/z),选择含量显著差异的产物作为模型化合物,开展嗅辨实验。结果表明,再造烟叶烟气中刺激性气味的关键化学组分主要为环戊酮、环己酮和4-乙基苯酚。此外,根据产物随温度的实时变化谱,能够准确了解上述模型化合物在热解过程中的温度释放范围。该研究可为后续减少再造烟叶中刺激性气味提供数据支撑。

关键词：再造烟叶刺激性气味光电离质谱(SPI-MS) 主成分分析(PCA)

一株木质素降解菌的筛选、鉴定及降解条件优化

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饲料工业 2024年第15期45卷 113-119页

作者：郭春生叶亚军陈晨杨洪峰刘海龙宁小平刘高鹏柴颖内蒙古昆明卷烟有限责任公司内蒙古呼和浩特010000 内蒙古农业大学食品科学与工程学院内蒙古呼和浩特010000

研究旨在筛选高效木质素降解细菌并优化其降解条件,以提高木质素降解率。以木质素为唯一碳源初筛,通过苯胺蓝脱色圈,木质素过氧化物酶(Lip)、锰过氧化物酶(Mnp)和漆酶(Lac)酶活,以及木质素降解率比较逐步复筛,最终以木质素降解率为指标... 详细信息

研究旨在筛选高效木质素降解细菌并优化其降解条件,以提高木质素降解率。以木质素为唯一碳源初筛,通过苯胺蓝脱色圈,木质素过氧化物酶(Lip)、锰过氧化物酶(Mnp)和漆酶(Lac)酶活,以及木质素降解率比较逐步复筛,最终以木质素降解率为指标,通过单因素和响应面法进行发酵降解条件优化。结果显示:试验筛选获得一株木质素高降解菌JG-5-2,可以产生Lip、Mnp和Lac等木质素降解酶,经16S rDNA测序鉴定为Pseudomonas guguanensis。最佳发酵降解条件为温度37℃、培养基初始pH 7.0、接种量2.1%,在此条件下,发酵72 h时木质素降解率达到38%左右。表明菌株JG-5-2在降解木质素方面是优良的备选菌株。

关键词：木质素降解菌筛选降解率假单胞菌降解条件

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基于PPF投影算法和高光谱技术的卷烟牌号识别模型

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轻工学报 2024年第4期39卷 118-126页

作者：朱亚昆梅吉帆郭文孟苏子淇李嘉康徐大勇堵劲松李辉中国烟草总公司郑州烟草研究院河南郑州450001 重庆中烟工业有限责任公司技术中心重庆400000 许昌市烟草公司襄城县分公司河南许昌461700

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;... 详细信息

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。

关键词： PPF投影算法高光谱技术卷烟牌号识别相似度表征

烟草源高产淀粉酶菌株的分离鉴定、发酵条件优化及固体淀粉酶制剂的制备

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中国酿造 2024年第8期43卷 190-196页

作者：孙志康李选文季嫱吴娜郑超吴晗叶长文黄阔郝捷内蒙古昆明卷烟有限责任公司内蒙古呼和浩特010020 中国烟草总公司郑州烟草研究院河南郑州450001

该研究从分离自植烟土壤的具有产淀粉酶能力的20株细菌和17株真菌中筛选高产淀粉酶的菌株,结合形态学观察、生理生化试验和分子生物学技术对筛选菌株进行鉴定,通过单因素试验对其产酶条件优化,并通过澄清、分离纯化制备固体淀粉酶制剂,... 详细信息

该研究从分离自植烟土壤的具有产淀粉酶能力的20株细菌和17株真菌中筛选高产淀粉酶的菌株,结合形态学观察、生理生化试验和分子生物学技术对筛选菌株进行鉴定,通过单因素试验对其产酶条件优化,并通过澄清、分离纯化制备固体淀粉酶制剂,研究其稳定性。结果表明,筛选到1株高产淀粉酶的菌株MK10163,其被鉴定为解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens),其最佳产酶发酵条件为发酵时间44 h,发酵温度35℃,装液量50 mL/500 mL,摇床转速200 r/min,初始pH 6.0。在此条件下,淀粉酶活力为(224.63±7.34)U/mL,较优化前提高34.21%。通过1%氯化钙和1%磷酸氢二钠澄清和2倍体积的体积分数为95%乙醇醇沉,将沉淀冷冻干燥后得到固体淀粉酶制剂,其在储存60 d时仍具有91.12%的相对酶活,表明其具有较强的稳定性。

关键词：淀粉酶筛选鉴定产酶条件优化固体淀粉酶制剂稳定性

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基于高光谱成像技术的鲜烟叶叶位识别方法

河南农业科学 2024年第2期53卷 144-151页

作者：李粉粉王爱霞赵晨白涛毛岚张豹林李生栋宋朝鹏王涛河南农业大学烟草学院河南郑州450002 河南中烟工业有限责任公司河南郑州450016 云南省烟草公司曲靖市公司云南曲靖655000

为实现鲜烟叶叶位的快速无损识别,以不同着生部位烟叶为研究对象,应用高光谱成像技术,构建基于特征光谱的鲜烟叶叶位判别模型。首先,利用标准正态变换(SNV)、二阶导数(2ND)、SavitzkyGolay卷积平滑(SG)和多元散射校正(MSC)4种光谱预处... 详细信息

为实现鲜烟叶叶位的快速无损识别,以不同着生部位烟叶为研究对象,应用高光谱成像技术,构建基于特征光谱的鲜烟叶叶位判别模型。首先,利用标准正态变换(SNV)、二阶导数(2ND)、SavitzkyGolay卷积平滑(SG)和多元散射校正(MSC)4种光谱预处理方法对烟叶原始高光谱数据进行处理,然后采用预处理后的全波段光谱数据和特征波段光谱数据,构建基于支持向量机(SVM)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和反向传播神经网络(BPNN)的鲜烟叶叶位识别模型。结果表明:采用SG滤波预处理和BPNN所构建的模型识别效果最好,训练集和预测集的预测准确率分别为91.15%和90.63%。此外,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)所筛选的特征波长所建立的BPNN模型最优,训练集和预测集的预测准确率达到了93.23%和92.19%。表明利用高光谱成像技术判别鲜烟叶所属部位是可行的,可以实现鲜烟叶所属部位快速、无损检测。

关键词：烟叶叶位无损识别高光谱成像光谱特征

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烟草生物技术中国专利申请态势及热点分析

烟草科技 2024年第4期57卷 68-77页

作者：陈千思刘金燕曹培健廖敏魏攀王晨郑雪坳许亚龙康正中王金棒中国烟草总公司郑州烟草研究院郑州450001 江西省烟草公司赣州市公司江西赣州341000

为把握当前烟草生物技术领域的发展状况与发展趋势,使用incoPat数据库对2000—2022年国内烟草生物技术相关专利进行检索,并从申请态势、IPC(International Patent Classification,国际专利分类)小类分布和专利技术领域等方面展开分析。... 详细信息

为把握当前烟草生物技术领域的发展状况与发展趋势,使用incoPat数据库对2000—2022年国内烟草生物技术相关专利进行检索,并从申请态势、IPC(International Patent Classification,国际专利分类)小类分布和专利技术领域等方面展开分析。结果显示:①数量及趋势:烟草生物技术领域已进入快速发展期,年均专利申请量为140件。②归属:国内烟草行业在该领域的专利申请具有明显数量优势,以云南省烟草公司的专利数量最多,其次是云南中烟工业有限责任公司、中国烟草总公司郑州烟草研究院和贵州省烟草公司;国外主要以跨国烟草公司的申请为主,其中,美国无烟烟草公司和奥驰亚客户服务公司的申请量最多。③IPC分类:该领域IPC技术主题分布较为集中,主要涉及C12N(微生物及其培养基)和C12Q(测定方法)2个小类,且A01N-A01P-C12R(抗病、杀虫或调节植物生长的生物菌剂)、A01H-C07K-C12N(植物新品种培育或组织培养)是今后专利申请的重点。④研究领域:在具体技术方面,专利申请主要分布在烟草绿色防控、烟草基因作用机制和烟草生物菌剂研发等领域,以烟草绿色防控领域的专利申请最多,内容涉及烟草病毒检测和病虫害生物防治等。

关键词：烟草生物技术专利分析技术主题