烟叶烘烤技术研究进展与智能烘烤技术展望

2021-01-15李静浩孙光伟陈振国马俊桃孙皓月白森刘爱君

湖南文理学院学报(自然科学版) 2021年4期

李静浩,孙光伟,陈振国,马俊桃,孙皓月,白森,刘爱君

(1.河南农业大学烟草学院,河南郑州,450002;2.湖北省烟草科学研究院,湖北武汉,430030;3.广西中烟工业有限责任公司,广西南宁,530001)

烘烤是烤烟生产中的重要环节,鲜烟叶必须经过烘烤才能体现和固定其优良品质,并且同一批的鲜烟叶经过不同工艺的烘烤,得到的烟叶的品质、产量也会纯在差异。因此适宜的烘烤工艺可充分显现、固定和改善田间鲜烟叶的潜在质量,对烟叶最终品质的形成起着关键作用。但是烟叶烘烤技术操作难度较高、劳动强度较大,难以完全掌握,也是制约优质烟叶生产的瓶颈。随着建设现代烟草农业和“一基四化”的提出[1–2],烤烟生产组织形式发生了重大转变,规模化种植已成为趋势。和烟草的其他生产过程相比,烟草调制的劳动强度和技术难度都比较大,专业化进程也相对缓慢。当前,烤房自控设备已经在国内大量推广应用,但其只能自行维持温湿度稳定,具体温湿度设定依然靠烘烤技术人员主观判断。但随着人工智能、机器视觉、物联网等技术在农业方面应用逐渐增多,为实现烤前鲜烟叶素质评价、烘烤过程中烟叶状态精准识别、机器自我学习优化烘烤工艺提供了技术支持,烘烤技术智能化逐渐成为各省烟草研究所的研究热点。基于此,本文在烘烤研究人员对当前鲜烟叶素质判断、烘烤工艺、自动化烘烤设备研究的基础上,设想了实现烟叶烘烤技术智能化需解决的问题。

1 鲜烟叶素质评价

鲜烟叶素质是烟叶烘烤特性的决定因素,直接影响烘烤工艺的制定。例如水分大的鲜烟叶采取“先拿水、后拿色”的烘烤策略,水分小的鲜烟叶采取“先拿色、后拿水”的烘烤策略,这两类素质不同烟叶对应烘烤策略截然不同。不同鲜烟叶素质对应不同烘烤策略及工艺,烘烤工艺选择的好坏直接影响烤后烟叶质量。当前我国烤烟产区密集式烤房大多采用“低温慢变黄慢定色”的三段式烘烤工艺,烘烤过程整体分为变黄、定色、干筋三个阶段[3],通过观察烘烤过程中烟叶的形态、颜色变化,来判断烟叶的变黄失水情况,从而对烤房的干湿球温度、稳温时间等进行调节,完成烟叶烘烤。但在同类烟叶、同一烘烤工艺下,不同人员的烘烤技能、对烟叶状态的判断存在偏差；同时,工艺调控不及时、不精准也使得烟叶烘烤质量难以提升。并且许多研究人员所研究的烘烤特性的评价指标多是烟叶烘烤过程中的特征指标,如何构建或筛选系统的鲜烟叶素质指标,以评价烟叶烘烤特性,仍有待深入研究。

鲜烟叶素质是新鲜烟叶综合素质的一个统称,它包括烟叶成熟度、颜色、烟叶部位、烟叶含水率、烟叶化学成分特征等多个方面,但在实际生产、研究中发现:成熟度好的烟叶,往往具有良好的烘烤特性、烤后质量,烟叶成熟度的过程也会伴随着叶片颜色、组织结构、内在化学成分、酶活性等一系列变化,因此鲜烟叶素质及烘烤特性的核心是鲜烟叶成熟度。

国内外研究人员曾对新鲜烟叶成熟度判断方面进行过一系列的研究,如美国采用提前一周对田间烟叶进行化学成分分析来判断烟叶是否达到成熟采收标准,津巴布韦通过烟叶成熟彩色图片颜色、烤房试验和抽屉试验的量化指标来对烟叶成熟度进行衡量,日本则将烟叶颜色与比色卡进行对比来判断[4–6]。也有人认为叶片电导率、蔗糖含量和组织结构诊断法可作为判别烟叶成熟度的生理特性指标[7–8]。叶色、叶象、叶龄是国内目前判断成熟度的主要依据[9–11]，当前实行的标准《烤烟烘烤技术规程》中,将新鲜烟叶的成熟度分为尚熟、成熟、完熟、过熟和假熟五种状态,对于不同部分,又分别有叶片颜色、主脉及支脉颜色、叶面茸毛情况、成熟斑等多种特征的区分[12]。但从该标准对烟叶成熟特征的描述来看,多数特征有一定的模糊性,个人主观判断和经验对于烟叶成熟度判断的结果影响较大。

一些研究者使用测色仪、叶绿素仪等仪器和技术手段对烟叶成熟度进行定量化表征,以此来避免主观因素导致采收成熟度的判断偏差。李佛琳等认为不同成熟度鲜烟叶的差异主要表现在叶绿素含量上,通过研究不同成熟度烟叶的SPAD值变化,建立了烟叶成熟度的叶绿素计读数模型TMDSPADV,实现了量化的鲜烟叶成熟度判别[13];孙光伟等建立了采收叶片SPAD值与烟叶质量的相关方程,提出相应的SPAD范围作为上部叶烟叶适宜采烤成熟度[14];张军刚等人使用色差计研究了不同成熟度鲜烟叶的颜色值和色素,结果表明在烟叶成熟过程中各部位烟叶的颜色值呈现规律性变化,亮度值L*、红度值a*、黄度值b*均逐渐增加,叶片亮度不断提高,绿色逐渐退去,黄色逐渐显现,可通过叶片颜色值来指示烟叶各色素含量变化,提出使用色差计来辅助判断烟叶成熟度[15]。随着计算机视觉技术的发展,现在图像处理技术在农业科技领域中的应用已经相当普遍,在作物图像信息采集与量化、农产品品质检测、智能分级等领域应用广泛[16];此外作物各种化学及质量指标的精确估测在神经网络、支持向量机等统计方法与图像处理技术的结合下,也可以实现[17–19]。在烟叶分级领域,已经有研究人员通过图像处理技术对烟叶颜色特征(色调、饱和度均值等),叶形特征(叶长、叶宽、面积、圆度、叶尖角及残伤率等),结构特征(叶片厚度、单位面积质量等)进行提取,并建立各参数对各组别与各级别的隶属函数,应用于烟叶分组与分级的综合评判中,分级结果与人工分级的一致率接近90%[20]。

烟叶的成熟度不仅在于颜色变化,还体现在叶片含水率、厚度、组织结构、化学成分等多个方面。烟叶成熟的过程中其组织结构、水分含量、化学成分等均呈现规律性变化。有研究者认为淀粉的合成与积累过程反映了烟叶的成熟过程,当其淀粉含量最高时,烟叶的生理代谢出现转折[21–22],因此淀粉含量可以作为断定烟叶成熟度的一个生化指标。但凌寿军等通过研究不同部位烟叶成熟过程中淀粉含量变化后认为通过淀粉含量最高来判断烟叶已经开始充分成熟只适用于某些生态条件下的中部烟叶,但其依旧支持淀粉含量最大时是烟叶生理代谢的转折点[23]。水分占鲜烟总质量的70%～90%,是鲜烟叶内含量最多的物质,有研究表明,水随着烟叶部位的上升、成熟度的提高呈规律性变化:随烟叶部位上升,总含水率和自由水含量逐渐降低,而束缚水含量、束缚水与自由水的比率逐渐升高;随成熟度提高,总水分、自由水、束缚水含量、束缚水与自由水的比率逐渐降低[24]。

综上可见,鲜烟叶素质的判断具有复杂性,体现在成熟度、颜色、含水率、叶片结构、化学成分等多个方面,主观判断差异较大,且判断结果对后续制订烘烤工艺影响至关重要,筛选出合理、测定简便、可量化的鲜烟叶素质指标来评价烘烤特性,是实现烘烤工艺智能化需要解决的第一个问题。

2 烘烤工艺匹配研究

为了更进一步提高烟叶烘烤质量,烟草科技工作者一直都在积极探索最佳的烟叶烘烤工艺。针对不同素质鲜烟叶,突出烘烤过程中关键温度点的调控仍然值得进一步深入研究。目前烘烤过程中,烟叶变黄和干燥主要以人的眼和手为基础进行定性判断,需要烟农或专业技术人员不断观察判断烟叶颜色和形态变化,依据烘烤工艺综合决策后,再通过自控设备调整烤房的温、湿度,整个过程在烘烤人员主导下进行,自控设备只是一个由烘烤人员操作使用的控温、控湿工具。

目前烘烤工艺的研究报道,多以三段式烘烤工艺为基础,不同区域延伸出了更为精细化的多温度点密集烘烤工艺,如 “三段六步式”、“五段五对应”、“八点式”等烘烤工艺,这些工艺对烟叶烘烤过程中干湿球温度与烟叶变化状态提出了更为精细的对应关系[25–27];另一方面,烘烤环境对烟叶内部生理生化反应的影响报道较多,如烘烤温湿度对烟叶淀粉、水溶性糖等碳水化合物以及蛋白质、烟碱等含氮化合物的影响[28–31]。

由于烘烤过程一直在人的主导下进行,烟草系统和烟农每年都要在烘烤环节投入大量的人力物力资源。更重要的是,人为因素造成的各种烘烤风险、弊端及问题依然存在,每年的烟叶生产也因此蒙受着一定损失。烟叶烘烤温、湿度和烘烤时间的精准控制是烤后烟叶香气品质的保障,为了使控制系统达到高精度控制要求,需要分析烟叶烘烤过程中各个因素的影响,建立表征温湿度变化状态的烟叶烘烤温湿度模型。烟叶烘烤过程的数学模型是烟叶烘烤智能化进程中一项重要的研究内容。目前关于烟叶烘烤过程数学模型多以干燥模型为主。许威[32]等将化工干燥与烟叶烘烤过程中失水结合起来,结合多年烘烤经验,对烟叶烘烤时间实现了精准控制,并在江西一些烟区推广,取得了不错的效果。魏硕[33]等将一阶反应模型应用到烟草领域,提出了烤烟叶绿素降解动力学模型,并指出不同烟叶在同一烘烤环境下由于叶绿素降解所需活化能不同导致了其变黄特性的出现差异。李生栋[34]等将烟叶烘烤过程中水分比随时间变化曲线与一些常用的农产品干燥模型进行拟合,筛选出适用于烟叶烘烤的干燥模型,并利用该模型对烟叶烘烤工艺进行了调整,使用修正后烘烤工艺之后,烟叶烤后质量较之前有明显提升。这些研究对烟叶烘烤智能化提供了许多思路和宝贵的经验。

总体来看,针对不同素质鲜烟的精准制订烘烤工艺参数的研究相对较少,如何以合适的鲜烟叶素质参数来直接指导、制定烘烤工艺,是实现烘烤工艺智能化需要解决的第二个问题。

3 烤房自动化控制技术发展

近年来,生物质能源的技术研发和应用发展迅速,已经在生物质发电、生物质沼气、生物质锅炉、生物质柴油等领域取得了显著成效[35–38]。在烟叶烘烤方面,对利用电能、太阳能、生物质等清洁能源替代煤炭进行了多方面的尝试,并取得了一些阶段性的结果[39–41]。经过几年的探索和研究,突破了生物质燃烧结渣自动清除、焦油多次燃烧、进料自动添加、热交换利用效率大幅提高等一个个技术难题,开发出了适用于密集烤房烟叶烘烤的设备—“生物质颗粒燃烧机供热成套设备”[42]。2018年全国开始生物质燃烧机的推广应用,这为密集烤房远程精准控温提供了条件。

随着我国对农业现代化的加速推进、和人工智能技术的流行,烤烟的智能烘烤技术也逐渐成为各省烟草研究所的研究热点。如何将烟叶烘烤脱离人的主导,从而降低烘烤环节人力、物力的消耗,尤其是避免技术人员对烟叶烘烤特性的判断差异所造成的烘烤事故,我国的研究人员对此已经进行过一些研究。在2008年,郑州烟草研究院的研究人员设计出一种烘烤过程烟叶状态的图像采集装置[43],该装置实现了烟叶烘烤过程中状态的远程观测。在其之后,机器视觉技术在烟叶烘烤中的应用也取得了一些进展,鲍安红等[44]提出了一种基于机器视觉的无曲线烤烟烘烤模式,对图像采集设备输出的烟叶烤中动态图片进行人工判断,从而对烘烤策略进行调整,实现了烤房温湿度远程调控。近几年,神经网络、机器视觉在烟叶烘烤方面的应用逐渐走向成熟,研究人员成功利用卷积神经网络模型、近红外相机、重力传感器等技术、设备对烘烤过程中的烟叶进行了实时动态检测,并且可以将实时数据上传至云端[45–46],赵虎开发了烤房温湿度无线传输设备,可实现与现有烤房部分控制器的融合,通过手机可实时查看烤房温湿度情况,当实际温湿度与目标温湿度发生偏差时可发出报警[47]。

尽管上述设备、技术应用不断成熟,实际烘烤作业仍依赖技术人员的经验来实现对烘烤方案的调控,但如果这些技术得到推广,将在短时间内形成一个集烟叶状态、烘烤工艺、烤后质量为一体的庞大数据库,在大数据的加持下,机器自我学习、不断优化烘烤工艺将会实现。同时,这些技术、设备也可实现烘烤过程中烟叶变化预警:当设备识别到烟叶即将脱水超标与变黄不匹配或烟叶发生褐变时,通过自身通讯模块为烘烤技术人员发出预警。因此,实现烘烤工艺智能化需要解决的第三个问题便是:建立烟叶烘烤数据库,将机器学习应用于烟叶烘烤工艺优化,从而可以通过自身的温湿度控制功能适时调控烤房的温湿度环境,在烟叶烘烤过程中实时监测、预警机制的加持下,使烘烤过程的烟叶变黄程度和干燥程度充分协调进行。