烟叶霉变

作品数：35被引量：148H指数：10
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相关领域：农业科学轻工技术与工程更多>>
相关作者：云利军朱桂宁黄福新苏家恩陈斌更多>>
相关机构：中国烟草总公司郑州烟草研究院云南师范大学红云红河烟草(集团)有限责任公司陕西中烟工业有限责任公司更多>>
相关期刊：《中国农学通报》《中国科技博览》《江西农业大学学报》《安徽农业科学》更多>>
相关基金：中国烟草总公司科技项目广东中烟工业有限责任公司科技项目南省应用基础研究计划重点项目云南省烟草公司项目更多>>
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一株烟叶霉变真菌的分离鉴定及其致霉因素研究
《生物技术通报》2025年第2期321-330,共10页项波卡 周钻钻 冯佳卉 夏琛 李奇 陈春 
浙江中烟工业有限责任公司科技项目(2021330000340287);国家自然科学基金项目(31461143030)。
【目的】开展烟叶霉变真菌的生物学研究对卷烟产业具有重要经济意义。【方法】利用平板分离法对致霉真菌进行分离纯化,利用测序技术和遗传进化分析对所得菌株进行鉴定,利用回接试验对所得菌株进行致霉性检测,利用生长检测确定所得菌株...
关键词：分离鉴定 烟叶霉变 致霉 模型模拟 
基于高光谱成像和机器学习的烟叶霉变检测方法
《烟草科技》2024年第12期96-105,共10页范鹏飞 马建伟 姚思愚 李嘉康 刘振宇 徐大勇 赵敏 堵劲松 王宗英 张雷 张二强 
河南省科技攻关计划“基于深度学习和高光谱成像的烟叶原料霉变无损检测关键技术研究及应用”(242102220028);中国烟草总公司重大科技项目“面向工业需求和智能分选的烟叶分级大数据研究与构建”(110202201052)。
为降低烟叶霉变对卷烟产品品质的影响,建立了一种烟叶霉变无损检测方法。使用高光谱成像仪采集受霉变影响的烟叶高光谱图像并提取光谱数据,采用归一化(Min-Max Scaler,MMS)、标准正态变化(Standard Normal Variate,SNV)、多元散射校正(M...
关键词：烟叶 高光谱成像 霉变 机器学习 特征波长 分类 
基于机器视觉技术的烟叶霉变检测系统研究
《通讯世界》2024年第10期166-168,共3页彭德腾 江炎军 王先兵 
湖南省科技重大专项项目“面向智能制造的自主可控工业互联网关键技术研究与应用示范”(2021GK1010)。
针对烟叶生产过程中霉变检测效率低下、准确性不足的问题,设计研发了一种基于机器视觉技术的烟叶霉变检测系统,以实现对烟叶霉变的高效、准确识别。首先,通过合理设计相机分辨率、光源等参数,确保获取高质量的烟叶图像数据。其次,基于...
关键词：烟叶霉变 光学成像系统 深度学习模型 卷积神经网络 
基于DCGAN和1DCNN的小样本烟叶霉变识别方法研究与应用
《电大理工》2023年第4期7-11,26,共6页黄越辉 李捷 陈达畅 
2022年度湖北省自然科学基金青年项目“检测SF6绝缘设备故障气体的多孔增敏ZnFe204传感特性及机理研究”(2022CFB941)。
传统烟叶霉变检测方法利用机器学习、神经网络等作为电子鼻烟叶霉变识别的方法,需要大量数据集来训练模型,为了缩短开发周期,提升训练模型的泛化能力,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Netw...
关键词：烟叶霉变 霉变识别 DCGAN 1DCNN 电子鼻 
海南雪茄烟叶霉变微生物鉴定及拮抗菌株筛选被引量：12
《烟草科技》2022年第11期7-13,共7页宋嘉宝 王明锋 罗昭标 曹庆梅 夏长剑 侯宁宁 郭林青 马林 李萌 陈德鑫 饶智 
云南中烟工业有限责任公司重点项目“云产雪茄烟叶微生物菌种库构建及功能研究”(JB2022YL02);海南省烟草专卖局(公司)科技项目“提升海南雪茄烟叶可用性生产技术研究与应用”(2020001)。
为明确引起海南雪茄烟叶霉变的微生物种类并筛选其拮抗菌株防治烟叶霉变,分别从海南霉变雪茄烟叶表面分离、纯化得到霉变微生物和拮抗微生物,采用形态学和分子生物学相结合的方法鉴定微生物种类。鉴定和筛选结果表明,引起海南雪茄烟叶...
关键词：雪茄烟叶 霉变 微生物 拮抗菌株 分离鉴定 
基于电子鼻技术的烟叶霉变自动检测设备的研发与应用被引量：2
《信息与电脑》2022年第22期118-122,共5页陈兆麟 张奕 王诗羽 邵幸 苏晨阳 
为实现烟叶霉害的快速鉴别,根据对正常烟叶、霉变烟叶的响应差异筛选气敏材料,从而研制一套包含16阵列传感器的手持电子鼻检测设备。最后,与人工检测进行对比测试,测试结果表明,该设备可以有效实现对烟叶霉变的判别,缩短检测时间,节约...
关键词：烟叶 电子鼻 霉变 传感器 
烘烤期间烟叶霉变的发病原因初探被引量：1
《新农业》2022年第4期15-15,共1页李江 唐兴贵 范太云 周扬恒 雷庭 
以云烟87为研究对象,调查在烘烤期间烟叶霉变的发病原因,为防控烟叶霉变提供依据。调查结果显示,发生霉变病害的烤房内部结构存在间距狭窄、气流循环不畅、出风不稳定、顶板偏薄等情况,建议合理改造烤房内部结构,减少有利发病的环境条件。
关键词：密集烤房 烟叶 烘烤 霉变 
基于物联网技术的仓储烟叶霉变状态智能监测方法研究被引量：5
《湖北农业科学》2021年第20期167-170,178,共5页张竞超 翟乃琦 王一博 云利军 
云南省应用基础研究计划重点项目(2018FA033);云南师范大学研究生科研创新基金项目(yjs2018129)。
为对烟叶仓储中的霉变状态进行全方面的快速检测,解决传统霉变检测手段流程复杂需要人工判定的问题,基于物联网技术与BP神经网络算法搭建了一套烟叶仓储环境特定参数的监测平台,从而实现对仓储烟叶霉变状态的智能监测。首先,设计了烟叶...
关键词：仓储烟叶 BP神经网络 物联网技术 霉变状态监测 
基于一维卷积神经网络的烟叶仓储霉变预测方法研究被引量：4
《计算机工程与科学》2021年第10期1833-1837,共5页翟乃琦 云利军 叶志霞 王一博 李亚召 
云南省应用基础研究计划重点项目(2018FA033);云南师范大学研究生科研创新基金(ysdyjs2019152)。
针对烟叶存储期间的霉变问题,传统的防治措施效果欠佳,且已有的烟叶霉变预测模型的准确率较低,不能有效减少烟叶霉变现象的发生。为了提高预测烟叶霉变状态的准确率,提出了一种基于一维卷积深度神经网络(1D-CNN)的方法。以采集终端传感...
关键词：烟叶霉变 卷积神经网络 霉变预测 
一种基于一维卷积神经网络的烟叶霉变预测方法
《云南师范大学学报（自然科学版）》2021年第3期23-27,共5页翟乃琦 云利军 叶志霞 卢琳 
云南省应用基础研究计划资助项目(2018FA033);云南师范大学研究生科研创新基金资助项目(ysdyjs2019152).
构建了基于一维卷积神经网络的仓储烟叶霉变预测模型,以烟叶样本霉变过程中产生的特征气体浓度为学习数据,对仓储烟叶霉变进行预测;实验结果表明:与传统的BP神经网络模型相比,所构建的模型预测效果更好.
关键词：卷积神经网络 烟叶霉变 电子鼻 传感器 
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