烟叶质量管理与分析系统关键技术研究及应用摘要：为满足烟草企业对及时掌握库存原料质量分布和变化趋势的需求，推动原料提质管理工作，本文针对烟叶质量信息采集和烟叶内在质量规律分析问题，设计了一个烟叶质量管理与分析系统。

应用统计分析方法和模糊散点图等智能方法，系统实现了烟叶质量数字化管理，以及内在成分与感官质量相关关系可视化。

该系统的实施应用促进了烟叶管理从粗放式向精细化管理的转变。

关键词：烟叶质量管理；三层架构；统计分析；模糊散点图
中图分类号：tp391.44 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 04-0000-02
1 引言
随着中式卷烟生产及减害降焦工作的逐步推进，企业品牌结构提升导致对优质烟叶的需求矛盾日益突出。

优质烟叶的短缺加大了卷烟产品研发和产品维护的工作难度。

解决这一问题的关键是挖掘企业库存烟叶资源潜力，全面掌握烟叶质量分布信息，同时结合对烟叶内在质量规律和烟叶替代关系的研究，提升非优质烟叶的可用性，从而保障卷烟产品可持续生产，稳定产品质量，提高企业的市场竞争能力。

烟叶质量的评价主要包括外观质量、内在质量、化学成分、物理特性四个方面 [1]。

过去，烟叶质量检测数据没有信息化系统统一管理，主要以excel等文档形式分散在研发人员手中，不便于信息共享和进一步深入研究利用。

2 系统设计与关键技术
2.1 系统架构。

考虑到企业网络环境、信息安全、多点研发模式等因素，系统采用c/s架构模式。

开发环境为微软的microsoft c# .net2.0平台和sql server2005数据库管理。

本系统通过接口在企业专用网中与erp系统集成烟叶属性、库存等信息，保证信息的一致性。

同时，采用ca认证技术和md5加密、多级权限控制等技术确保系统登录访问和数据操作的安全性。

2.2 系统功能设计。

本系统设计目标是实现对烟叶原料取样、质量检测、感官评吸活动的全过程数据管理，对原料质量深入挖掘规律，为烟叶原料质量管理与分析提供方便性和高效性，指导烟叶生产使用。

主要由烟叶质量数据管理和烟叶质量统计分析两大模块组成，具体功能模块如图1所示。

烟叶检测数据管理、评吸数据管理模块实现对烟叶取样信息、外观质量、理化成分、烟气成分、感官评吸内在质量数据统一管理。

烟叶质量统计分析模块综合利用多种数据分析方法实现对烟叶库存、烟叶质量变化、内在质量规律的统计分析和智能数据分析。

主要应用的数据分析方法包括统计描述、差异分析、相关性分析、模糊散点图分析等。

系统管理模块实现对系统的用户信息、角色权限等管理，以及系统日志记录，确保系统安全性。

2.3 数据库设计。

根据烟叶质量指标体系内容及烟叶质量管理的业务活动内容，本系统设计烟叶胡子了数据库主要包括烟叶基本
信息、样品数据、外观数据、理化数据、烟气数据、感官评吸数据、评吸任务数据等数据表和烟叶质量视图。

烟叶基本信息表中记录库存烟叶的产地、等级、库存数量等信息。

烟叶样品表中记录进行质量检测的烟叶样品编码、取样人等信息。

外观数据表中记录烟叶部位、颜色、纯度等信息。

理化数据表中记录烟叶的总糖、总氮、钾、氯等化学成分检测值。

烟气成分数据表记录烟叶的烟支重量、吸阻、焦油、烟气烟碱等检测值。

感官评吸数据表记录了烟叶的香型、香气质、劲头等专家评价信息。

烟叶质量视图是为查询烟叶的外观、理化、烟气、感官数据，通过关联上述表中的主键而构建的。

2.4 三层架构模式。

本系统采用基于.net的三层架构模式开发，即数据访问层、业务逻辑层、表现层。

这种架构的特点是层与层之间的依赖是向下的，属于弱耦合结构，能够降低层之间的依赖，利于标准化和各层逻辑复用。

首先通过实体类（model）在各层之间传递数据，它将数据表中的字段定义为属性并封装一个“类”，具有良好的面向对象特性。

例如理化数据实体yanchem类。

2.5 统计分析与智能计算技术。

原料管理人员和配方人员面对大量的烟叶质量指标数据，不易直观判断烟叶质量的好坏，需要借助数据分析方法从多个角度认识入库烟叶质量情况。

本系统提供统计描述、相关系数、模糊散点图等分析手段，以图形化方式直观展示分析结论。

首先为避免检测数据中的一些特殊点（奇异值、误测值等）对
数据分析造成的干扰，利用方差剔除法去除分析数据中的异常样本。

其次，利用简单相关系数分析数据间可能存在的线性关系是否显著。

例如两糖差与刺激性存在线性关系，总烟碱与烟气烟碱、劲头有极显著的线性关系。

模糊散点图法是一种智能计算技术。

由于烟叶感官评吸主要是依靠行业专家感官体验来划分等级，数据本身不可避免地存在诸多人为因素误差。

基于信息扩散近似推理的模糊散点图，能够处理小样本提供的模糊信息，对原有的小样本进行降噪和光滑处理，在尽可能不改变原有样本信息（规律）的情况下将离散的数值转变成连续值，充分直观地描绘出两变量之间的依赖关系[3]。

如图2，算法执行结果表明烟叶糖碱比升高，香气质逐渐变好。

3 系统主要功能设计与应用
3.1 烟叶检测数据管理。

本功能主要通过记录烟叶取样信息，以及烟叶外观、理化、烟气检测结果，反映库存原料的详细质量状况，指导烟叶采购和使用。

通过对不同角色权限的控制，实现原料管理人员、质量检测人员不同的数据管理功能。

烟叶取样是整个检测任务的源头，系统提供取消取样、烟叶库存地导出等方便用户管理的功能。

所有的检测数据审核完成后，配方人员围绕着烟叶编码，可集中查询到烟叶的库存、理化等质量信息，为不同产品选用合适原料提供基础数据支撑。

3.2 烟叶评吸数据管理。

本功能主要实现了评吸活动的全过程数据管理，将计算机技术和统计分析等方法引入到评分结果综合分析中，把感官评吸繁杂的数据统计工作简单化，提高了打分结果统计的有效性。

如图3，在新建的评吸任务中维护专家评吸的烟叶感官质量结果，通过异常值分析和综合评价统计方法获得最终烟叶感官评价结果。

3.3 烟叶质量统计分析。

本功能实现通过封装统计分析和智能计算算法类，实现对各产区烟叶内在质量规律分析。

利用烟叶库存结构对比分析实现按烟叶产区、年份、部位、档次、等级组合分析库存原料结构比例，反映库存原料对卷烟生产的保障情况。

如图4，利用移动差值图、波动趋势图实现烟叶质量年度波动分析，展现近年内企业采购原料质量变化趋势。

另外，通过叶产区质量差异、质量相关性分析为原料管理人员和配方人员提供影响烟叶内在质量
的关键成分信息。

烟叶质量管理与分析系统上线后，改变了以前数据分散在不同部门的现象，节省了很大的精力与时间，有效地实现了对烟叶基础质量数据的管理和查询。

企业在实现烟叶管理信息化的同时，还建立一整套关于原料取样管理、质量数据采集规范，提高了数据的可靠性和及时性，提升了原料质量监督管理工作效率，更好地为产品研发服务。

4 结束语
烟叶原料管理信息化对工业企业产品研发和生产管理有着重要意义，它是“数字烟草”的基础内容。

本文论述的烟叶质量与分析系统功能比较完善，不仅与erp系统有效集成为企业提供了统一的原料数据库，而且利用智能技术从多角度分析了原料质量的稳定性、均匀性，挖掘原料内在质量变化规律，为原料提质和配方可用性研究提供强大的技术支持。

今后系统还考虑从原料醇化、原烟配打等方面扩展管理功能，深入分析原料质量稳定性控制方法，围绕烟叶标样制定与质量管理进行深入研究。

参考文献：
[1]闫克玉，王建民，屈剑波等.河南烤烟评吸质量与主要理化指标的相关分析[j].烟草科技，2001，（10）：5-9.
[2]王允白.烟叶主要化学成分与评吸香味关系研究.中国农业科学院烟草研究所，1996.
[3]黄崇福.自然灾害风险评价理论与实践[m].科学出版社，2004.341-352.。