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烟草产业作为中国重要的经济支柱，烟叶分选的质量与效率直接影响行业效益。传统人工分选存在效率低、主观性强、标准难以统一等问题，而机器视觉技术受限于可见光波段，难以捕捉烟叶深层特征。深圳中达瑞和科技有限公司推出的高光谱相机解决方案，通过融合光谱成像与人工智能技术，实现了烟叶分级准确率超86%、检测效率达42片/秒的突破，为烟草行业提供了高效、精准、可定制化的智能化分选新路径。

一、行业痛点与需求分析

中国烟草行业规模庞大，2020年卷烟产量达2.39万亿支，烟叶种植覆盖20余省，其中云、贵、川、湘为生产大省。以云南烟叶为例，单烟叶平均质量10.24g，收烟站日均需处理约42片/秒的检测任务，且要求分级准确率≥80%。传统人工分选效率低、易疲劳，而普通机器视觉仅依赖可见光成像，无法识别烟叶的致密度、含油含水率等关键特性，导致漏检、误检率高。行业急需一种兼具高效率与高精度的智能化分选技术。

二、高光谱成像技术原理：从“可见”到“可识”

高光谱相机通过采集目标物体在400-1000nm波段的连续光谱数据，生成包含空间与光谱信息的“数据立方体”。不同等级烟叶因成分、结构差异，在特定波段呈现独特的吸收/反射特征（如一级烟叶与二级烟叶的光谱曲线差异），形成“光谱指纹”。结合机器学习算法，可对烟叶的等级、含水量、油分等进行定量分析，突破传统视觉的局限性。

技术核心优势：

多维特征捕捉：除颜色、形状外，可检测致密度、化学成分等隐性指标；

高准确率识别：基于标注数据训练的模型，分级准确率超86%，其中三级烟叶识别率高达95%；

非接触无损检测：避免物理损伤，适用于高附加值烟叶分选。

三、烟叶分选解决方案：从数据采集到智能分选

中达瑞和的光谱成像分选系统包含三大环节：

1. 数据采集与标注，使用推扫式高光谱相机（如VIX-N110）采集不同等级烟叶的光谱数据，覆盖400-1000nm波段，分辨率达2nm；

2.对数据进行标注，建立分级模型的“训练集”。

3.模型训练与验证，基于深度学习算法，分析光谱曲线差异，生成分级模型；通过交叉验证确保模型泛化能力，测试显示各等级准确率稳定在76%-95%。

4.在线分选与自动化控制

工业级光谱相机（如MAX-G800）实时采集流水线上的烟叶光谱信息，传输至工控机；

模型匹配后输出分级信号，控制传送带将烟叶自动分选至对应等级区域。

典型应用场景：

半自动分拣台：人工上料后，相机实时显示分级结果，辅助人工分类；

全自动分选机：集成于商烟采购线，实现无人化高速分选。

四、核心产品：MAX-G800与VIX-N110的协同应用

MAX-G800视频光谱相机

定位：工业批量部署，适配自动化产线；

参数：7+RGB多光谱波段、1440×1080分辨率、20帧/秒采集速度，支持USB/网口数据传输；

优势：可挂载于分选线，实时传输光谱数据至PLC执行分选指令。

VIX-N110推扫式高光谱相机

定位：精细化建模与分析，适用于实验室或样品中心；

参数：600个光谱通道、165fps最大帧率、2nm光谱分辨率，支持USB3.0即插即用；

优势：为分级模型提供高精度数据基础，助力算法优化。

五、方案优势：效率、精度与成本的平衡

效率提升：全动作周期仅300ms，满足1.5m/s皮带线速度，检测效率超42片/秒；

精准分级：准确率超86%，远超传统机器视觉（通常＜70%）；

灵活定制：支持半自动、全自动多场景部署，可扩展GPS、WIFI等模块；

高性价比：设备成本与传统高端CCD相机相当，但分选效益提升数倍。

六、应用价值与行业影响

高光谱相机的应用推动烟叶分选从“经验判断”迈向“数据决策”：

标准化：消除人工分选的主观性，统一全国分级标准；

降本增效：减少人力依赖，降低误检导致的资源浪费；

数据驱动：积累的光谱数据库可反哺种植端，优化烟叶品种与栽培策略。

深圳中达瑞和的高光谱相机解决方案，通过“光谱指纹”技术与智能化算法，解决了烟叶分选的效率与精度双重难题。随着技术迭代与成本优化，高光谱成像有望成为烟草行业智能化升级的标配，为“中国智造”在农业细分领域树立新标杆。