雪茄烟烟支外观质量检测方法的分析

摘要：雪茄烟的外观质量不仅直接影响消费者的购买决策，也是其内在品质的重要体现。随着消费者对雪茄品质要求的不断提高，传统的外观质量检测方法已难以满足现代生产的高效、精准需求。本文综述了雪茄烟烟支外观质量检测的重要性，分析了人工目视检测、图像识别技术、光学检测技术以及人工检测与现代技术结合等常见检测方法的优缺点。在此基础上，提出了检测方法的改进方向和检测技术的创新应用建议。

关键词：雪茄烟；烟支外观质量；检测方法；图像识别技术

雪茄作为一种具有独特风味和文化内涵的烟草制品，其外观质量一直是消费者关注的重点。良好的外观不仅能够吸引消费者，还能在一定程度上反映雪茄的内在品质。近年来，随着雪茄市场的不断扩大，消费者对雪茄品质的要求越来越高，这促使雪茄制造商不断优化生产工艺，提升产品质量。然而，传统的外观质量检测方法，如人工目视检测，存在效率低、主观性强、难以量化等问题，难以满足现代大规模生产的需求。

一、雪茄烟烟支外观质量的重要性

（一）外观质量对消费者购买决策的影响

雪茄的外观质量是决定其购买决定的重要因素。在选购雪茄时，顾客通常会第一时间根据其外表来评价其质量与价值。外形美观的雪茄，如外形整齐，色泽均匀，表面平滑无缺陷，能使顾客对其产生较好的第一感觉，并增加对其质量的信任感。另外，好的外形也会提高顾客对雪茄的期望值，进而对雪茄的口味及口味期望产生一定的影响。所以，雪茄的外在品质不但会影响到顾客的购买意向，同时也会对雪茄的品牌忠诚及多次购买产生一定的影响[1-2]。

（二）外观质量与雪茄烟内在品质的关系

雪茄的烟枝外形好坏与其内部质量有很大关系。雪茄的外形、色泽及表面纹理等外在特性，既是卷烟加工技术与原材料选用的直接体现，也直接关系到雪茄的燃烧性能与香味的呈现。其中，雪茄的紧密程度及均匀程度直接关系到卷烟的燃烧均匀程度，从而对香烟的稳定及口味产生一定的影响；而卷烟的颜色、质感又与烟草的成熟程度及发酵程度密切相关，从而对雪茄的味道、香味产生了直接的影响。所以，优良的外表品性，既是外部反映，又是内部质量的保证。

二、雪茄烟烟支外观质量检测方法

（一）人工目视检测

目前，在雪茄烟气表面质量测试中，采用人工目视检测对卷烟的外表质量进行评价。该工艺已得到了普遍的使用，但也有一定的限制。首先，人工目视检测主要依靠操作者的主观感知，易受人为干扰，造成测量数据的不一致与不稳定。其次，人工目视检测存在着时间长、效率低下等缺点，不能很好地适应批量制造的要求。另外，该方法很难实现对产品的准确定量解析，且产品的质量信息很难保存与分析。但是，对于某些小型产品或对测量准确度不高的情况，人工目视检测仍然是有用的。在计算机视觉、深度学习等领域的快速发展下，人工目视检测的测量方式正逐步被更加高效、精确的自动测量所替代。

（二）图像识别技术

采用图像识别技术对雪茄烟支进行表面品质检验，是提高卷烟烟支外观质量的一种有效方法。目前，以计算机视觉与深度学习为基础的目标识别技术已有较大发展。目前，有研究通过构建基于YOLOv5模型的检测系统，实现了对雪茄烟烟支柱面缺陷的高效检测，其多类别平均准确率（MAP）达到87.7%，单张图像检测时间仅为13.1毫秒，显著优于传统的Faster-RCNN和FSSD模型。另外，本项目提出的新算法与常规的图象处理相融合，可以实现在不同照明环境下，对烟支的缺损区进行精确定位[3]。通过本项目的研究，有望在保证快速、准确的前提下，提升对复杂结构的辨识能力，为实现卷烟表面品质的自动测量奠定基础。

（三）光学检测技术

通过对雪茄表面缺陷检测的光学检测技术，采用了一种新型的、快速的、准确的检测卷烟表面缺陷的方法。比如，利用高帧频的全彩摄像机采集卷烟表面的图象，再经工控机对其进行图象分析，可以实现对卷烟表面斑点、油渍和褶皱等缺陷的探测。另外，已有研究建议将该方法用于烟叶成分均匀度的快速检测。该方法抗干扰能力强，检测速度快，精度高，可以减少由烟雾引起的虚假检测。

（四）人工检测与现代技术的结合

将人工目视检测和现代技术等测试方法相结合，可以有效地对雪茄的烟枝进行表面品质的测试。然而，由于存在着效率低、易受到人为干扰等问题，因此，采用人工目视检测进行表观缺陷的自动识别，具有较大的局限性。利用计算机视觉、深度学习等先进的检测方法，可以快速准确地检测出卷烟表面的圆柱形、空心等表面缺陷。比如，基于YOLOv5模型的检测系统，通过图像采集和处理，能够实现对柱面缺陷的高精度检测，其多类别平均准确率（MAP）可达87.7%，单张图像检测时间仅为13.1毫秒。另外，在不同的照明环境中，系统能够精确地对漏烟部位进行辨识，从而实现对漏烟部位的定量检测。该研究将人工目视检测和现代技术相结合，既能有效地降低测试过程中的人为干扰，又能有效地降低测试过程中的机器误差，从而有效地改善雪茄制品的品质，具有重要的理论意义和应用价值[4-5]。

三、雪茄烟烟支外观质量检测方法的优化建议

（一）检测方法的改进方向

雪茄烟烟支外观质量检测方法的优化建议应着重从提高检测效率、精度、自动化程度以及增强鲁棒性和泛化能力等方面入手。现有的测试手段存在着效率低、准确性差以及容易受到人为干扰等问题。本项目拟采用基于YOLOv5的快速高精度检测方法，实现单幅影像的快速检测，并通过添加 EPSA等手段，提高算法的多尺度表达能力。同时，采用Mosaic图像增强算法处理训练数据，可提高模型的鲁棒性和泛化能力，使其适应不同检测环境。此外，优化后的检测模型还能实现缺陷的分类检测，为质量控制和工艺改进提供更详细的信息，从而推动雪茄烟烟支外观质量检测向更高效、更精准、更自动化方向发展。

（二）检测技术的创新应用

在雪茄烟支表面品质测试中，对测试技术进行创新性的运用是提高测试效果与准确性的重要途径。近几年，以计算机视觉与深度学习为基础的目标识别研究已有较大发展。目前，已有研究在YOLOv5模型基础上，结合信道注意力机制、优化激活函数（如 Swish等）以及损耗函数（如 DIoU等）来提高目标识别的准确性与速度。此外，还有研究开发了一种结合机器视觉和负压抽吸技术的装置，能够同时检测雪茄烟的外观和内部质量缺陷[6]。通过本项目的研究，在提升烟草烟雾形态检测的自动化水平的同时，提升其识别的稳健性与普适性，为烟草烟雾的表观质量监测研究提供更加高效准确的技术支撑。

结语：

未来，随着人工智能、大数据分析和物联网等新兴技术的不断发展，雪茄烟烟支外观质量检测有望实现更高效、更智能的自动化检测。例如，通过构建智能化的检测系统，实现对雪茄烟支外观缺陷的实时监测和自动分类，为生产过程中的质量控制提供即时反馈。

参考文献：

[1] 张鹏飞，陈姣文，郭洪滨，等.雪茄烟烟支外观质量检测方法[J].烟草科技， 2024， 57（1）：91-97.

[2] 贾梦珠，王剑，施友志，等.雪茄烟支含水率与不同环境温湿度之间的关系研究[J].农产品加工， 2022（3）33-34.

[3] 食品加工与安全.海南雪茄烟叶及其主流烟气中主要化学成分分析[D]. 2023（55）99-100..

[4] 徐波，訾成怡，王剑，等.国内外代表性雪茄烟感官品质特征比较[J].烟草科技， 2024， 57（6）：64-74.

[5] 林智慧，赵云飞，王以慧，等.遮荫率对福建雪茄茄衣烟生长和晾制后烟叶质量的影响[J].中国烟草科学， 2023， 44（3）：92-98.

[6] 陈泳纬.不同遮荫强度对雪茄烟叶生理特性及晾制效应的影响[D].河南农业大学，2023.