综述：烟草分类技术综述：连接原料特性与终端产品质量的重要桥梁

本综述系统总结了从传统分析方法到前沿智能系统的烟草检测与分类技术最新进展，重点分析了外观特征识别（图像处理与深度学习）、化学结构检测（光谱技术与机器学习）、热反应分析（热解燃烧特性）及反应产物分析（GC-MS等）四大技术领域，特别强调了原位高光谱检测与机器学习结合在实现实时无损分类与化学成分分析中的应用前景。

　　

Application of Machine Learning in Tobacco Classification

为克服人工分类局限性并推动烟草分级技术向智能化发展，机器学习（ML）方法的引入尤为关键。传统分类方法主要依赖视觉观察和经验判断，难以有效识别烟叶间细微的形态和成分差异。随着现代检测技术的广泛应用，产生了描述烟叶外观、化学结构和热反应特性的高维数据集。机器学习方法，包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN），能够从这些复杂数据中自动提取关键特征，建立准确的分类模型，从而显著提高分类的客观性、一致性和效率。

Classification technologies based on recognition of the physical appearance of tobacco leaves

现代烟草分类系统已从主观视觉评估发展为计算机视觉驱动的方法。应用图像处理算法量化烟叶的颜色、形态特征、纹理图案等属性，从而建立标准化的分级指标。该方法提高了生产批次间分类的准确性和一致性，同时减少了人为判读错误。深度学习架构，特别是CNN，通过自动学习分层特征表示，进一步提升了识别精度。这些系统能够区分微妙的视觉差异，例如叶脉图案、斑点分布和颜色深浅，这些差异与烟草等级和质量密切相关。自动化视觉检测实现了高通量操作，满足了现代生产线对效率和标准化的要求。

Classification technology based on recognition of tobacco leaves chemical structural features

烟叶的化学结构是决定其质量的关键因素，主导着热解和燃烧反应动力学，并调控香气物质的释放机制。现代分类系统采用高光谱表征与机器学习相结合的双驱动分析框架。高光谱技术通过光学机制（即吸收、散射和发射）在分子/原子分辨率上获取物理化学信息。近红外光谱（NIS）、拉曼光谱和中红外光谱（MIR）等技术可非破坏性地同时测定多种关键内部成分，如尼古丁、总糖和总氮。结合化学计量学方法（如PCA、PLSR和SVM），能够对光谱数据进行降维、特征提取和模型构建，实现对不同产地、品种和等级的烟叶进行快速、准确的分类与鉴别。

Classification techniques based on analysis on thermal reaction characteristics of tobacco leaves

在卷烟抽吸过程中，烟草基质在一定温度范围内经历热解和燃烧反应。烟草内部化学成分的多样性导致其热反应行为存在显著差异。这种区别具体体现在两个关键热力学指标上：热重（TG）速率变化模式和热释放强度分布。为实现烟草原料的精确分类，热分析技术，如热重分析（TGA）和差示扫描量热法（DSC），被用来捕捉这些独特的热特性。机器学习算法随后处理这些热分析数据，识别出与特定烟草类型相关的模式。这种基于热反应的分类方法提供了对烟草燃烧行为的功能性洞察，这与最终的感官体验直接相关。

Classification techniques based on extraction of tobacco leaves

烟叶的化学成分是卷烟质量的首要决定因素。在热解燃烧过程中，烟叶内的基本化学组分，包括糖类和蛋白质，在高温下经历复杂的热化学转化。这些转化产生诸如尼古丁、酚类和醇类等反应产物，直接影响烟气特性和消费者感官体验。鉴于不同烟草类型其成分和产物分布存在显著差异，基于提取物的分析方法，如气相色谱-质谱联用（GC-MS）和热解-气相色谱-质谱联用（Py-GC-MS），能够对挥发性、半挥发性化合物以及热解产物进行精确的定性和定量分析。将这些化学成分数据与感官评价属性相关联，机器学习模型可以预测烟草质量并进行分类，为配方设计和产品开发提供科学依据。

Challenges and Opportunities in Tobacco Classification

烟草研究领域的最新进展推动了基于外观、化学和热解属性的分类方法取得实质性进展。高分辨率分析平台（包括NIS、Raman、GC-MS和Py-GC-MS）的出现，使得能够对烟叶成分进行精确的定性和定量分析。互补的数据驱动方法（如PCA、PLSR和CNN）促进了系统特征提取和模型构建。未来的发展机遇在于多模态信息融合，即将外观、化学和热数据结合到统一的评估框架中。智能、原位、全自动化系统的集成将进一步提高分类精度，缩短评估周期，并有助于提升烟草加工的标准化水平。