关键词：近红外光谱；烟草在制品；化学成分；模型；实时
摘 要：为了研究烟草在制品化学成分的稳定性,在线采集了烘丝出口叶丝的近红外光谱(NIR),采用连续小波变换方法进行光谱预处理,结合主成分分析(PCA)方法研究了样品常规化学成分与NIR的关系；建立了烟草在制品稳定性的表征模型,并通过调整烘丝工序加工参数对模型进行了验证.结果表明:NIR能够对样品常规化学成分所包含的信息进行表征；当显著性水平α=0.05时,B牌号试验卷烟的表征模型对异常样品的识别率为100％,对正常样品的识别率为98％,A,C,D和E牌号卷烟的模型对正常样品的识别率分别为98.7％,99.3％,100％和98.4％.该NIR模型能够对烟草在制品质量进行有效的实时监测.