密集烤房物联网智能烤烟系统开发与应用研究

白万明，黄一兰，许锡祥，段江平*，柯旗炎，张瀛，靖军领，黄珊，赵云飞，黄隆，胡波，何明兴，张发汉

(1.福建省烟草公司三明市公司，福建 三明 365000；2.福建奥托康能源科技有限公司，福建 三明 365000)

烤烟烟叶成熟采摘后必须经过烘烤加工才能制成工业用烟，烟叶烘烤过程成为制约烟叶质量的关键环节[1]。传统方式是利用干湿球玻璃温度计采集数据，需人工长时间监测，劳动强度大，操作规程复杂，烟农对基本的烘烤技术掌握不熟悉，主要表现为控火能力差，烘烤转火时间把握不准，排湿过早或过晚等，导致烟叶质量水平低，风机开启大小和时间把握不准，造成排湿过快出现青筋烟，或造成烤房内温湿度分布不均匀，烟叶干燥程度差异明显，增加了烘烤难度[2]。烟叶烘烤过程的自动化、智能化将是未来烟叶烘烤研究及发展的方向。互联网+烤烟作为烤烟技术的新兴研发领域，将互联网应用于烤烟生产的工艺监测中，还处于探索阶段。三明市烟草公司联合福建奥托康能源科技有限公司(福建奥托节能科技有限公司)自2016年就开始积极探索互联网+智能化烤烟，完成了从软件到硬件的开发研制，并形成了包括1个发明专利和4个实用新型专利的5个授权专利技术成果，达到了国内领先水平。2018—2019年双方持续投入资金和人力，致力于将上述技术成果产业化应用转化，已经形成了一种互联网+智能化烤烟的解决方案，通过硬件改造和系统开发，使传统密集燃煤烤房升级为基于平台的在线智能化烤房。通过对烤房的温湿度、烟叶状态变化的在线监测和智能化控制，依托福建省烟草公司三明市公司科技项目“密集烤房物联网智能烤烟系统开发”，已经完成智能烤烟控制器硬件开发及物联网智能烤烟系统建设、物联网烤烟网站及手机烤烟APP的软件开发建设，初步实现了烤烟数据智能化监测、促进烘烤过程精细化、可视化管控，同时形成烤烟生产数据统计分析，从而可以指导烤烟控制过程的工艺曲线改进，为烟叶烘烤质量的大幅度提升提供先进的软硬件平台。

1 材料与方法

为进一步提高烟叶烘烤智能自动化水平，改造升级现有的物联网智能烤烟系统，改进完善系统，进行示范性推广，同时培训烟技员、烟农。本研究通过做好烤烟现场的数据分析比对、技术改造，积累丰富的实践经验，为未来的大面积推广应用奠定良好的基础。

1.1 常规密集烤房的改造升级及物联网控制系统硬件设备组成

本次试验选定明溪和沙县的烤房群，对20座生物质颗粒燃料机烤房进行升级改造(图1)。密集烤房物联网烤烟控制系统硬件设备组成：4G网络高清摄像头20套；智能数据采集终端20套；烤房群服务器2套，可服务不超过100座烤房；UPS(4KVAH)2套；网关等网络设备2套。

图1 物联网智慧烤烟系统烤房群服务器及4G网络设备

1.2 物联网智能烤烟系统软件组成及功能简介

物联网智能烤烟系统软件组成：云服务空间1套，后台管理平台及通讯软件1套，数据库软件1套，智慧烤烟APP应用软件1套。

管理后台包括设备管理、参数设定、菜单管理和用户管理等功能模块(图2)。

图2 管理后台功能模块组成

数据库管理包括报警记录数据库、烘烤图片数据库、烘烤曲线数据库和在线监控实时数据等(图3)。

图3 管理后台功能模块组成

智慧烤烟手机APP应用软件界面，支持安卓和苹果两大操作系统，智能手机兼容性好。只要手机能够访问互联网就可以登录智能烤烟云平台，查看相关烤房的实时监控和历史数据(图4)。

图4 手机应用软件界面图示

物联网智慧烤烟系统手机APP实时监控烤房内烟叶变化情况，可以实现远程查看烟叶变黄、失水状态。截图摘录如图5所示。

图5 手机APP实时监控烤房内烟叶变化情况

1.3 物联网智能烤烟系统架构

物联网智能烤烟系统架构如图6所示。

图6 物联网智能烤烟系统构架

1.4 物联网智能烤烟系统平台的特点和优势

物联网智能烤烟系统平台具有以下特点和优势：应用标准化的接口技术整合各烤烟设备中的实时数据；利用大数据技术集中存储、管控实时数据；利用云计算、移动互联技术让烟叶生产管理人员、烟技员或烟农在手机上监视烤烟生产过程；提供曲线、趋势预警、接口监测管理等多种形式的数据分析、数据管理工具。

2 结果与分析

通过采用物联网智能烤烟系统的烤房与普通密集烤房进行烘烤对比试验，2019年5—7月，项目组在沙县夏茂和明溪胡坊通过对20座密集烤房部署物联网智能烤烟系统，对两地27 hm2烟叶进行智能化烘烤示范应用，烤后干烟40 500 kg，与普通密集烤房进行烘烤对比试验。

2.1 对比分析

2.1.1 烤后烟叶外观质量

烘烤试验表明，物联网智能烤烟系统烤房具有升温平稳、控温精准、不掉温的优点，能使烟叶充分变黄、凋萎、发软，内含物转化充分，采用物联网智能烤烟系统的烤房与普通密集烤房烘烤的烟叶相比，烤后的烟叶油分足、色泽亮，正反面烟叶颜色均匀、色差小，下、低等烟比例明显减少，总体烤后烟叶外观质量好于普通密集烤房(表1)。

表1 物联网烤房与普通密集烤房烤后烟叶外观质量对比

2.1.2 烤房自动化程度

从物联网智能烤烟系统烤房与普通密集烤房自动化程度对比看，采用物联网智能烤烟系统烤房可实现一键烤烟，省去烟农在现场监测的时间，大大降低烤烟的劳动强度，形成烤烟温湿度参数和图片的自动采集存储，并进行大数据对比分析(表2)。

表2 物联网烤房与普通密集烤房自动化程度对比

2.1.3 烘烤用工成本

两种烤烟房的用工数量及成本如表3，物联网智能烤烟系统烤房每烤用工为1.0个，烘烤用工成本150元；普通密集烤房，每烤用工为2.5个，烘烤用工成本为375元。物联网智能烤烟系统烤房每烤用工节约225元。

表3 物联网烤房与普通密集烤房用工成本对比

2.1.4 烤后烟叶上等烟、均价

从物联网智能烤烟系统烤房与普通密集烤房烤后烟叶上等烟比例和均价对比结果发现，物联网智能烤烟系统烤房上等烟比例为72.6%，比普通密集式烤房高出5.3百分点；物联网智能烤烟系统烤房干烟均价为35.5元·kg-1，比普通密集式烤房提高3.2元·kg-1(表4)。按照每烤460 kg干烟计算，每烤烟叶可增收1 472元。

表4 物联网烤房与普通密集烤房烤后烟叶效益对比

2.1.5 综合效益提升

从物联网智能烤烟系统烤房与普通密集烤房综合效益对比结果发现，相较于普通密集烤房，物联网智能烤烟系统烤房每烤烟叶用工成本降低225元，烟叶效益提升1 472元，综合效益提升1 697元。

2.2 实时监测烤房内温湿度及烟叶变化状态

通过随机抽取2018—2019年明溪胡坊、沙县夏茂各两烤次物联网智能烤烟系统监测烟叶烘烤温湿度变化情况，绘制曲线图(图7～10)。通过曲线图可以发现烟叶烘烤过程中存在的问题，为今后烟叶烘烤提供指导意见和改进措施。通过曲线图可看出：2018年明溪胡坊0017第1烤次烟叶烘烤中存在干筋期湿球温度过低，干球温度54 ℃以后湿球温度基本在40 ℃以下，易造成烤后烟叶颜色偏淡，香气挥发；2019年明溪胡坊0017第1烤变黄期部分节点存在升温过急，湿球温度不稳定的情况，易造成烟叶烤青、挂灰；2019年沙县夏茂1109第3烤次烟叶烘烤定色期、干筋前期湿球温度存在明显异常，定色期湿球温度偏高，易造成烤后烟叶蒸片、挂灰，干筋前期湿球温度偏低，易造成烤后烟叶色淡；2019年沙县夏茂116第3烤次烟叶烘烤存在变黄期温度忽高忽低、掉温等异常情况，易造成烟叶烤青、挂灰，第3烤为中部叶，变黄期烘烤时间偏短，烟叶变黄程度不够，淀粉、蛋白质等大分子物质转化不充分，易造成烟叶烤青、光滑、僵硬。通过以上分析可以发现烘烤过程中存在的常见问题，为来年烟叶烘烤提供有针对性的指导意见。

图7 2018年明溪0017第1烤次烘烤监测曲线

图8 2019年明溪0017第1烤次烘烤监测曲线

图9 2019年夏茂1109第3烤次烘烤监测曲线

图10 2019年夏茂1116第3烤次烘烤监测曲线

2.3 完善物联网智能烤烟烘烤工艺曲线

通过开展密集烤房物联网智能烤烟控制系统开发，进一步完善云平台在线智能化烤烟系统的烘烤工艺，在烟叶烘烤过程的变黄凋萎期、干叶定色期、干筋期，通过云平台对视频信号的监测，结合烟叶的外观色泽状态和烤烟房温湿度数据，应用烤烟系统服务器云计算进行自动调控。当烤烟系统服务器与智能化烤房之间的网络连接出现故障时，烘烤工艺由智能烘烤控制装置按照预设工艺曲线执行，利用物联网实现烟叶烘烤过程中温湿度、烟叶变化状态的数据监测、存储和可视化、大数据分析比对等功能，达到进一步优化完善不同品种、部位烟叶的烘烤工艺曲线。

对比翠碧1号烘烤工艺技术，采用本研究的物联网烤房在烘烤的过程中可以清晰地看到烘烤过程中各个阶段烟叶叶片外观特征变化情况(图11)。通过历史数据的分析，有助于进一步优化烘烤曲线，亦可以根据实时数据调整烘烤工艺。

图11 翠碧1号烟叶智能烘烤监控数据

3 小结与讨论

试验结果表明，采用物联网智能烤烟系统的烤房优势明显，烟叶烘烤的自动化水平显著提升，大大解放了生产力，有效降低烟农的劳动强度，提高工作效率，实现轻松烤烟。智能烤烟系统实现了烘烤工艺的精准控制，电烤房全程自动控制供热，根据控制仪上的烘烤工艺曲线进行精准烘烤，操作简便，可实现一键式全自动烘烤。采用智能烤烟系统后烤烟的综合效益提升，物联网烤房提升综合效益1 697元。物联网智能烤烟系统实现了手机APP在线监控，随时随地查看烟叶的烘烤情况，及时发现烘烤出现的问题，减少烤坏烟现象的发生。一人可同时看管多座烤房，有效节省人工费用，有利于实现专业化烘烤。烤后烟叶质量较好，通过对比试验，发现烤后烟叶油分足、色泽亮、正反面烟叶颜色均匀、色差小。

本研究收集了烤烟历史数据和烟叶状态数据，可形成烟叶烘烤大数据，为后续烟叶烘烤工艺优化和经验总结提供数据支撑。可将烤房实时温湿度与对应的实时烟叶状态图片作为数据显示在手机APP和后台电脑上，进而建立真正的烘烤大数据系统，并以图像自动识别技术将烟叶实时图片与该品种烟叶的分时标准色度自动对比，以自适应学习和模糊控制算法等人工智能技术实时改善烘烤工艺曲线并自动调整温湿度设置，实现真正的闭环控制自动化烘烤。

自动化、智能化烘烤设备，是实现“规模化种植、集约化经营、专业化分工、信息化管理”的有效途径[3]，是未来烟叶烘烤的发展方向。本项目目前完成数据的采集和烘烤可视化，智能化控制、互联网烤烟大数据分析与应用系统开发和产品的成本控制是后续工作需要继续研究的方向。智能化控制方面，研发精准控制监测系统，开发基于对烘烤烟叶的状态监测智能控制系统，实现精准烤烟。烟叶烘烤作业受许多因素影响，如气候变化、编烟与装烟稀密程度、烤房保温性能、通风排湿能力、燃料质量及烧火技术、火管散热状况和炉灶升温、稳温性能及烟叶烘烤特性等[4]，通过物联网烤烟大数据分析与应用系统的开发，重点研发大数据智能分析、大数据对改善烘烤工艺的应用。