タバコの生産において、香料の印加の有無、均一な印加は製品品質の一致性を保障する重要な一環である。本研究は高スペクトルイメージング技術を用いて探索的実験を行い、香料のスペクトル特徴を分析し、水分干渉との区別能力を評価することを目的とした。

「実験環境」

本試験は近赤外高分光カメラを用いてタバコ葉サンプルに対してデータ収集を行った。このカメラはInGaAs検出器に基づいており、動作帯域は900 ~ 1700 nmで、8 nmのスペクトル分解能と640個の空間画素を備えており、タバコ葉表面の微細なスペクトル特徴を正確に捉えることができる。試験の過程で、フレームレートと露出時間を設定でき、外部トリガとROI窓開けをサポートする機能を利用して、収集効率を最適化し、データの一致性を確保します。

試験サンプルは6つのグループに分けて連続測定を行った。

まず全体的に乾燥したタバコ葉サンプルを基準データとして収集する、

その後、サンプルの下半分に液体香料をグループごとに増分散布し、5つの異なる散布量の勾配サンプルを形成し、香料の使用量がスペクトル応答に与える影響を研究する。

最後のグループは上半分に水道水、下半分に香料を散布し、比較分析によって香料と水のタバコ葉表面のスペクトルの違いを区別した。

データ収集プロセス全体で、環境条件とカメラパラメータを厳格に制御します。異なる状態のタバコ葉のスペクトル特徴を分析することにより、香料分布とスペクトル変化の間の対応関係を確立することができ、タバコ葉品質の非破壊検査に有効な手段を提供することが期待される。

「高スペクトルデータ」

「高スペクトル曲線」

未散布領域：

散布1回：

散布2回：

散布3回：

散布4回：

擬似カラー合成：

「まとめ」

分析により、香料処理後のタバコ葉のスペクトル曲線は1450 nmで明らかな吸収谷が現れた。3バンドの組み合わせを最適化して画像の可視化を行うことで、処理領域を効果的に強調することができる。しかし、本研究の核心的な難点は、香料と清水のスペクトル特徴が高度に重なり、効果的に区別することが難しいことである。