一种比色指示烟盒、比色指示码的制备方法及读取方法

技术领域

本发明涉及烟盒技术，具体涉及一种比色指示烟盒、比色指示码的制备方法及读取方法。

背景技术

目前，市面上所售卖香烟的生产日期印在纸质烟盒塑料密封膜上，而仅靠香烟生产日期来表示香烟品质和质量，用户获得的香烟品质信息比较片面，由于消费者购买时不能拆封，无法直观的观察到内部香烟品质，如卷烟受潮或在存储中环境发生变化等都会导致卷烟质量发生改变，影响用户抽吸体验。本发明旨在传统的香烟盒结构基础上，在烟盒内部增加比色阵列，通过多孔结构反应架使香烟挥发气体与比色阵列化学物质发生反应，不同生产时间的香烟所挥发的气体成分各不相同，因此各个比色阵列指示码中所表现出的颜色不同，通过轻量化自注意力机制训练出的模型可在云端或移动端计算，快速准确识别当前比色指示码所处模式，消费者通过小程序、APP用户程序扫码比色指示码，快速获得卷烟品质信息。因为卷烟出厂后，在不同时间段会发出的气体成分不同，且气体成分复杂，难以全部准确测定，卷烟在存储过程中可能会遇到受潮、阳光照射、高温等复杂情况，严重影响香烟品质，所以如何构建比色阵列、如何制备比色指示码都是难点；形成比色指示码以后，采用什么样的算法去检测读取指示码才能反映出香烟品质，也是技术难点，涉及到样本集与训练集制作、模型网络结构设计、超参数的确定等诸多问题，需要对这些不确定性因素进行组合、探索，摸索出一条可行的技术路线。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种比色指示烟盒、比色指示码的制备方法及读取方法，消费者购买香烟时可以利用移动手机等设备更加便捷直观的了解真实的香烟品质信息。

根据本发明的一个方面，提供了一种比色指示烟盒，包括烟盒外壳、附于烟盒内部的比色指示码及展示窗口；

所述展示窗口位于烟盒展示面中间偏下的位置，展示窗口使用透明罩密封，用于展示比色阵列，获取比色码信息；

所述比色指示码贴于展示窗口下方；烟盒腔体采用复合铝箔纸包裹，在展示窗口处预留相同大小的开口，用于在不遮挡比色阵列的同时使香烟挥发气体流通，比色指示码充分与气体反应。

进一步地，所述比色指示码由化学染料经溶胶-凝胶法均匀固定在多孔基底表面风干后所得，形状相同大小一致的固态化学染料整齐排列构成比色阵列传感器，其中化学染料包含以下至少之一：Lewis酸/碱染料、溶剂致变性染料、Brønsted酸/碱性染料，溶剂包含酸化溶胶-凝胶溶剂或氯仿溶剂。

根据本发明的又一个方面，提供了一种比色指示码的制备方法，包括：

S1、制备酸催化下的溶胶-凝胶溶剂：取9.1 mL四乙氧基硅烷、12.9mL正辛基三乙氧基硅烷、37.2 mL乙二醇甲醚、27.3mL丙二醇甲醚乙酸酯以及19.1mL纯水，将以上试剂依次加入到样品瓶中搅拌均匀，再加入4.5mL浓度为0.1 mol/L盐酸，混合后并置于200mL样品瓶中后，用磁力搅拌器水浴30°C搅拌2h备用；

S2、配置pH指示剂溶胶-凝胶：将2mg固体溴甲酚绿使用步骤1所述溶剂稀释成溴甲酚绿溶胶凝胶溶液，浓度控制在2mg/mL-3mg/mL区间，使用相同方法配置浓度区间在4mg/mL-5mg/mL的溴酚蓝溶胶凝胶溶液、4mg/mL-5mg/mL溴甲酚紫溶胶凝胶溶液、4mg/mL-5mg/mL百里香酚蓝溶胶凝胶溶液、2mg/mL-3mg/mL甲酚红溶胶凝胶溶液；

S3、增加调整pH指示剂溶胶-凝胶溶液变色灵敏度，添加0.6mol/L四丁基氢氧化铵或对甲苯磺酸，通过控制添加不同剂量使溶液达到颜色变化临界pH值；其中溴甲酚绿溶胶凝胶溶液添加TBAH试剂50μL-70μL、溴酚蓝添加TBAH试剂50μL-70μL、溴甲酚紫TBAH试剂80μL-100μL、百里香酚蓝TsOH试剂10μL-30μL、甲酚红TsOH试剂30μL-50μL；

S4、制备溶剂化变色溶液：使用氯仿稀释分析纯浓度的苯氧内盐染料到达浓度区间在5mM-6mM，稀释尼罗红染料到达浓度区间在1mM-2mM；

S5、制备金属卟啉溶液：使用氯仿分别稀释以下溶剂到指定浓度区间：氯化锰卟啉浓度区间在1mM-2mM、铜卟啉浓度区间在4mM-5mM、锌卟啉浓度区间4mM-5mM、氯化铁卟啉浓度区间2mM-3mM、自由基卟啉浓度区间3mM-4mM；以上所有制备好的溶液均保存在避光干燥环境下；

S6、制备比色溶液基底：裁剪长4cm，宽1.5cmPVDF膜；

S7、将制备好的pH指示剂溶胶-凝胶溶液、溶剂化变色溶液、金属卟啉溶液使用旋涂印刷法或移液管滴定法，使每种溶液0.4μL-1.0μL均匀附着在PVDF基底表面，涂层厚度控制在10-500μm，最终成为大小近似的圆形码或条形码，将比色条码置60℃烘干箱中烘干，避光干燥处储存。

根据本发明的又一个方面，提供了一种比色指示码的读取方法，包括识别模型构建和比色阵列读取。

进一步地，所述识别模型构建包括：

S1、配置比色阵列，获取当前阵列点颜色RGB值，获取方法为拍摄阵列图片，取阵列中心点100个像素点的平均RGB值并记录，将阵列与普通卷烟置于同一密闭空间至反应完全，记录反应后的阵列点颜色RGB值，对比反应前后RGB空间的欧氏距离，选择距离最大的几个点组成香烟比色阵列，重新配置比色阵列；

S2、建立香烟品质数据集；准备同一品牌的正常卷烟，刚生产出来的或刚出厂售卖的正常保存环境下的卷烟，外观无霉变，吸食口感气味正常的卷烟定义为卷烟品质：优良；将正常卷烟置于高温潮湿环境下，通过以保存时间、环境温度、环境湿度、环境通风风速、光照强度、光照时间六个变量作为调整参数，交叉组合，协同调控，制作卷烟样本，并通过抽吸的口感来筛选卷烟，作为不同品质的卷烟样本，分为：优良、正常、略佳、差、极差；将制作的同一批比色指示码阵列与五类不同品质的卷烟，包括优良、正常、略佳、差、极差；

分别在密闭烟盒中完全反应，获取反应后的比色阵列图像；选取70%的卷烟比色阵列数据作为目标训练集，其余作为测试集；并将数据集颜色空间从RGB映射到HSV，再随机增减V值获取到合理亮度变化数据，从而扩充数据集增加系统的鲁棒性；

S3、建立识别模型的网络结构，整体网络前向推理过程为：数据输入网络首先经过两组尺寸为3，步长为2的卷积核，对数据图块嵌入，分辨率变为四分之一，通道数变为48；图块嵌入后的数据输入给下采样堆叠块，再由一组3×3卷积图块嵌入，分辨率变为八分之一，通道数变为96；再输入给池化混合器，重复图块嵌入与池化混合器，最终图像变为十六分之一输入给多头自注意力混合堆叠块，线性层激活，最后SoftMax层得到分类概率，训练时使用Adam优化器，迭代次数为300次，学习率为0.005，权重衰减系数为0.0001；

S4、模型预处理，采用知识蒸馏法对分类标签进一步数据挖掘，教师网络选用VGG11，具体过程为使用卷烟数据集对VGG11训练，保存VGG11最后一层的类别分类概率作为蒸馏后的分类标签，再训练网络时，先使用公共数据集ImageNet数据训练迭代1000次，再使用卷烟数据集微调；将训练完的分类模型用于测试集进行测试，在对模型进行测试时，对重复进行5次训练后在测试集所得的结果取平均；

S5、保存准确率最高的模型结构与参数，最终模型可实现对卷烟与比色阵列反应呈现的指纹图谱，判断当下时间的卷烟品质为优良、正常、略佳、差、极差。

进一步地，所述建立识别模型的网络结构包括：

模型的输入大小为224×224×3，其中224为图像的长、宽，3为彩色图像RGB三通道，模型以池化混合器为四维识别块、多头自注意混合器为三维识别块，其中池化混合器由包含残差结构步长为1的池化层与残差bottleneck模块连接组成，模块推理过程如下：

（1）

（2）

其中

（3）

前一层输入

进一步地，所述鼻塞阵列读取方法包括：

训练好的模型部署在云端服务器，设计小程序，小程序包含两种标签的页面，主页面展示产品宣传信息，以及比色条码的使用方法，拍照页面含有选择照片或相机拍摄按钮，及显示上传照片窗口，用户通过拍照界面，点击选择照片或相机拍摄按钮，手动截取合适大小上传烟盒窗口比色阵列彩色图片，小程序软件缩放图片大小为224*224大小，图片主要信息为阵列点分布，软件发送请求给云端服务器，服务器部署训练好的模型进行识别计算，将识别结果返回给手机端，在小程序的界面上显示识别结果并给出吸食建议；

当识别结果为优良、正常时，表示目前该盒里卷烟品质优良或正常，用户可以抽吸；当识别结果为略佳时，表示目前该盒里卷烟品质吸食口感和正常状态有差异，无法反映出厂时的口味，用户抽吸感官不是非常好；当识别结果为差、极差时，不建议用户抽吸。

本发明的优点：

本发明的比色指示烟盒、比色指示码的制备方法及读取方法在消费者购买香烟时可以利用移动手机等设备更加便捷直观的了解真实的香烟品质信息。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1是本发明的多孔反应室香烟盒以及比色指示圆码结构图。

附图标记：

1为烟盒外壳、2为比色指示码、3为展示窗口；

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明包括一种比色指示烟盒，比色指示码的制备方法及检测识别读取方法。

比色指示码制备方法：由化学染料经溶胶-凝胶法均匀固定在多孔基底表面风干后形成的由固态化学染料整齐排列而成的比色阵列传感器；

检测识别读取方法：读取比色阵列图片或图像，通过深度学习模型进行训练、测试和验证，进行香烟品质实时识别。

参考图1，一种比色指示烟盒，包括烟盒外壳1、附于烟盒内部的比色指示码2及展示窗口3；

所述展示窗口3位于烟盒展示面中间偏下的位置，展示窗口3使用透明罩密封，用于展示比色阵列，获取比色码信息；

所述比色指示码2贴于展示窗口3下方；烟盒腔体采用复合铝箔纸包裹，在展示窗口3处预留相同大小的开口，用于在不遮挡比色阵列的同时使香烟挥发气体流通，比色指示码2充分与气体反应。

所述烟盒外壳长8.3cm，宽5.2cm，高2.2cm，空间用于20根香烟承装以及阵列所需反应空间，多孔反应架由硬质塑料制作防止反应室形变，展示窗口长4cm，宽1.6cm，位于烟盒展示面中间偏下的位置，将窗口使用透明罩密封。

一种实时显示香烟品质的比色指示码制备方法，所述比色阵列由化学染料经溶胶-凝胶法均匀固定在多孔基底表面风干后所得，基底长4cm，宽1.6cm，形状相同大小一致的固态化学染料整齐排列构成比色阵列传感器，其中化学染料包含以下至少之一：Lewis酸/碱染料、溶剂致变性染料、Brønsted酸/碱性染料，溶剂包含酸化溶胶-凝胶溶剂或氯仿溶剂；制备包括以下步骤：

S1、制备酸催化下的溶胶-凝胶溶剂：取9.1 mL四乙氧基硅烷、12.9mL正辛基三乙氧基硅烷、37.2 mL乙二醇甲醚、27.3mL丙二醇甲醚乙酸酯以及19.1mL纯水，将以上试剂依次加入到样品瓶中搅拌均匀，再加入4.5mL浓度为0.1 mol/L盐酸，混合后并置于200mL样品瓶中后，用磁力搅拌器水浴30°C搅拌2h备用；

S2、配置pH指示剂溶胶-凝胶：将2mg固体溴甲酚绿使用步骤1所述溶剂稀释成溴甲酚绿溶胶凝胶溶液，浓度控制在2mg/mL-3mg/mL区间，使用相同方法配置浓度区间在4mg/mL-5mg/mL的溴酚蓝溶胶凝胶溶液、4mg/mL-5mg/mL溴甲酚紫溶胶凝胶溶液、4mg/mL-5mg/mL百里香酚蓝溶胶凝胶溶液、2mg/mL-3mg/mL甲酚红溶胶凝胶溶液；

S3、增加调整pH指示剂溶胶-凝胶溶液变色灵敏度，添加0.6mol/L四丁基氢氧化铵或对甲苯磺酸，通过控制添加不同剂量使溶液达到颜色变化临界pH值；其中溴甲酚绿溶胶凝胶溶液添加TBAH试剂50μL-70μL、溴酚蓝添加TBAH试剂50μL-70μL、溴甲酚紫TBAH试剂80μL-100μL、百里香酚蓝TsOH试剂10μL-30μL、甲酚红TsOH试剂30μL-50μL；

S4、制备溶剂化变色溶液：使用氯仿稀释分析纯浓度的苯氧内盐染料到达浓度区间在5mM-6mM，稀释尼罗红染料到达浓度区间在1mM-2mM；

S5、制备金属卟啉溶液：使用氯仿分别稀释以下溶剂到指定浓度区间：氯化锰卟啉浓度区间在1mM-2mM、铜卟啉浓度区间在4mM-5mM、锌卟啉浓度区间4mM-5mM、氯化铁卟啉浓度区间2mM-3mM、自由基卟啉浓度区间3mM-4mM；以上所有制备好的溶液均保存在避光干燥环境下；

S6、制备比色溶液基底：裁剪长4cm，宽1.5cmPVDF膜；

S7、将制备好的pH指示剂溶胶-凝胶溶液、溶剂化变色溶液、金属卟啉溶液使用旋涂印刷法或移液管滴定法，使每种溶液0.4μL-1.0μL均匀附着在PVDF基底表面，涂层厚度控制在10-500μm，最终成为大小近似的圆形码或条形码，将比色条码置60℃烘干箱中烘干，避光干燥处储存。

一种实时显示香烟品质的识别读取方法，识别模型构建包括如下步骤：

S1、配置比色阵列，获取当前阵列点颜色RGB值，获取方法为拍摄阵列图片，取阵列中心点100个像素点的平均RGB值并记录，将阵列与普通卷烟置于同一密闭空间至反应完全，记录反应后的阵列点颜色RGB值，对比反应前后RGB空间的欧氏距离，选择距离最大的几个点组成香烟比色阵列，重新配置比色阵列；

S2、建立香烟品质数据集。准备同一品牌的正常卷烟，刚生产出来的或刚出厂售卖的正常保存环境下的卷烟，外观无霉变，吸食口感气味正常的卷烟定义为卷烟品质：优良；将正常卷烟置于高温潮湿环境下，通过以保存时间、环境温度、环境湿度、环境通风风速、光照强度、光照时间六个变量作为调整参数，交叉组合，协同调控，制作卷烟样本，并通过抽吸的口感来筛选卷烟，作为不同品质的卷烟样本，分为：优良、正常、略佳、差、极差。将制作的同一批比色指示码阵列与五类不同品质的卷烟（优良、正常、略佳、差、极差）分别在密闭烟盒中完全反应，获取反应后的比色阵列图像；选取70%的卷烟比色阵列数据作为目标训练集，其余作为测试集；并将数据集颜色空间从RGB映射到HSV，再随机增减V值获取到合理亮度变化数据，从而扩充数据集增加系统的鲁棒性；

S3、建立识别模型的网络结构，模型的输入大小为224×224×3，其中224为图像的长、宽，3为彩色图像RGB三通道，模型以池化混合器为四维识别块、多头自注意混合器为三维识别块，其中池化混合器由包含残差结构步长为1的池化层与残差bottleneck模块连接组成，模块推理过程如公式（1）、（2）所示。

（1）

（2）

其中

（3）

前一层输入

S4、模型预处理，采用知识蒸馏法对分类标签进一步数据挖掘，教师网络选用VGG11，具体过程为使用卷烟数据集对VGG11训练，保存VGG11最后一层的类别分类概率作为蒸馏后的分类标签，再训练网络时，先使用公共数据集ImageNet数据训练迭代1000次，再使用卷烟数据集微调；将训练完的分类模型用于测试集进行测试，在对模型进行测试时，对重复进行5次训练后在测试集所得的结果取平均；

S5、保存准确率最高的模型结构与参数，最终模型可实现对卷烟与比色阵列反应呈现的指纹图谱，判断当下时间的卷烟品质为优良、正常、略佳、差、极差。

一种实时显示香烟品质的比色阵列读取方法，将权利要求4所述的训练好的模型部署在云端服务器，设计小程序，小程序包含两种标签的页面，主页面展示产品宣传信息，以及比色条码的使用方法，拍照页面含有选择照片或相机拍摄按钮，及显示上传照片窗口，用户通过拍照界面，点击选择照片或相机拍摄按钮，手动截取合适大小上传烟盒窗口比色阵列彩色图片，小程序软件缩放图片大小为224*224大小，图片主要信息为阵列点分布，软件发送请求给云端服务器，服务器部署训练好的模型进行识别计算，将识别结果返回给手机端，在小程序的界面上显示识别结果并给出吸食建议。当识别结果为优良、正常时，表示目前该盒里卷烟品质优良或正常，用户可以抽吸；当识别结果为略佳时，表示目前该盒里卷烟品质吸食口感和正常状态有差异，无法反映出厂时的口味，用户抽吸感官不是非常好；当识别结果为差、极差时，不建议用户抽吸。

本发明的比色指示码制备步骤如下：

S1、制备酸催化下的溶胶-凝胶溶剂：取0.98 mL四乙氧基硅烷、1.25mL正辛基三乙氧基硅烷、3.75 mL乙二醇甲醚、2.75mL丙二醇甲醚乙酸酯以及5mL纯水，将以上试剂依次加入到样品瓶中搅拌均匀，再加入0.5mL浓度为0.1 mol/L盐酸，混合后用磁力搅拌器水浴60°C搅拌10h备用；

S2、配置pH指示剂溶胶-凝胶：将2mg固体溴甲酚绿使用步骤1所述溶剂稀释成溴甲酚绿溶胶凝胶溶液，浓度控制在2mg/mL-3mg/mL区间，使用相同方法配置浓度区间在4mg/mL-5mg/mL的溴酚蓝溶胶凝胶溶液、4mg/mL-5mg/mL溴甲酚紫溶胶凝胶溶液、4mg/mL-5mg/mL百里香酚蓝溶胶凝胶溶液、2mg/mL-3mg/mL甲酚红溶胶凝胶溶液；

S3、增加调整pH指示剂溶胶-凝胶溶液变色灵敏度，添加0.6mol/L四丁基氢氧化铵或对甲苯磺酸，通过控制添加不同剂量使溶液达到颜色变化临界pH值；其中溴甲酚绿溶胶凝胶溶液添加TBAH试剂50μL-70μL、溴酚蓝添加TBAH试剂50μL-70μL、溴甲酚紫TBAH试剂80μL-100μL、百里香酚蓝TsOH试剂10μL-30μL、甲酚红TsOH试剂30μL-50μL；

S4、制备溶剂化变色溶液：使用氯仿稀释分析纯浓度的苯氧内盐染料到达浓度区间在5mM-6mM，稀释尼罗红染料到达浓度区间在1mM-2mM；

S5、制备金属卟啉溶液：使用氯仿分别稀释以下溶剂到指定浓度区间：氯化锰卟啉浓度区间在1mM-2mM、铜卟啉浓度区间在4mM-5mM、锌卟啉浓度区间4mM-5mM、氯化铁卟啉浓度区间2mM-3mM、自由基卟啉浓度区间3mM-4mM；以上所有制备好的溶液均保存在避光干燥环境下；

S6、制备比色溶液基底：裁剪长4cm，宽1.5cmPVDF膜；

S7、将制备好的pH指示剂溶胶-凝胶溶液、溶剂化变色溶液、金属卟啉溶液使用旋涂印刷法或移液管滴定法，使每种溶液0.4μL-1.0μL均匀附着在PVDF基底表面，涂层厚度控制在10-500μm，最终成为大小近似的圆形码或条形码，将比色条码置60℃烘干箱中烘干，避光干燥处储存。

具体的比色阵列制作所需材料如表1所示。

显示内部香烟品质的比色指示烟盒如图1所示，整体烟盒尺寸为：长8.3cm，宽5.2cm，高2.2cm，展示窗口在烟盒展示面偏下位置，尺寸为：长4cm，宽1.6cm。比色指示烟盒基于移动端显示方法包含以下步骤：

S1、配置比色阵列，获取当前阵列点颜色RGB值，获取方法为拍摄阵列图片，取阵列中心点100个像素点的平均RGB值并记录，将阵列与普通卷烟置于同一密闭空间至反应完全，记录反应后的阵列点颜色RGB值，对比反应前后RGB空间的欧氏距离，选择距离最大的几个点组成香烟比色阵列，重新配置比色阵列；

S2、建立香烟品质数据集。准备同一品牌的正常卷烟，刚生产出来的或刚出厂售卖的正常保存环境下的卷烟，外观无霉变，吸食口感气味正常的卷烟定义为卷烟品质：优良；将正常卷烟置于高温潮湿环境下，通过以保存时间、环境温度、环境湿度、环境通风风速、光照强度、光照时间六个变量作为调整参数，交叉组合，协同调控，制作卷烟样本，并通过抽吸的口感来筛选卷烟，作为不同品质的卷烟样本，分为：优良、正常、略佳、差、极差。将制作的同一批比色指示码阵列与五类不同品质的卷烟（优良、正常、略佳、差、极差）分别在密闭烟盒中完全反应，获取反应后的比色阵列图像；选取70%的卷烟比色阵列数据作为目标训练集，其余作为测试集；并将数据集颜色空间从RGB映射到HSV，再随机增减V值获取到合理亮度变化数据，从而扩充数据集增加系统的鲁棒性；

S3、建立识别模型的网络结构（如表2所示），模型的输入大小为224×224×3，其中224为图像的长、宽，3为彩色图像RGB三通道，模型由Pooling Mixer模块、MHSA Mixer模块堆叠构成，其中Pooling Mixer由包含残差结构步长为1的池化层与残差bottleneck模块连接组成，MHSA Mixer由添加位置偏置信息的模块连接残差MLP组成，且模块与1步长池化层相连；数据输入网络首先经过两组尺寸为3，步长为2的卷积核，对数据PatchEmbed，分辨率变为四分之一，通道数变为48；PatchEmbed后的数据输入给Pooling Mixer堆叠块，再由一组3×3卷积PatchEmbed，分辨率变为八分之一，通道数变为96；再输入给Pooling Mixer堆叠块，重复PatchEmbed与Pooling Mixer堆叠块，最终图像变为十六分之一输入给MHSAMixer堆叠块，线性层激活，最后SoftMax层得到分类概率，训练时使用Adam优化器，迭代次数为300次，学习率为0.005，权重衰减系数为0.0001；

S4、模型预处理，采用知识蒸馏法对分类标签进一步数据挖掘，教师网络选用VGG11，具体过程为使用卷烟数据集对VGG11训练，保存VGG11最后一层的类别分类概率作为蒸馏后的分类标签，再训练网络时，先使用公共数据集ImageNet数据训练迭代1000次，再使用卷烟数据集微调；将训练完的分类模型用于测试集进行测试，在对模型进行测试时，对重复进行5次训练后在测试集所得的结果取平均；

S5、保存准确率最高的模型结构与参数，最终模型可实现对卷烟与比色阵列反应呈现的指纹图谱，判断当下时间的卷烟品质为优良、正常、略佳、差、极差。

S6、训练好的模型部署在云端或手机移动端，用户通过小程序或APP应用软件获取拍摄的烟盒窗口的比色阵列112×112像素大小的彩色图片，图片通过训练好的模型进行识别计算，在小程序或APP应用程序的界面上显示识别结果。当识别结果为优良、正常时，表示目前该盒里卷烟品质优良或正常，用户可以抽吸；当识别结果为略佳时，表示目前该盒里卷烟品质吸食口感和正常状态有差异，无法反映出厂时的口味，用户抽吸感官不是非常好；当识别结果为差、极差时，不建议用户抽吸。

表1

表2

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。