一种基于近红外光谱数据的雪茄烟叶产地判别方法

本发明公开了一种基于近红外光谱数据的雪茄烟叶产地判别方法，包括：1、获取雪茄烟叶近红外光谱数据集；2、建立一维卷积神经网络；3、基于雪茄烟叶近红外光谱数据集训练一维卷积神经网络；4、将训练后的最优雪茄烟叶产地判别模型部署到ZYNQ设备上，以实现雪茄烟叶产地快速判别。本发明通过一维卷积神经网络提取雪茄烟叶的光谱特征，从而能对近红外光谱数据进行高效处理，不仅能够精确地判别雪茄烟叶的产地，还能显著降低人力成本和时间成本，可广泛应用于烟草行业的质量控制等领域。