煙草行業中，主要通過專家的感官來評定卷煙品質，這類專家還必須要求訓練有素、經驗豐富，培養這樣一個專家投入費用大、周期長，人工評定煙草有個最大的不好是容易受主觀因素影響，結果可能會出現誤差。隨著傳感器技術在揮發性氣體檢測與判別中得到越來越廣泛的應用，自然提出了應用傳感器進行卷煙檢驗與識別的要求。
　　傳感器利用在卷煙行業的方法也是多種多樣的。以卷煙的揮發性氣體作為分析對象，利用傳感器對于卷煙進行了區分，共采用了32個傳感器單元構成傳感器陣列。曾經有人用4單元金屬氧化物半導體傳感器陣列構成的傳感器系統，采用特征提取從而使運算復雜度減小之后使用模式識別方法實現了3種卷煙的鑒別，并結合氣體傳感器、溫度傳感器、流速傳感器等研究了特征提取方法、氣室、卷煙樣品溫度以及載氣流速等對識別結果的影響。有些人利用氣敏傳感器陣列結合神經網絡技術，對卷煙香氣質量進行了評價。卷煙評吸專家和傳感器陣列分別對已知品牌的卷煙樣品進行評吸和測試，用傳感器陣列的測試結果作為訓練樣本的輸入模式，用專家的評吸結果作為輸入樣本的期望模式，建立神經網絡的訓練集和測試集，實驗得出訓練集樣本的回報正確率為100％，測試集樣本的正確測試率為90％。我們還可以通過傳感器和化學計量學相結合的方法，建立了煙葉揮發性組分的人工智能評價模型，可以區分不同產地同一等級的烤煙型煙葉。國外有人利用傳感器對13種香味物質進行了分析，發現傳感器不僅可以探測到相似香味物質之間的細小差別。不管是什么方法都顯示了傳感器在煙草行業的巨大作用。
　　吸煙有害健康，吸品質不過關的煙草危害更大，所以對煙草品質的檢測顯得尤為重要，利用傳感器對卷煙品質進行評定，不但節省了大量的人力物力而且評定結果更加準確、可靠。
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