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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201710179449.2 (22)申请日 2017.03.23 (71)申请人 上海创和亿电子科技发展有限公司 地址 201800 上海市嘉定区曹新公路1352 号1幢6635室 (72)发明人 张军 薛庆逾 石超 李佰贤 (74)专利代理机构 上海精晟知识产权代理有限 公司 31253 代理人 冯子玲 (51)Int.Cl. A24B 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于原烟配方模块拆分的分段均质化 调控方法 (57)摘要 本发明提供一种基于原烟配方模块拆。
2、分的 分段均质化调控方法, 包括步骤: 1)确定烟叶仓 库的位置; 2)获取样本的化学值并计算平均值; 3)选择调控的指标C; 4)对调控指标C进行降序排 序, 求得等级比例的K等分点; 每个等分点形成一 个新的等级标记代码为G1, G2, ; 5)把G1, G2, 依次进行摆把并检测; 每个等级代码Gi的对应的 化学指标C的区间在仓库中划分m个区间, 方法 为: 求得等级Gi的重量比例加权化学值均值MGi, 然后以均值MGi为中心, 为步长形成第一个区 间, 向两侧扩展, 标记为Ai,Bi,.Mi; 6)统计每个 区间的Ai,Bi,.Mi的烟箱数量NAi,NBi,.NMi, 以及每个烟箱数量。
3、的比例pAi,pBi,.pMi, 则每 个区间的出库的烟箱数量为W*( pAi,pBi, .pMi)。 本发明的调控方法, 减少了铺叶的不均 匀性对均质化调控的影响。 权利要求书1页 说明书9页 附图4页 CN 107897995 A 2018.04.13 CN 107897995 A 1.一种基于原烟配方模块拆分的分段均质化调控方法, 其特征在于, 包括如下步骤: 步骤一: 根据烟叶调拨计划以及原烟配方模块的大小, 来确定原烟配方模块的烟叶的 仓库的分布位置, 以及各个仓库的距离的远近; 步骤二: 然后对原烟仓库中的每个原烟模块的每个等级按照不少于50框抽取一个样本 的抽样密度, 每个样本按。
4、照随机抽样的原则进行抽样, 然后进行实验室近红外定量模型的 检测, 获取样本的常规化学成分, 对每个等级的化学值计算其平均值; 步骤三: 根据原烟配方模块每个等级的化学值, 形成原烟配方模块的化学值信息表, 并 选择调控的指标C; 步骤四: 根据原烟配方模块的化学值信息表, 根据调控指标C, 对调控指标C进行降序排 序, 并求得等级比例的K等分点; 每个等分点形成一个新的等级标记代码为G1, G2, ; 如果 原烟等级只有一个等级, 则直接对化学值进行排序, 不考虑等级的比例, 找到化学值的K等 分点, 依据化学值的K等分点形成新的原烟配方拆分模块; 步骤五: 把G1, G2, 依次进入原烟铺。
5、叶摆把皮带进行摆把, 并依次分别经过在线近红 外检测; 检测后的烟箱进行仓库对应的区间, 每个等级代码Gi的对应的化学指标C的区间在 半成品仓库中划分m个区间, 标记为Ai,Bi,.Mi, 其中具体的每个等级的区间划分方法为: 求得等级Gi的重量比例加权化学值均值MGi, 然后以均值MGi为中心, (0)为步长形 成第一个区间, MGi-/2,MGi+/2 ,依次继续MGi-3/2,MGi-/2, MGi+/2,MGi+3 /2依次继续直到划分m个区间; 步骤六: 待所有新的等级G1, G2, ; 入库后, 统计每个区间的Ai,Bi,.Mi的烟箱数量 NAi,NBi,.NMi,以及每个烟箱数量。
6、的比例pAi,pBi,.pMi, 设定每一个投料单元的总烟箱 数量为W, 则每个区间的出库的烟箱数量为W*(pAi,pBi,.pMi)。 2.如权利要求1所述的基于原烟配方模块拆分的分段均质化调控方法, 其特征在于, 还 包括: 步骤七: 均质化调控评价, 在每个单元投料铺叶后, 在烤后片烟去头截尾进行取样, 取 样间隔为30-50箱, 检测实验室近红外的化学值, 计算调控指标C的变异系数CV值, CV的计算 方式为标偏/均值。 3.如权利要求1所述的基于原烟配方模块拆分的分段均质化调控方法,其特征在于: 其中, 在步骤二中, 对抽样的样本进行如下操作: 选取烟叶, 去除烟叶上的细土和泥沙, 。
7、抽去主脉及直径超过2mm的支脉, 将烟叶剪成片或者切成丝放入烘箱中, 在40的温度下烘 烤, 直至可用手指捻碎, 将烘好的烟片或者烟丝取出, 立即用粉碎机粉碎, 粉碎后的烟末过 40目的筛网, 将过筛后的烟末样品放入密封瓶保存。 4.如权利要求1所述的基于原烟配方模块拆分的分段均质化调控方法,其特征在于: 其中, 样本的常规化学成分包括: 尼古丁, 总糖, 还原糖, 总氮, 总钾和氯。 5.如权利要求1所述的基于原烟配方模块拆分的分段均质化调控方法,其特征在于: 其中, 化学值信息表: 包含但不限于常规化学指标, 烟叶外观指标, 化学综合指标, 外观 综合指标, 光谱定性指标。 6.如权利要求。
8、1所述的基于原烟配方模块拆分的分段均质化调控方法,其特征在于: K值大于等于2。 权 利 要 求 书 1/1 页 2 CN 107897995 A 2 一种基于原烟配方模块拆分的分段均质化调控方法 技术领域 0001 本发明涉及一种基于原烟配方模块拆分的分段均质化调控方法, 属于烟草制品生 产质量调控领域。 背景技术 0002 随着近年来, 人们对烟叶质量的要求的逐渐提高, 均质化生产越来越多的应用于 打叶复烤领域, 打叶复烤加工过程中的烟叶混配是实现配方工艺目标的基础, 也是实现产 品特征与均质化的关键。 其中, 打叶复烤成品片烟的均质性是提升烟叶品质, 适应烟叶精细 化加工需要重点考虑的问。
9、题, 也是打叶复烤企业提高烟叶加工质量的重要研究方向之一。 烟叶内在化学成分是烟叶外观质量和感官质量的物质基础和客观表现, 是评价烤烟品质的 主要指标。 新版打叶复烤工艺规范增加了配方打叶烟碱波动程度评价, 引入了烟碱波动性 的评价方法, 明确要求贮叶配叶后产品烟碱变异系数值小于5、 糖碱比变异系数值小于 8的目标, 运用近红外技术来调控烟叶的原料的均匀性性近年来多有报道, 如上海烟草集 团有限责任公司的杨凯等发表的专利申请号为201110440724.4, 发明名称为一种基于化学 成分的打叶复烤产品均匀性系统调控方法及其应用, 专利申请号为201110440724.4, 发明 名称为一种调控。
10、不同批次卷烟烟丝质量均匀性的方法及其应用; 上海创和亿电子科技发展 有限公司薛庆逾, 张军等所发表的专利申请号为201410114282.8,一种适用于平库的原烟 打叶复烤均质化方法,专利申请号为201510582895.9,烟叶均质化调控区间划分方法; 专利 申请号为201610790319.8,打叶复烤中原烟的加工控制方法、 系统及装置; 专利申请号为, 201610786637.7, 一种打叶复烤麻包卸车均质化调控的方法; 0003 上述专利所述方法一般是根据原烟抽样(原烟数据管理), 原烟备料, 原烟仓库的 一次调控, 近红外定量定性模型快速检测, 控制指标的选择, 按照控制目标分类管。
11、理, 组批 出库, 成品稳定性评价等方式, 实际在多加复烤厂应用的过程中, 反复的实践, 成品片烟的 变异系数CV值, 尼古丁可以达到3之下, 变异系数的下降程度可以达到80左右, 基于近 红外光谱的原料的均质化调控经过大规模应用实证为稳定的方法; 0004 多年来, 打叶复烤均质化调控的方法一般是往 “合” 的方向走, 所谓合的方向, 就是 把不同的小等级合并成一个大的等级, 然后通过在线近红外检测进行分类堆放, 上述经典 的控制模式在多年的反复实验与实证中取得了良好的效果; 但是在实际应用的过程中上述 控制方式存在如下的缺点: 0005 (1)对于平库的打叶复烤厂, 分区间控制, 往往在线。
12、并不能获得准确的化学值的分 布范围, 使得定量化学值的区间很难精准划分; 划分的过粗分辨能力有限, 不利于均质化的 调控, 区间划分的过细, 由于没有参考依据很容易错误的划分区间; 0006 (2)从原烟仓库到铺叶台各个等级备料的过程中, 由于在复烤厂91.7操作女工 的学历没有超过高中学历, 对烟叶的质量, 烟叶比例的配比把控的观念淡薄, 往往就会产生 在铺叶台拜把比例的不均匀性, 烟叶的流量波动时有发生, 使得为在线近红外的精准检测 带来一定的阻碍; 然而依据传统的分区间模式划分区间A, B, C, D等, 如在线近红外的误差由 说 明 书 1/9 页 3 CN 107897995 A 3。
13、 于流量的不稳定性带来光程的变化, 铺叶比例的不均匀性使得极大极小的化学值得产生等 原因, 上述情况会使得分区间的实际化学值会有部分交叉, 降低均质化调控的效果; (3)从 在线近红外合并等级检测后下机入半成品库; 有些时候, 下机处与半成品仓库的位置较远, 原烟烟箱往往由于距离较远, 烟箱标识不清等若干问题使得实际烟箱入库发生混淆, 错乱, 对均质化调控队列的完整性偏离实际的计算结果; 0007 如何快捷并且准确的在均质化调控的过程中, 充分运用工业分级的现有条件, 考 虑到在线近红外的实际检测误差, 结合实际生产人员、 管理水平的现状, 从均质化调控的流 程上规避上述问题, 在便于生产管理。
14、的基础上, 开发出一种较为精确、 便于操作的均质化调 控方法, 为本专利的主要发明内容。 发明内容 0008 鉴于上述方法的缺点, 本发明的目的在于提供一种基于原烟配方模块拆分的分段 均质化调控方法, 在烟叶入原烟仓库的时候, 对原烟仓库中的每个等级按照” 广覆盖” 的原 则抽取具有代表性的样本, 然后进行实验室近红外的检测, 对完整的原烟配方模块依据化 学值检测表拆分成多个等级等比例但是化学值差异较大的区间模块, 每一个区间模块备料 到铺叶皮带进行摆把汇总形成一个新的等级, 经过在线近红外检测, 分别入各自的等级化 学值区间; 待所有的烟箱均已入库, 对所有的原料按照每个区间的比例进行备料到。
15、铺叶台 进行投产; 0009 为了实现上述目的及其它目的, 本发明是通过以下技术方案实现; 0010 步骤1.根据烟叶调拨计划以及原烟配方模块的大小, 对不同分批次的原烟按照产 地, 部位、 等级分类堆放, 确定原烟配方模块的烟叶的仓库的分布位置, 以及各个仓库的距 离的远近; 按照每个等级抽取若干个烟叶样本分别放入样本袋, 并按照对应的等级信息对 样本命名。 0011 步骤2.然后对原烟仓库中的每个原烟模块的每个等级按照不少于50框抽取一个 样本的抽样密度, 每个样本按照随机抽样的原则进行抽样, 选取烟叶, 去除烟叶上的细土和 泥沙, 抽去主脉及直径超过2mm的支脉, 将烟叶剪成片或者切成丝。
16、放入烘箱中, 在40的温 度下烘4h左右, 直至可用手指捻碎。 将烘好的烟片或者烟丝取出, 立即用粉碎机粉碎, 粉碎 时间不能太长, 以免样品焦糊, 粉碎后的烟末过40目的筛网, 未过筛的细脉废弃。 将过筛后 的烟末样品放入密封瓶保存, 进行实验室近红外定量模型的检测, 获取样本的尼古丁, 总 糖, 还原糖, 总氮, 总钾, 氯, 等常规化学成分; 对每个等级的化学值计算其平均值; 0012 步骤3.根据原烟配方模块每个等级的化学值, 形成原烟配方模块的化学值信息 表, 包含但不限于(常规化学指标, 烟叶外观指标, 化学综合指标, 外观综合指标, 光谱定性 指标), 并选择调控的指标C; 00。
17、13 步骤4.根据原烟配方模块的化学值信息表, 根据调控指标C, 对调控指标C进行降 序排序, 并求得等级比例的K等分点(注: 二等分, 三等分, 等, 二等分是指把一个原烟配方模 块按照化学值排序后拆成一个50, 50的等比例的高化学指标C与低化学指标C的原烟配 方模块); 每个等分点形成一个新的等级标记代码为G1, G2, ; 如果原烟等级只有一个等 级, 则直接对化学值进行排序, 不考虑等级的比例, 找到化学值的K等分点, 依据化学值的K 等分点形成新的原烟配方拆分模块; 说 明 书 2/9 页 4 CN 107897995 A 4 0014 步骤5.把G1, G2, .依次进入原烟铺叶。
18、摆把皮带进行摆把, 并依次分别经过在线 近红外检测; 检测后的烟箱进行仓库对应的区间, 每个等级代码Gi的对应的化学指标C的区 间在半成品仓库中划分m个区间, 标记为Ai,Bi,.Mi, 其中具体的每个等级的区间划分方法 为: 0015 求得等级Gi的重量比例加权化学值均值MGi, 然后以均值MGi为中心, (0)为步 长形成第一个区间, MGi-/2,MGi+/2,依次继续MGi-3/2,MGi-/2, MGi+/2,MGi +3/2依次继续直到划分m个区间; 0016 步骤6.待所有新的等级G1, G2, ; 入库后, 统计每个区间的Ai,Bi,.Mi的烟箱数 量NAi,NBi,.NMi,。
19、以及每个烟箱数量的比例pAi,pBi,.pMi, 设定每一个投料单元的总烟 箱数量为W, 则每个区间的出库的烟箱数量为W*(pAi,pBi,.pMi); 0017 步骤7.根据每个投料批次的投料量, 在铺叶计算的时候需要会根据如下的原则 每个小时最大铺叶量不要超过最大担/每小时的速度。 考虑每条线的铺叶量大体一致。 考虑铺叶等级比例的误差。 考虑到每个工位的等级不要超过2个等级。 考虑到每个铺叶 线以及每个铺叶对顶工位化学值均值一致, 保证每个铺叶台工位的化学值与对顶工位的化 学值的均值比较一致; 形成铺叶台铺叶摆把工单。 0018 步骤8.均质化调控评价, 在每个单元投料铺叶后, 在烤后片烟。
20、去头截尾进行取样, 取样间隔为30-50箱, 检测实验室近红外的化学值, 计算调控指标C的变异系数CV值, CV的计 算方式为标偏/均值。 0019 本发明的有益效果为: 0020 1: 从铺叶的摆把规范上来讲, 由于在近红外汇总皮带上的每个汇总等级均是原料 票配方模块的铺叶等级, 即使出现铺叶的不均匀性导致的流量不稳定, 也只会影响化学值 的局部高值, 对均质化调控的影响有限。 0021 2: 从仓库的管理上来看, 即使出现了拉错对应仓库区间的现象, 也只会影响局部 的化学值区间分布, 不会影响大体的化学值走势, 弱化了此类问题对均质化的影响。 0022 3: 长久以来, 均质化的调控, 过。
21、多的寄希望于近红外能够解决管理中的各种问题, 使得对化学值进行精确分类管理, 当等级比较多的时候一般采取合的思路, 把多个等级混 合成一个等级, 但是当在线近红外由于各种原因出现各种问题时使得传统的分区间会有多 个区间失效; 本发明采取” 先拆后合” 的思路, 按照化学值的类型去拆, 运用近红外对各个新 的等级进行二次分区, 使得均质化的调控借助了工业分级的现有条件进行了二次混配, 特 殊拆分等级间的混配, 等级内的区间的二次搭配, 每个拆分等级铺叶入库的时候, 又弱化了 各种管理风险, 以及现场条件的不利因素的影响, 使得对全局的影响弱化到对局部的影响, 便于均质化实际的执行与调控。 附图说。
22、明 0023 图1: 不同等级的尼古丁化学值。 0024 图2: 在线近红外校正模型预测值与实际值拟合图。 0025 图3: 铺叶台等级摆把台位分布图。 0026 图4:尼古丁控制的成品片烟的时序图。 0027 图5: 原烟配方模块拆分新的等级示意图 说 明 书 3/9 页 5 CN 107897995 A 5 0028 图6: 原烟配方模块拆分新的等级备料示意图。 0029 图7: 基于原烟配方模块拆分的分段质化调控方法的流程图。 具体实施方式 0030 以下结合附图来说明本发明的具体实施方式。 基于原烟配方模块拆分的分段质化 调控方法的整体流程如图7所示。 0031 步骤1, 根据烟叶调拨。
23、计划以及原烟配方模块的大小, 来确定原烟配方模块的烟叶 的仓库的分布位置, 以及各个仓库的距离的远近。 0032 步骤2, 然后对原烟仓库中的每个原烟模块的每个等级按照不少于50框抽取一个 样本的抽样密度, 每个样本按照随机抽样的原则进行抽样, 选取烟叶, 去除烟叶上的细土和 泥沙, 抽去主脉及直径超过2mm的支脉, 将烟叶剪成片或者切成丝放入烘箱中, 在40的温 度下烘4h左右, 直至可用手指捻碎。 将烘好的烟片或者烟丝取出, 立即用粉碎机粉碎, 粉碎 时间不能太长, 以免样品焦糊, 粉碎后的烟末过40目的筛网, 未过筛的细脉废弃。 将过筛后 的烟末样品放入密封瓶保存, 进行实验室近红外定量。
24、模型的检测, 获取样本的尼古丁, 总 糖, 还原糖, 总氮, 总钾, 氯, 等常规化学成分; 对每个等级的化学值计算其平均值。 0033 步骤3, 根据原烟配方模块每个等级的化学值, 形成原烟配方模块的化学值信息 表, 包含但不限于: 常规化学指标, 烟叶外观指标, 化学综合指标, 外观综合指标, 光谱定性 指标, 并选择调控的指标C。 0034 步骤4, 根据原烟配方模块的化学值信息表, 根据调控指标C, 对调控指标C进行降 序排序, 并求得等级比例的K等分点(注: 二等分, 三等分, 等, 二等分是指把一个原烟配方模 块按照化学值排序后拆成一个50, 50的等比例的高化学指标C与低化学指标。
25、C的原烟配 方模块); 每个等分点形成一个新的等级标记代码为G1, G2, ; 如果原烟等级只有一个等 级, 则直接对化学值进行排序, 不考虑等级的比例, 找到化学值的K等分点, 依据化学值的K 等分点形成新的原烟配方拆分模块。 0035 步骤5, 把G1, G2, .依次进入原烟铺叶摆把皮带进行摆把, 并依次分别经过在线 近红外检测; 检测后的烟箱进行仓库对应的区间, 每个等级代码Gi的对应的化学指标C的区 间在半成品仓库中划分m个区间, 标记为Ai,Bi,.Mi, 其中具体的每个等级的区间划分方法 为: 0036 求得等级Gi的重量比例加权化学值均值MGi, 然后以均值MGi为中心, (0。
26、)为步 长形成第一个区间, MGi-/2,MGi+/2,依次继续MGi-3/2,MGi-/2, MGi+/2,MGi +3/2依次继续直到划分m个区间; 0037 步骤6, 待所有新的等级G1, G2, ; 入库后, 统计每个区间的Ai,Bi,.Mi的烟箱数 量NAi,NBi,.NMi,以及每个烟箱数量的比例pAi,pBi,.pMi, 设定每一个投料单元的总烟 箱数量为W, 则每个区间的出库的烟箱数量为W*(pAi,pBi,.pMi); 0038 步骤7, 根据每个投料批次的投料量, 在铺叶计算的时候需要会根据如下的原则 每个小时最大铺叶量不要超过最大担/每小时的速度; 考虑每条线的铺叶量大体。
27、一致; 考虑铺叶等级比例的误差; 考虑到每个工位的等级不要超过2个等级; 考虑到每个铺叶 线以及每个铺叶对顶工位化学值均值一致, 保证每个铺叶台工位的化学值与对顶工位的化 学值的均值比较一致; 形成铺叶台铺叶摆把工单。 说 明 书 4/9 页 6 CN 107897995 A 6 0039 步骤8, 均质化调控评价, 在每个单元投料铺叶后, 在烤后片烟去头截尾进行取样, 取样间隔为30-50箱, 检测实验室近红外的化学值, 计算调控指标C的变异系数CV值, CV的计 算方式为标偏/均值。 0040 以下以烟叶的尼古丁均质化调控来进一步说明本发明的具体实施方式: 0041 根据步骤1和步骤2选取。
28、中部烟叶配方模块为实验等级, 总量为23167.88担, 原烟 等级为20个等级, 对原烟仓库中的化学值进行取样, 每个等级取抽取若干个样本, 大等级多 取, 小等级少取, 每个等级的样本数量分布在2-10个, 取样后检测实验室近红外, 共得到192 个烟叶样本的化学值。 不同仓库不同垛位等级的尼古丁化学值分布如图1所示。 0042 根据步骤3形成化学值原烟配方模块分布表, 如表1所示, 并选择尼古丁(烟碱值) 作为调控指标。 0043 表1: 原烟配方模块化学值信息表 0044 说 明 书 5/9 页 7 CN 107897995 A 7 0045 0046 其中尼古丁加权平均值为2.772。
29、9: 0047 根据步骤4对化学值排序后, 求得等级化学值的二等分点为2.9, 依据二等分点2.9 拆分成两个新的原烟模块G1, G2。 二等分是指把一个原烟配方模块按照化学值排序后拆成 一个50, 50的等比例的高化学指标C与低化学指标C的原烟配方模块。 两个原烟等级模 块的化学值分布表如表2和表3所示: 0048 表2: 原烟配方模块化拆分等级化学值信息表 0049 0050 注: G1: 尼古丁均值2.5139; 0051 表3: 原烟配方模块化拆分等级化学值信息表 说 明 书 6/9 页 8 CN 107897995 A 8 0052 0053 注: G2: 尼古丁均值2.9943。 。
30、0054 注: 其中2.75的化学值是后续采样后补的化学值。 0055 根据步骤5在线近红外模型的建模样本数量159, 化学指标为尼古丁, 尼古丁的化 学成分分布范围2.12-3.99; 化学值分布标偏为0.37; 近红外模型误差0.13, 相关系数为 0 .8246。 在线近红外校正模型预测值与实际值拟合图如图2所示。 图2中绝对误差是 0.16188; 相对误差是5.609; R0.82309。 原烟配方模块拆分新的等级示意图如图5所示。 0056 另外在线独立取样对在线近红外模型进行外部验证, 外部验证情况如表4所示: 0057 表4: 在线近红外模型独立外部验证表 0058 说 明 书。
31、 7/9 页 9 CN 107897995 A 9 0059 0060 注: 其中SECV表征的是预测集与校正集的标准偏差; RCV表征的是预测集与校正集 的相关系数。 0061 设置G1区间的数量为m3个, G2区间的数量为m4: 每个区间的具体分布形式如 下: 0062 A1:2.7 0063 A2:2.6 B2:2.6-2.9 C2:2.9-3.2 0064 D2:3.2 0065 根据步骤6设定每个批次的投料单元为不超过40个烟框, G1: G2的投料比例为 46: 54; 所以每个拆分等级的投料数来那个为40*4618, 40*5422; A1, B1, C1, 的 区间数量比为1:。
32、 3: 2, A2, B2, C2, D2, 区间数量为1: 3: 2: 1, 所以每个批次A1, B1, C1, A2, B2, C2, D2的投料烟箱分别为3、 9、 6、 3、 9、 6、 3共计39个烟框。 A1, B1, C1, A2,B2,C2,D2的烟叶的区 间数量比见表5: 0066 表5: 原烟配方标准 0067 说 明 书 8/9 页 10 CN 107897995 A 10 0068 0069 根据步骤7在铺叶台按照分线铺叶, 等级对冲的方式进行摆把, 计算得到铺叶台等 级摆把方式图, 如图3所示。 尼古丁控制的成品片烟的时序图如图4所示。 0070 原烟配方模块拆分新的。
33、等级备料示意图如图6所示。 0071 根据步骤8实际均质化生产与常规生产的加工对比, 能够得出采用本方法加工的 均匀性提高了14.58。 结果见表6: 0072 表6: 本方法与常规加工均匀性对比 0073 方法均值标偏CV数量 常规生产2.790.0923.2985 本方法2.870.0802.81100 均匀性提高 14.58 0074 均匀性提高的计算方法为: (常规的CV值)-(控制方法的CV值)/(常规的CV值)。 说 明 书 9/9 页 11 CN 107897995 A 11 图1 图2 说 明 书 附 图 1/4 页 12 CN 107897995 A 12 图3 图4 说 明 书 附 图 2/4 页 13 CN 107897995 A 13 图5 图6 说 明 书 附 图 3/4 页 14 CN 107897995 A 14 图7 说 明 书 附 图 4/4 页 15 CN 107897995 A 15 。