烟叶三段式工艺烘烤是决定烟叶成品质量的关键环节,受到了烘烤转火点、稳温时间等烘烤工艺参数的影响。本文借助多传感器采集烘烤时的烘烤温度、湿度、烟叶重量和烟叶图像,经过预处理进行数据融合,并设计烘烤阶段识别模型及转火点预测模型。相比于人工烘烤,本系统可实时、多维观察多个烤房烘烤状况,降低劳动强度,提高效率;可客观精准预测烘烤关键参数,辅助烘烤人员调整。论文的主要研究内容如下:（1）设计了烘烤数据融合方法,融合非结构化图像与结构化特征作为模型输入项。对图像进行预处理、特征提取,对结构化特征进行数据预处理,根据时间关系融合二者并分析相关性,选取合适的特征组合。（2）设计了烟叶烘烤阶段识别模型,准确率达到了98.0%。使用轻量梯度提升机构建识别模型,用批次的图像特征、结构化特征和融合数据分别训练模型,带权重结合模型输出,获得混合融合子模型;再将若干子模型组合,生成综合模型识别烘烤阶段,准确率比单特征训练的模型分别提高了2.0%、1.8%和0.9%。（3）设计了烟叶烘烤转火点预测模型,测试集准确率约为99.8%。使用ADASYN算法均衡正负样本比例,并使用交叉验证和网格搜索优化模型参数。将批次的三类数据作为输入,带权重计算预测概率,生成混合融合子模型,以此组合成转火点预测综合模型,准确率同比提高了2.2%、5.4%和2.7%。（4）应用烘烤预测模块、可视化模块。将修正的图像和数据等烘烤信息及烘烤预测结果可视化应用在Web、App和烘烤控制触摸屏界面,辅助烘烤人员工艺调整。