烟草行业中，主要通过专家的感官来评定卷烟品质，这类专家还必须要求训练有素、经验丰富，培养这样一个专家投入费用大、周期长，人工评定烟草有个最大的不好是容易受主观因素影响，结果可能会出现误差。随着传感器技术在挥发性气体检测与判别中得到越来越广泛的应用，自然提出了应用传感器进行卷烟检验与识别的要求。

    传感器利用在卷烟行业的方法也是多种多样的。以卷烟的挥发性气体作为分析对象，利用传感器对于卷烟进行了区分，共采用了32个传感器单元构成传感器阵列。曾经有人用4单元金属氧化物半导体传感器阵列构成的传感器系统，采用特征提取从而使运算复杂度减小之后使用模式识别方法实现了3种卷烟的鉴别，并结合气体传感器、温度传感器、流速传感器等研究了特征提取方法、气室、卷烟样品温度以及载气流速等对识别结果的影响。有些人利用气敏传感器阵列结合神经网络技术，对卷烟香气质量进行了评价。卷烟评吸专家和传感器阵列分别对已知品牌的卷烟样品进行评吸和测试，用传感器阵列的测试结果作为训练样本的输入模式，用专家的评吸结果作为输入样本的期望模式，建立神经网络的训练集和测试集，实验得出训练集样本的回报正确率为100％，测试集样本的正确测试率为90％。我们还可以通过传感器和化学计量学相结合的方法，建立了烟叶挥发性组分的人工智能评价模型，可以区分不同产地同一等级的烤烟型烟叶。国外有人利用传感器对13种香味物质进行了分析，发现传感器不仅可以探测到相似香味物质之间的细小差别。不管是什么方法都显示了传感器在烟草行业的巨大作用。

吸烟有害健康，吸品质不过关的烟草危害更大，所以对烟草品质的检测显得尤为重要，利用传感器对卷烟品质进行评定，不但节省了大量的人力物力而且评定结果更加准确、可靠。