基于颜色和形状的茶叶计算机识别研究

综合利用计算机视觉、图像处理技术,增加茶叶的形状参数,改进神经网络算法,实现了茶叶品质识别的自动化。研究中通过数码相机等直接得到茶叶图像,经过对图像格式进行转换和预处理,然后基于HSI模型提取的茶叶颜色特征参数和二值化后图像提取的茶叶形状特征参数,通过遗传神经网络,最后完成对茶叶的自动识别。实验结果表明此方法能取得更好的识别效果,计算机的检测结果与人工检测结果高度吻合。     

茶叶品质评定中新技术的应用

正一、新技术在茶叶外形评定中的应用研究1.机器视觉技术在茶叶外形评定中的应用研究计时鸣等~([1])利用茶叶自除尘机理解决茶尘对光路的阻塞问题,采用颜色、形状和重量三要素,实现根据茶叶品种和分级要求在线调整分类阈值,使得茶叶、茶梗分拣效率可达到人工的20~30倍。后来计时鸣等~([2])又应用神经网络原理,进行模式分类、训练学习、故障诊断、适应性在线寻优和知识累积与存贮,设计出茶叶与茶梗自动分选装置的内环智能体系和外环智能体系。林刚等~([3])应用日本PIAS公司研制的LA-525型计算机图像解析系统,以屯炒青毛茶标准样为对象测定了周长、面积、最大径等11种形状特征参数,并分析了这些形状参数与茶叶品质(等级)的相互关系。结果表明,11个性状特征值中有7个相关系数大于0.708,达到极显著水平,按相关系数大小顺序排列,依次为:平均幅宽、     

茶叶造型与品质关系研究进展

茶叶品质是外形与内质的综合表现。两者有着密切的联系。茶叶外形特征,如形态、色泽、嫩度等的形成除与鲜叶原料的品种特性、采摘标准、采摘季节等有关外,与茶叶制作过程不同温度、水分蒸发及力的作用都有关系,目前国内学者已在做形工艺对名优绿茶品质的影响方面做了较为全面的研究,但其它茶类造型与品质关系的系统研究尚未见报。为探明造型工艺对茶叶品质的影响以及各茶类茶树品种的造型适制性,本文在对各茶类主要外形特征的初步分类基础上,分析了影响茶叶外形品质形成的主要因素。并就绿茶不同做形工艺与茶叶品质关系的研究现状进行了初步…     

基于颜色和形状的茶叶计算机识别研究

本文先对茶叶图像采集进行了简要介绍,再从茶叶颜色和形状特征分析、以颜色特征为基础的茶叶叶片图像分割、以形状特征为基础的嫩芽提取这三个方面对茶叶嫩芽识别方法作了具体分析,最后对计算机识别茶叶形状作了阐述,以期为相关研究提供一定的参考意见。     

不同加工方法茶叶外形显微及超显微结构观察

各种茶叶的外形特征(如条索状、颗粒状、片状等)都是由鲜叶经过不同的加工方法而形成的。茶叶的外形特征既反应了加工因素(如温度、作用力、水分蒸发等)所给予的影响,也反映了茶叶吸附性能的物理本质(如表面积、微孔结构)。本文通过对炒青、烘青、龙井茶,珠茶四种茶叶的显微及超显微结构观察和分析,探讨不同加工方法对茶叶结构的影响及与吸附性能的关系。     

基于自适应增强的BP模型的浙江省茶叶产量预测

本文采用1999—2018年浙江省59个县市的茶叶产量数据和地面气象要素驱动数据,提出了基于产量等级因子的自适应增强的反向传播（BP）神经网络模型的茶叶产量预测机制。首先分析提取了种植面积、年平均气温、3—7月的平均相对湿度、年平均相对湿度等11个影响因子,然后构建浙江省茶叶产量预测模型。试验结果表明,基于产量等级因子的自适应增强的BP模型算法相关系数达到0.893,相对误差的平均值和方差分别为0.187和0.136。在试验数据选取方面,相较于距离预测年份较远的数据,采用临近预测年份的数据,预测精度较高。根据本研究的茶叶产量预测机制,建立了浙江省茶叶产量预测误差空间分布图,其中1级优势区的平均误差为18.32%,2级次优势区为16.73%,3级一般产区为22.69%。预测模型能够实现浙江省各县市的茶叶产量预测,对茶叶生产的宏观管理具有一定指导意义。     

基于多智能体的茶叶图像智能等级鉴定技能研究

为了提高产品识别的精度,需要研究茶团簇的分层位姿问题。针对传统图像程度智能辨认,基于茶农民依托搜集色彩、颗粒形态等信息完整进行等级鉴定。当采集到的茶叶图像清晰度过低时,不可以很好地提取茶叶色调和外形信息,影响到品级辨认不精确的问题。为了使这个难题得到处理,茶叶等级鉴定算法便被提出来了。经过多次实验,我们改良了像素的性能问题[1]。新方案计划将茶的功能与特点提取的数据作为下一个代理来辨认的对照,利用较少的普通特性来完成对茶叶等级的鉴别。结果表示这个方案是可行的,经过改良后的方案可以对茶叶图像等级进行有效的辨识。     

基于机器视觉的茶叶品种识别研究

在人们的日常生活中,茶叶扮演着不可或缺的角色,在出口商品中,茶叶也是一种不可或缺的存在。随着社会经济的发展,人们越来越重视茶叶的健康性以及功能性等特点,从而促进了我国茶叶产业的不断发展壮大,尤其是茶叶产业的深加工产品更是成为市场上炙手可热的话题。名优茶因其精湛的工艺和卓越的品质而备受推崇,深受人们的青睐。因此,名优茶采摘技术的发展一直备受关注。然而,尽管名优茶的采摘仍处于手工采摘的阶段,但由于低效率的采摘工作无法扩大生产,因此需要研究一套全自动设备和理论,以解决茶叶嫩芽的识别和定位这一最为关键和困难的问题。因此如何准确地进行茶树芽叶识辨与精确定位,已成为当前亟待解决的难题之一。在考虑综合名优茶采摘的具体环境和近年来目标识别的相关进展的基础上,我们运用机器视觉相关理论,着重研究了芽叶的识别和定位问题。通过一系列图像预处理和颜色空间变换处理,我们成功建立了茶叶嫩芽的外形特征子集;利用mask矩阵的应用特征,实现了对嫩芽和老叶的鉴别,并自动完成了分割过程;基于张正友相机标定方法,运用改进的RANSAC算法进行特征匹配,最终实现了嫩芽的三维坐标提取和精确定位。实验表明,该方法能够准确地将茶叶嫩...     

茶叶造型与品质关系研究进展(续)

3　不同做形工艺对茶叶品质的影响目前国内学者已在做形工艺对绿茶(尤其是名优绿茶)品质的影响方面做了较为全面的研究,现将其研究结果简述于下。31　做形工艺对绿茶表面及截面结构的影响罗龙新通过对不同加工方法制成的茶叶外形显微及超显微结构观察,结果表明作用力大且时间长,其茶叶表面纹饰变化大,截面紧密度高,这种影响在细嫩茶叶中表现更为突出。粗老叶因柔软性和可塑性较差,作用力对其叶面特征和截面特征的影响也就减弱。不同外形(如烘青、炒青、珠茶、龙井茶)所表现出的表面与截面显微特征有着明显差异,表面的超显微特征也有明显的差…     

如何提高茶叶感官审评的准确度

茶叶评审（感官审评）是一门通过感官鉴定茶叶品质的实用性技术。茶的品质主要是依靠人的感觉（视觉、嗅觉、味觉、触觉）来鉴定;相对于理化检验,茶叶感官审评包括外形、汤色、香气、滋味、叶底五项,简称“五项因子”。但感官审评容易受到审评人员的生理条件、工作经验以及环境条件等因素的影响。     

智能专家型名优茶审评系统的设计与研究

针对传统茶叶感官评审中的不足,开发设计基于智能专家型名优茶审评系统,为茶叶品质控制与评鉴提供一种较为快捷、客观、公正的方法。该评审系统主要是利用数码相机和扫描仪,拍摄干茶与茶汤的外观图片,借助Photoshop 7.0软件,运用S-处理法对采集图片色泽进行分析,以样品色泽参数L、a均值,通过拟合方程T₂=17.2+0.15（2L₁+L₂）–0.4（a₁+3a₂）,反映茶叶内在品质;为使系统更加客观、公正,增加人为感官易于判断的整体综合审评印象分T₁修正指标,该指标仅审评茶叶的外形一致、老嫩均匀、异物异味及新旧真假等人为经验及专业技术要求相对较低的因子;基于智能专家型茶叶审评系统（IESFTE）数模为：T_ZF=17.2+0.25T₁+0.15（2L₁+L₂）–0.4（a₁+3a₂）。将由该评审系统数模所得评审分值与系统样品库中同类茶样比对,给出茶叶评审报告。经检验,系统评审结果与名优茶审评专家的评审结果接近。     

扁形绿茶自动化生产线构建和控制研究

根据扁形绿茶鲜叶原料、加工工艺等特点,以现有国产茶叶加工机械为主,结合新研制的连续理条、连续做形设备,按照模块化设计思路,构建了1条扁形绿茶自动化生产线。自动化生产线的控制软件基于Windows XP操作系统开发,采用Advantech Web Access软件,通过CC-Link（Control and Communication link）现场总线与各模块进行功能交互,实现了茶叶加工参数的准确控制,操作简单明了。     

基于高光谱技术的茶鲜叶含水率检测与分析

茶鲜叶含水率是茶叶加工业中衡量茶叶品质的一个重要指标。为了实现茶叶加工过程中茶鲜叶含水率的快速检测,本文提出了一种应用高光谱技术分析茶鲜叶含水率的无损检测方法。通过对茶鲜叶高光谱图像感兴趣区域光谱数据的提取,利用4种不同的算法对原始数据进行预处理,采用逐步回归分析法对预处理后的数据提取特征波长,并采用多元线性回归法、偏最小二乘回归建立特征波长和茶鲜叶含水率定量分析模型。研究结果表明,经过卷积平滑处理后的正交信号校正的预处理结合逐步回归分析法所建立的偏最小二乘回归茶鲜叶含水率预测效果最佳,模型校正集、交叉验证集和预测集的相关系数分别为0.8977、0.8342和0.7749,最小均方根误差分别为0.0091、0.0311和0.0371。由此可见,高光谱技术能有效的实现茶鲜叶含水率的检测,这为茶叶加工业中衡量茶叶品质提供了新的检测方法。     

关于提高我省绿茶品质的技术途径

本文对我省绿茶品质存在的问题及原因进行了分析，强调提高我省绿茶品质的技术途径：一是推广绿茶良种，加快良种茶园的建设；二是栽培着重抓提早春茶开采期和狠抓春茶产量；三是加工工艺着重改善干茶色泽和条索；四是更新陈旧的制茶设备；五是改进贮藏和包装。     

茶树品种'木禾种'成品茶的感官特征及干茶识别

‘木禾种’与‘鸠坑种’、‘龙井种’并称为浙江三大有性系茶树品种,然而对‘木禾种’成品茶特征尚未见研究报道。本文通过感官审评、理化指标检测和卷积神经网络识别三种方法对7个‘木禾种’原料加工的成品茶进行分析,旨在获取‘木禾种’在茶类适制性、成品茶辨别度上的基础数据和信息。结果表明‘木禾种’在黑茶陈香纯正,红茶显甜香,各茶类均具有一定的适制性;‘木禾种’成品茶水浸出物含量整体偏低;与丽水香茶、寿眉白茶、贡眉白茶、武夷岩茶、熟普、茉莉花茶、金骏眉7种成品茶比对结果,‘木禾种’的7个成品茶的识别率平均达到了99.24%,具有非常高的外形辨识度。本文还分析了‘木禾种’茶树在各类茶的适制性,其成品茶具有非常高的品种辨识度,可为‘木禾种’资源的进一步开发利用提供参考。     

成品茶产地理化分析鉴定现状与发展趋势

成品茶产地鉴定研究刚刚起步，主要集中于几种特征化学指标、矿质元素等方面的研究。本文综述了近年来不同茶类、不同产地成品茶的矿质元素分析结果、儿茶素等特征化学组分分析结果，综合考虑其土壤条件、肥培管理水平、品种、加工工艺、加工环境等因素的影响，提出对成品茶产地鉴定应将矿质元素分析与儿茶素等特征化学成分分析有机结合。     

不同地区红茶特异性香气成分比较研究

采用固相微萃取（HS-SPME）结合气质联用（GC-MS）技术,对比分析了中国及印度、斯里兰卡等不同地区7类红茶的香气组成及特异性香气成分.检测出149种挥发性香气物质,分析表明中国红茶香气化合物以醇类、醛类为主导,印度及斯里兰卡红茶中酯类、烯烃类相对含量明显较高.主成分分析能将不同地区红茶明显分为三类：1.安徽祁红、福建金骏眉表现出以香叶醇为主体的玫瑰花香;2.云南滇红、广东英德红表现出以芳樟醇为主的花果香、甜香;3.印度、斯里兰卡红茶体现以水杨酸甲酯为主的似薄荷冬青香气.品种特性、环境气候及加工工艺对香气特征有影响,不同地区红茶香气特异性风格明显.     

基于近红外光谱技术的白茶总黄酮含量快速测定

本文依靠近红外光谱技术对白茶进行总黄酮含量的快速判别。对 91 份来自不同厂家、不同年份和不同等级的白茶进行总黄酮含量的测定,并采集白茶近红外光谱图,运用 TQ analyst 8.0 软件进行分析,比较了不同光谱预处理方法,最终采用偏最小二乘法建立白茶总黄酮含量的定量模型。研究结果表明,所建立的总黄酮定量模型的相关系数为0.999 77,校正均方根差为 0.043 5,验证均方根差为 0.180,验证集平均相对误差为 2.89%。该模型预测结果较好,能够准确、快速、无损地对白茶总黄酮含量进行定量分析。     

茶叶加工过程远程云监控与溯源研究及系统设计

针对茶叶加工过程远程监控需求及茶叶溯源的加工环节缺失问题,构建了茶叶加工过程中茶叶状态参数及加工设备工艺参数远程物联网监测平台,实现了茶叶加工生产线远程设备运行参数监测监控与茶叶品质溯源。本研究采用B/S框架实现信息实时显示,综合鲜叶采摘信息和生产信息完备溯源过程,运用层次分析法分析生产过程参数对茶叶品质的影响,建立了茶叶加工过程溯源评价模型。在此基础上,构建茶叶生产离线与在线数据库融合质量评价模型,提高了数据存储质量。针对黄山毛峰初制加工生产线进行了远程监控系统开发及溯源信息采集验证试验,结果显示,平台运行稳定,数据显示准确完整,实时性较好。研究结果可为茶叶品质优化及大数据分析提供技术支持。