名优绿茶的审评

评定茶叶品质好坏的方法有感官审评和理化检验2种。感官审评是以人的感觉器官来评定茶叶品质的好坏,如用眼睛观察茶叶的外形、色泽;鼻子嗅辨香气;舌头品尝滋味;用手感触身骨的轻重等。理化检验就是通过物理和化学进行分析与测定,以测量的数据反映茶叶品质的好坏。通过感官审评,看出茶叶品质好坏,查找制茶工艺上存在的毛病,为生产服务,不断提高茶叶品质,改进制茶技术。     

计算机视觉技术在茶叶等级检测中的应用研究

茶叶富含多种具有营养价值和保健功能的化学物质,是世界上三大饮料之一。我国的茶叶种植面积和产量都位居世界第一,但近年来茶叶产业的效益徘徊不前,原因在于茶叶分级技术落后,影响了产品在国际市场的竞争力。计算机视觉是一种较为新型的技术,在茶叶品质检测中得到广泛应用,其检测范围集中在茶叶色泽和外部形态上,取得了较好的分级效果。为此,通过计算机视觉技术获取茶叶形状和茶水颜色特征,利用神经网络对检测数据进行分析后判别茶叶的等级。结果表明:计算机视觉能有效地判别各等级的茶叶,检测的总体准确率达到88.8%,可以应用于茶叶的实时等级检测。     

基于计算机视觉的茶叶色泽检测研究

我国茶叶种植面积和产量均为世界第一,是特色农业的重要组成部分;但我国茶叶品质检测体系不完善,分级技术水平不高,影响了产品在国际市场上的竞争力。传统的茶叶分级是由人工分析判断,具有较大的局限性。计算机视觉是一种新型的图像处理技术,已经应用于茶叶品质分析。为此,将拍摄的茶叶和茶水图像进行预处理、灰度化和阈值分割,获得目标轮廓并分析颜色特征,并通过建模集样本确定用于色泽检测的特征量,然后对检验集样本进行色泽检测。结果表明:检验集中被错误识别的茶叶种类极少,总体的识别准确率达到9 0%,为准确评价茶叶的色泽品质提供了技术支持。     

全自动龙井茶炒制机的使用与操作

TF6CCB-7801型全自动龙井茶炒制机是集茶叶杀青、理条、压扁、炒干多种功能为一体的龙井茶专用机械．适用于各种不同等级的龙井茶加工。该机所制龙井茶．扁平光滑、色泽翠绿、芽叶完整、断碎极少．多项指标优于手工制作。具体使用与操作方法如下：     

茶叶鉴定专家系统的研究与开发

针对以往茶叶评定专家系统不足之处,用人工神经网络,建立一个功能完备的茶叶鉴定专家系统,并获得良好的分析结果,为茶叶理化分析的智能化研究奠定基础。     

西湖龙井茶品质的智能嗅觉识别

通过电子鼻采集不同等级、树种和产地西湖龙井茶的智能嗅觉指纹图谱,利用主成分分析得分矩阵研究等级、树种和产地指纹信息对茶叶品质的影响程度,基于软独立模型分类分析方法建立茶叶等级、树种和产地的3类智能嗅觉判别模型.结果表明,不同等级西湖龙井茶的电子鼻信号差异最大;在涵盖不同树种和产地信息的样品中,电子鼻能准确预测品质相近的高档等级(精品、特级和一级)茶叶,等级判别正确率基本达到100％.树种与产地特征对于茶叶品质的影响程度比较接近,并且同一等级、同一产地下不同树种模型和同一等级、同一树种下不同产地模型的判别正确率基本都达到92％以上.在此基础上,提出了首先利用电子鼻进行等级划分,然后在同一等级下进行树种鉴定和产地判别的西湖龙井茶品质智能嗅觉快速检测策略.     

利用计算机视觉定量描述茶叶色泽

选择ＨＩＳ颜色系统描述茶叶颜色,并对颜色描述系统模型进行了改进,使之能更好地模拟理想颜色模型。在此基础上对自然存储条件下不同年份生产的龙井茶的茶叶色泽和汤色进行定量测量,测量结果：利用计算机视觉能定量地茶叶色泽随储藏时间的变化。     

茶叶色选机主要参数试验研究

茶叶色选机主要应用于成品茶叶的色选分级,它较好地解决了名优茶拣梗难、色泽不匀的问题。通过试验验证茶叶色选机的主要参数,为相关部门制定行业标准提供参考。      

名优茶保鲜库的安装及故障排除

名优茶常因自然存放易氧化,使茶叶天然色泽变暗,汤色变褐、变味而降低商品价值。而茶叶保鲜库能很好地解决茶叶高温氧化问题,做到一季春茶四季卖,季季都获好价钱,从而提高了名优茶的商品价值和企业利润。下面介绍名优茶保鲜库的安装及故障排除方法供参考。１保鲜库...     

F_2等级砝码折算质量的测量结果不确定度评定

文章根据砝码国家检定规程的要求,对检定过程中F2等级砝码的不确定度来源、评定过程和计算方法进行了分析。     

茶叶嫩芽机器视觉识别算法研究

针对自主采茶机器人,研究了在茶园自然光环境下如何高效识别茶叶嫩芽。针对自然光条件下采集的茶叶图像含有大量噪声的情况,为了避免一些像素值变化剧烈的像素点,根据分析,最终选用双边滤波去噪算法,对茶叶原始图像进行平滑滤波的同时,还能有效保留图形的边缘等有用信息。采用一种新的基于颜色通道调换的算法来增大茶叶嫩芽和老叶以及环境的对比度,然后提取茶叶的颜色特征,进而分割提取出茶叶嫩芽。实验结果表明:基于颜色通道变换的算法具有高效稳定等优点,能够很好地识别茶叶嫩芽,可以满足自主采茶机器人对茶叶嫩芽识别的要求。该算法为后续自主采茶机器人的研发提供了技术支持。     

基于机器视觉和工艺参数的针芽形绿茶外形品质评价

外形是针芽形绿茶的关键感官评价指标,通常依据色泽、条形、嫩度和匀整度等表象特征进行人工评审,难以做到精准、客观和量化评价。本文以自动化生产线机制的针芽形绿茶为研究对象,基于茶叶品质、形成工艺和视觉形态等内外因素,构建了外形品质的智能感官评价方法。首先,在线采集在制品的17个机制工艺参数和成品茶的图像,进行图像特征提取,选取9个颜色特征和6个纹理特征。进而,通过与专家感官评分进行关联分析,明确了与感官品质显著相关的特征变量。为获取高效的评价模型,采用偏最小二乘法(PLS)、极限学习机(ELM)和强预测器集成算法(ELM-Ada Boost)3种多元校正方法,分别建立了基于工艺或图像特征的针芽形绿茶外形感官的量化评价模型。建模结果表明,基于图像特征建立的ELM-Ada Boost模型(Rp=0.892,RPD大于2),其预测性能优于其他模型,且具有更小的RMSEP(0.874)、Bias(-0.148)、SEP(0.226)和CV(0.018)值。同时,非线性模型的预测性能均高于PLS线性模型,能更好地表征工艺参数、图像信息与感官评分之间的解析关系,且建模速度更快(0.014~0.281 s)。而Ada Boost法作为一种混合迭代算法,能进一步提升ELM模型的精度和泛化能力。结果表明,基于机器视觉和工艺评价针芽形绿茶外形品质是可行的,为拓展茶叶感官品质评价方法和专家工艺决策支持系统研制,提供理论依据和数据支撑。     

杜仲雄花茶加工中护绿工艺响应面优

针对杜仲雄花茶在加工过程中易变色的问题,通过利用盐离子、柠檬酸、抗坏血酸和杀青等处理抑制杜仲雄花的褐变以实现护绿的效果.在单因素试验基础上,利用SAS数据统计软件对影响杜仲雄花茶汤色的因素进行了评价,筛选出具有显著护绿效应的3个因素,即Zn~(2+)、柠檬酸和蒸汽法杀青.利用Design-Expert数据分析软件中响应面分析法的中心组合设计建立了杜仲雄花茶加工过程中护绿工艺的数学模型,并确定了杜仲雄花茶加工过程中适宜的护绿工艺为:先用料液比为10g/mL、质量分数0.04%的Zn~(2+)水溶液和0.4%的柠檬酸水溶液喷洒杜仲雄花蕾,然后在蒸汽中蒸40s,经过处理后的材料制成杜仲雄花茶,可避免加工过程中变色和品质变差.     

光纤发光诱虫灯对茶树害虫的诱捕效果研究

为了对茶树害虫进行科学的测报和诱捕,设计了一种光纤发光诱虫灯,开展了光纤发光诱虫灯在不同发光颜色、不同亮灭规律的情况下与频振式杀虫灯对茶树害虫的诱集对比试验。试验结果表明:光纤发光诱虫灯在亮2min-灭1min的亮灭规律下诱虫效果和能耗均好于频振式杀虫灯;在绿、黄、蓝、白4种发光颜色中,黄色光诱虫效果最好。同时,进一步证实了频振式杀虫灯具有更好的杀虫稳定性;但对茶树害虫天敌也有很强的杀伤力,应科学制定开灯方案。综合诱虫效果、能耗和使用寿命,光纤诱虫灯具有良好的应用前景。     

基于阈值分割法的茶叶嫩芽识别研究

嫩芽识别是实现名优茶智能采摘的前提,因此,利用数码相机采集了清明时期贵州大学和贵州农科院茶园茶叶图像,并以茶叶图像为对象,研究了茶叶嫩芽的识别方法。首先对1KGB颜色模型的色差法（R—B）进行分析,然后以该算子为分割分量,对比研究了多种阈值分割法的优缺点和分割效果。试验结果表明,所研究的分割方法都能有效区分嫩芽和背景,其中ostu法和迭代阈值法的识别效果较好,嫩芽识别准确率为90％左右。     

广东绿茶连续自动化加工生产线工艺技术研究与应用

通过对广东绿茶生产设备配置和工艺流程进行研究,研制适应广东地区的绿茶连续自动化加工生产线,加工工艺流程包含摊青、杀青、揉捻、烘干,该生产线在广东省乐昌沿溪山茶业有限公司应用,加工出的沿溪山白毛尖茶叶,汤色清澈、茶香雅致、滋味醇爽、回甘味强,达到沿溪山白毛尖的生产质量要求。绿茶连续自动化加工生产线的开发与应用,符合我国茶叶加工清洁化、自动化和标准化的发展要求,具有良好的经济效益和推广前景。