[發明專利]一種紅茶萎凋程度指標的無損檢測方法

在審

• 申請號: 202010183049.0
• 申請日: 2020-03-16
• 公開（公告）號: CN111524092A
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 董春旺;安霆;楊崇山;劉中原;楊艷芹;王近近;李佳;江用文;袁海波;鄧余良;滑金杰
• 申請（專利權）人: 中國農業科學院茶葉研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/04;G06F16/55
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 彭啟強

本發明涉及茶葉萎凋程度檢測方法技術領域，尤其涉及一種紅茶萎凋程度指標的無損檢測方法，所述檢測方法是將不同程度萎凋的茶葉分別置于工業相機下進行樣品圖片的拍攝，同時檢測萎凋程度指標，對拍攝的樣品圖片進行預處理，用萎凋葉圖片信息和萎凋程度指標數據搭建卷積神經網絡數據庫，對數據庫中的萎凋程度指標進行分類，根據萎凋程度指標分類所得置信度建立紅茶萎凋程度指標定量預測模型。本發明的檢測方法中建立了基于卷積神經網絡置信度的紅茶萎凋水分定量預測模型，該模型具有較優的泛化性能和穩定性，可用于紅茶萎凋水分的迅速、無損檢測中。

技術領域

本發明涉及茶葉萎凋程度檢測方法技術領域，尤其涉及一種紅茶萎凋程度指標的無損檢測方法。

背景技術

萎凋是紅茶加工的基礎工序，其品質直接影響到成品茶的質量。隨著萎凋程度的加深，茶鮮葉逐漸萎蔫，葉色由亮轉暗，青草氣逐漸消失。通常以萎凋葉的含水量作為萎凋是否過度的評判指標，認為當鮮葉的含水率達到58％-62％時為萎凋適度。在紅茶加工生產中，鮮葉的含水率往往通過感官經驗判斷，而感官經驗又會隨著判別人員的不同而產生誤差。同時，僅通過人的感官經驗很難將其劃分出具體的量級，因為人對色澤和紋理特征的識別是定性的。顯然，傳統的檢測方法無法實現萎凋葉水分的精準、客觀、迅速檢測。

機器視覺是通過機器來代替人類視覺，對客觀事物的特征信息進行提取并加以分析，最終應用于實際的生產測控中的技術。機器視覺技術在農產品的無損檢測上應用十分廣泛。近年來，利用機器視覺系統對茶葉的顏色及紋理特征進行提取，并通過提取的特征對茶葉品質定性和定量的研究已有應用。(Chunwang D,Gaozhen L,Bin H,et al.Predictionof Congou Black Tea Fermentation Quality Indices from Color Features UsingNon-Linear Regression Methods[J].Scientific Reports,2018,8(1):10535-.)報道了基于紅茶發酵時的顏色特征構建了紅茶發酵品質的定量評價模型；(Hongkai Zhu,YangYe,Huafeng He,Chunwang Dong.Evaluation of green tea sensory quality viaprocess characteristics and image information[J].Food and BioproductsProcessing,2017,102.)報道了建立綠茶感官品質評價模型；(Borah,S,Hines,E.L.,Bhuyan,M.,2007.Wavelet transform based image texture analysis for sizeestimation applied to the sorting of tea granules.J.Food Eng.79(2),629–639.)和(Gill,G.S.,Kumar,A.,Agarwal,R.,2013.Nondestructive grading of black teabased on physical parameters by texture analysis.Biosyst.Eng.116(2),198–204.)報道了以茶葉表面的顏色和紋理特征作為輸入變量，通過神經網絡實現紅茶的快速分類。但是，將機器視覺技術應用于紅茶萎凋工序中的應用依然較少。(Chen Q,Zhang D,Pan W,et al.Recent developments of green analytical techniques in analysis of tea'squality and nutrition[J].Trends in Food ScienceTechnology,2015,43(1):63-82.)報道了通過萎凋葉圖像的9個顏色特征和6個紋理特征建立水分關聯的SVR和PLS模型，表明非線性模型建模效果優于線性模型。(Liang Gaozhen,Dong Chunwang,Hu Bin,ZhuHongkai,Yuan Haibo,Jiang Yongwen,Hao Guoshuang.Prediction of Moisture Contentfor Congou Black Tea Withering Leaves Using Image Features and NonlinearMethod.[J].Scientific reports,2018,8(1).)報道了運用photoshop濾鏡模糊算法提取萎凋葉9個顏色特征，探究萎凋葉顏色特征隨萎凋程度的變化關系。此類方法都是以顏色特征和紋理特征作為模型的輸入，忽略了原始圖像中與水分關聯的其他信息，導致所建模型的泛化性能和穩定性不高。