[發明專利]茶葉品質等級分類方法及裝置、設備、存儲介質

有效

• 申請號: 202210505674.1
• 申請日: 2022-05-10
• 公開（公告）號: CN114778484B
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 喬小燕;梁建華;李瑜;馬成英;郭嘉明;胡蝶;夏紅玲;陳維
• 申請（專利權）人: 廣東省農業科學院茶葉研究所;華南農業大學
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359;G01N21/3563;G01N21/01;G06K9/62
• 代理公司: 廣州廣典知識產權代理事務所(普通合伙) 44365
• 代理人: 王東平

1.茶葉品質等級分類方法，其特征在于，包括：

獲取待測茶樣的待測光譜；

將所述待測光譜與預設修正光譜進行合并，獲得合并矩陣；其中，所述預設修正光譜為預先對茶葉訓練樣本的標準光譜進行求均處理后所得到的均值光譜；

確定與多種指定內含物一一對應的多個預處理模式；其中，所述預處理模式包括校正方式及校正參數、標準化方式及標準化參數；

按照每個所述預處理模式中的校正方式及校正參數，對所述合并矩陣分別進行校正處理，獲得與多種指定內含物一一對應的多個預處理矩陣；

從每個所述預處理矩陣中抽取出與所述待測光譜對應的光譜矩陣，按照每個所述預處理模式中的標準化方式及標準化參數，對相應的光譜矩陣進行標準化處理，獲得校正和標準化處理后的多個光譜矩陣；

將每個所述光譜矩陣輸入相應的定量模型，獲得所述待測茶樣的多種指定內含物的預測值；其中，每一種所述指定內含物對應有一個定量模型，所述定量模型為預先通過茶葉訓練樣本的標準光譜與其各種指定內含物的含量進行建立的回歸模型；

將所述待測茶樣的多種指定內含物的預測值輸入分類模型，獲得所述待測茶樣的品質等級分類結果；

計算所述合并矩陣的均值光譜作為新的預設修正光譜，以對預設修正光譜進行更新。

2.如權利要求1所述的茶葉品質等級分類方法，其特征在于，所述將每個所述光譜矩陣輸入相應的定量模型，獲得所述待測茶樣的多種指定內含物的預測值，包括：

對每個所述光譜矩陣進行特征變量提取，獲得與多種指定內含物一一對應的多個特征光譜；

將每個所述特征光譜輸入相應的定量模型，獲得所述待測茶樣的多種指定內含物的預測值。

3.如權利要求2所述的茶葉品質等級分類方法，其特征在于，所述對每個所述光譜矩陣進行特征變量提取，獲得與多種指定內含物一一對應的多個特征光譜，包括：

確定與多種指定內含物一一對應的多個特征波長；

根據每個所述特征波長，對相應的光譜矩陣進行特征變量提取，獲得與多種指定內含物一一對應的多個特征光譜。

4.如權利要求1至3任一項所述的茶葉品質等級分類方法，其特征在于，所述確定與多種指定內含物一一對應的多個預處理模式，包括：

確定與所述待測茶樣相匹配的茶葉種類；

獲取與所述茶葉種類對應的目標預處理模式集合；

從所述目標預處理模式集合中確定出與多種指定內含物一一對應的多個預處理模式。

5.如權利要求1至3任一項所述的茶葉品質等級分類方法，其特征在于，所述獲取待測茶樣的待測光譜，包括：

獲取待測茶樣的近紅外光譜；

對所述近紅外光譜進行卷積平滑處理及降噪，獲得待測茶樣的待測光譜。

6.茶葉品質等級分類裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取待測茶樣的待測光譜；

合并單元，用于將所述待測光譜與預設修正光譜進行合并，獲得合并矩陣；其中，所述預設修正光譜為預先對茶葉訓練樣本的標準光譜進行求均處理后所得到的均值光譜；

確定單元，用于確定與多種指定內含物一一對應的多個預處理模式；其中，所述預處理模式包括校正方式及校正參數、標準化方式及標準化參數；

預處理單元，用于按照每個所述預處理模式中的校正方式及校正參數，對所述合并矩陣分別進行校正處理，獲得與多種指定內含物一一對應的多個預處理矩陣；以及，從每個所述預處理矩陣中抽取出與所述待測光譜對應的光譜矩陣，按照每個所述預處理模式中的標準化方式及標準化參數，對相應的光譜矩陣進行標準化處理，獲得校正和標準化處理后的多個光譜矩陣；

定量單元，用于將每個所述光譜矩陣輸入相應的定量模型，獲得所述待測茶樣的多種指定內含物的預測值；其中，每一種所述指定內含物對應有一個定量模型，所述定量模型為預先通過茶葉訓練樣本的標準光譜與其各種指定內含物的含量進行建立的回歸模型；

定級單元，用于將所述待測茶樣的多種指定內含物的預測值輸入分類模型，獲得所述待測茶樣的品質等級分類結果；

更新單元，用于計算所述合并矩陣的均值光譜作為新的預設修正光譜，以對預設修正光譜進行更新。