茶领域中计算机视觉图像处理技术应用方法研究

刘宗平（重庆水利电力职业技术学院，重庆 402160）

茶领域中计算机视觉图像处理技术应用方法研究

刘宗平
（重庆水利电力职业技术学院，重庆 402160）

二十一世纪的社会已经进入信息化时代，特别是计算机技术的发展，使得计算机视觉图像处理技术已经广泛应用于社会的各个领域中，其中很少被人关注的茶领域也开始使用这一技术，带来了不小的发展。本文以茶领域为视角，对应用在这一领域的计算机视觉图像处理技术的方法以及具体应用进行探讨，以求为茶领域实现计算机智能及精细化操作提供思路。

茶领域；视觉图像处理；技术应用

1　计算机视觉图像处理技术的概念及在茶领域应用的方法

计算机视觉，从理论的角度出发，可以看做是用高科技的产物来代替人类的眼睛功能，在这一视角下对已经确定的目标进行识别、考量等活动，而图像处理技术，就是运用计算机技术对像素不高的图像进行处理，由此方便人眼的观察和认知。综合来说，计算机视觉图像处理技术就是利用某种传感器把搜集来的图像资料转化为数字信息，然后在此基础上利用计算机处理图像素材信息，最终达到要求的各种标准值，从而达到既定的教学目标。相比较来说，计算及视觉比人工视觉更为精准、迅速，且可量化。

2　茶叶外形审评和加工方面的计算机视觉图像处理技术运用

2.1茶叶外形审评方面

茶叶外形审评在茶领域研究中占有重要位置，国内、国外对于茶叶外形审评皆有研究，审评茶叶外形最常用的方法就是感官审评法。感官审评法的顺利施行，必须囊括茶叶外形审评、开汤审评内质两方面，并要找寻一些茶叶实物作为审评实样，在此前提下进行分析研究，然后归纳总结，从而评价茶叶外形因子级别。

实验素材和设备：几种常见茶叶标准样；扫描仪，装有Photoshop CS软件的计算机一台，基础实验仪器一套。

计算机量化茶叶外形因子的步骤如下：

图像采集：取备好的茶叶样品5g，将其均匀撒在扫描仪上置放的透明玻璃板，调整扫描仪的分辨率，在Photoshop CS中输入并设置次数。

图像处理：计算各种茶叶的色泽参数值所需要的方法是整茶平均色泽读取法，在此过程中应选定合宜的直方图通道，以此保障所选茶样的色泽标准偏差处于可接受范围。

结果分析：不同种茶叶的色泽参数、外形因子皆不同，从不同茶叶所呈现出的外形因子的形状可断定出不同茶叶的级别差异。另外，从实验现象中可以看出级别越高的茶叶在颜色与外形方面都保持一致，参数的差异性也较少。

结果与论辩：该项研究能够很好地证明计算机图像处理技术在茶领域量化茶外观因子的一种有效方略，上文选定几种茶叶进行研究，旨在通过研究分析说明最优量化参数的选择方式。结果表明：被分割的目标茶叶，其所呈现出得图像像素值一方面反映出了条索面积，另一方面则伴随着茶叶级别成正比关系；借助计算机视觉图像处理技术能够较快地获得各种茶叶的个体面积，然后以单个茶叶的个体面积推出茶叶的品味。当然，此处虽只选择了几种具有代表性的茶叶品种，但也大致完成了茶叶外形审评工作，为后续茶类计算机量化评价体系的建立健全奠定好坚实的基础。

2.2茶叶加工方面

据笔者了解发现，目前计算机视觉图像处理技术应用于茶叶加工领域的实例并不多，原因在于茶叶在加工过程中可能会出现多种变化，比如，嫩度不同的茶叶，它的色泽也是不同的，在萎凋、杀青处理过程中颜色变化也是不同的，这些变化都是细微化的，这些变化相对较为细节化，人工在处理时可能会疏漏，但运用计算机却可实现精确化。

实验素材和设备：最新采摘的新鲜茶叶；一台具备Photoshop CS软件的计算机，持有稳定内部光源的暗箱，照相机，干燥箱，杀青锅等。

计算机量化新叶质量的方法：茶新叶的鉴定的标准是多样化的，其主要内容有4个方面，分别为嫩度、匀度、干净度与新鲜度。新鲜茶叶自身的光泽折射其嫩度，而新鲜茶叶的匀度、干净度和新鲜度则可通过观察视觉图像得出，因为在计算机图像处理技术量化下混杂的茶叶会展现其质量差异。

图像采集：在暗箱内放置新采取的茶叶，将照相机放在暗箱观测孔上，调整像素、闪光灯、聚焦方式等，之后打开灯源，将已有的图像信息导入计算机中。

图像处理：①新叶嫩度的量化测评：在计算机的Photoshop CS打开已导入的图像，用茶叶分割法选定新叶的大致轮廓，然后在此基础上用整茶平均色泽读取方法获得新叶的平均色泽度，根据一定的标准要求读取该色泽的RGB和Lab参数值。②匀度、干净度和新鲜度的量化测评：借助图像分割法将已经目标化的图像中新鲜茶叶选中，之后用直方图读取这部分的平方差，通过观察某通道颜色亮度值和平均值，再用完整的图像展示出要表达的内容，最终得出测评结果。

结果与论辩：新叶嫩度的量化测定：这部分内容并没呈现出鲜明规律，同一种茶叶的嫩度都不尽相同，这就说明不同叶片之间也存在鲜明的色泽参数差别；新叶匀度、干净度和新鲜度的量化测评：可发现混杂不一的新叶样本色泽标准差明显与其它单独芽叶的新叶不同，色泽标准差值和亮度皆有不同程度的增加和差异，所以此部分内容要经过综合考虑方可确定最终结果。

3　基于色泽度变化的茶叶量化测评

3.1茶新叶萎凋过程色泽度变化的量化测评

图像采集：在暗箱内放置新采取的茶叶，将照相机放在暗箱观测孔上，调整像素、闪光灯、聚焦方式等，之后打开灯源，将已有的图像信息导入计算机中。

图像处理：在计算机的Photoshop CS打开已导入的图像，用茶叶分割法选定新叶的大致轮廓，然后在此基础上用整茶平均色泽读取方法获得新叶的平均色泽，然后读取这一色泽的RGB和Lab参数值。

结果与论辩：RGB和Lab参数值与茶叶新叶萎凋程度成反比例关系，随着茶叶新叶萎凋程度的加深而下降，且色泽与叶子含水量的变化是紧密联系在一起的。

3.2有关茶叶杀青工序中色泽变化的量化评定

图像采集：将茶叶新叶称重一斤，并将茶叶炒热8分钟，每隔一分钟就取出一定量的杀青叶，然后放置于暗箱内，再用照相机快速拍照并读取出图像。

图像处理：在计算机的Photoshop CS打开已导入的图像，用茶叶分割法选定新叶的大致轮廓，然后在此基础上用整茶平均色泽读取方法获得新叶的平均色泽，然后读取这一色泽的RGB和Lab参数值。

结果与分析：茶叶新叶在杀青过程中各类色泽参数值皆有一定变化，其中有明显变化的参数值，也有变化不明显的参数值，故而确定茶叶在杀青工序中色泽变化的结果有必要进行综合考虑。

4　茶叶叶片受病害程度分析

茶叶叶片的受病害程度能够直接反映出茶园病害情况的指标，如果叶片受害面积范围所占的比重过大时，此时就应采取一定的有效策略快速测定茶叶叶片的受病害面积和百分率，以便找出解决问题的有效方法。现阶段，测评茶叶叶片受病害程度的方法依旧停留在传统层面的人工方法，因而本文尝试用计算机视觉图像处理技术进行测评。

4.1茶叶叶片受病害程度实验

实验素材和设备：病变的茶叶，如茶赤叶斑病病叶；一台装有Photoshop CS软件的计算机，扫描仪。

实验环节步骤：扫描病叶：将事先准备好的病害茶叶平铺在扫描以上的透明玻璃板上，叶片之间留有一定间隙，将受害叶子的叶面朝下，用深蓝色作为背光色，然后在Photoshop CS输入数值，做好准备工作。

测量病害叶子面积：利用Photoshop软件中的功能作用，对已经读取出的图像进行处理，选择合宜的容差值，详尽记录实验过程中所应用过的像素值，然后在了解一系列数据值的基础上将这些数值换算成叶面积。

选择扫描仪的分辨率：通过不同的分辨率对病变的叶子进行扫描，在横向比较各片叶子的扫描时间、存储空间、受害面积等方面。

计算机测定与人工测定的比较：抽选出30片病害茶叶叶片，分别用传统手法和计算机测定法15片叶子情状，然后依次记录整个测定过程中出现的步骤环节，最终在比较之下看出差异处。

4.2结果和论辩

从本实验可看出，计算机视觉图像处理技术方法相较于人工方法来说，其更加精准、快速、高效，尤其在茶叶受害面积及受害面积百分率测定层面表现优异。须注意的是，此部分内容的测定要敢于尝试扫描仪的多样分辨率，对病叶进行多次扫描，方能在较短时间得出更为精准的答案；本方法也可应用于其它层面的测定，也适用于生物实验中微生物生长速度的测评。

5　结束语

综上所述，在茶领域运用计算机视觉图像处理技术，解决了存在茶学领域一些困扰问题，而且为此技术的延伸与扩展铺好了道路，使得茶领域相关的研究性工作开展的更为顺利。在该技术实际应用过程中，一定要秉持着多尝试、多比较、多试验、多归纳总结的观点，譬如比对不同品牌扫描仪对同一茶叶样本的扫描结果，抑或多选择一些茶叶样本种类丰富实验结果。当然，以上仅为笔者个人对此主题的一些见解意见，也许存在一定的缺憾，希望读者可以指出其中的错误、不足之处，更希望广大读者可以找寻出更多研究焦点，更好的能够将计算机视觉图像处理技术应用在茶领域中。

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刘宗平（1982-），男，本科，计算机实验师，研究方向：计算机科学技术。