使用计算机技术和设施鉴定茶叶品质的应用思路分析

崔丽梅，龙　勇（.曲靖师范学院；.云南能源职业技术学院，云南 曲靖 65500）



使用计算机技术和设施鉴定茶叶品质的应用思路分析

崔丽梅1，龙勇2
（1.曲靖师范学院；2.云南能源职业技术学院，云南 曲靖 655001）

摘要：本文将在使用计算机技术与设施，采用L处理方法、计算机量化、图像处理等方式来进行对茶鲜叶的色坚定，与研究茶叶在加工过程中色泽的变化，茶鲜叶色泽及其嫩度，读取茶色泽参数进行茶叶识别等方面针对茶叶的品种，加工，品质等方面的应用进行思路分析。

关键词：计算机技术；设施；茶叶品质；应用思路分析

崔丽梅（1980-），女，云南宣威人，研究生学历，讲师，研究方向：科学管理与工程。

龙勇（1977-），男，云南宣威人，硕士研究生，讲师，研究方向：计算机系统、软件工程及电子技术。

近些年来，随着计算机技术的不断提高，互联网行业的发展，进行学术研究的手段及方法也日趋多样化，通过网络进行学术交流，发表学术论文已经不再是个新奇的事件。近些年来，学者将学术研究与计算机技术很好的结合起来，进一步推动了各方面科技的发展。计算机技术对茶叶的鉴定与品质研究，起到了十分关键的作用。

1　计算机视觉技术

首先，使用数码相机或相应设备获取所需要的茶叶图像，随后对图像进行合适的预处理，先对图像采用增强，随后提取出我们所需要的图像、形状特征。最后经过对BP神经网络进行分类汇总，这样才基本可以结束对茶叶品质的鉴定。

茶叶品质好与坏的取决条件，其中之一就是茶叶形状的参数。它同时也是用来鉴别茶叶品质的重要指标之一。有的茶叶的形状比较紧结，而有的茶叶相对比较松散。颜色是另一个对产业品质有重大影响的因素。通常通过对炒干后茶叶的颜色、叶面底部的颜色和茶汤的颜色这三个元素的评判作为判断茶叶颜色相应的标准。

利用数码相机获得干茶和茶汤是茶叶图像采集系统工具的大致工作模式。在干茶图像的获取过程中，需要将茶叶铺开平放在用来照相的托盘上，并且不能使茶叶有重叠部分。获取茶汤图像的使用方法如下：精确地称取3g茶叶样本，以1：50的比例用沸水进行茶水的泡制，静候5分钟后将茶汤倒入国家标准的绿茶专用审评碗中，并立即进行拍照。获取图像后，首先我们需要进行图像去噪。噪声源会对图像信息在采集过程造成一定程度上的干扰，比如电信号转换过程中图像采集设备的灵敏度的不均匀，量化噪声在数字转化过程中以及传输过程中对信道造成的误差等。这些干扰会在以后的分割图像，检测图像的边缘，对于图像进行分析和判断等方面产生不良的影响。当前，通常用平滑法和中值滤波法来处理图像的噪声问题。一般情况下中值滤波定义为：

Yi，j=MedianXi，j=Median［Xi+m，j+n；（m.n）∈W］

第二步则需要进行图像增强。当前主要有两类增强技术：其一：对所需的空间域的图像及颜色进行增强。常用的方法有混合图像的直方图，增强图像的灰度，对图像进一步锐化等一系列方法；2对频率域进行增强的技术，频域去噪的代表方法有数字滤波器，同态滤波，小波分析等。利用直方图或者利用小波分析的时频提取其局部化特征的技术是当前较为常用的技术手段。

对干茶颜色进行参数提取，则是第三步。我们知道，对于同一种类不同等级的茶叶，冲泡出来的茶汤的颜色差异会比较小，可以采用通过茶叶颜色的R，G，B三分量表示出来的方法。事先，通过数码相机获取到相应的茶叶图像。但是根据近些年来的一些研究表明，R，G，B分量及后续处理的方法在识别茶叶的过程中，只能识别一般的茶叶中的黄片，如果想要区分茶叶种类和品质，这往往是件很难的事。因此，我们通常不采用RGB作为对图像参数进行直接识别的方法。而采用选择用HSI来进行对颜色特征参数选择的表达。此外，HSI有利于研究中心更好地对对茶叶的不同色度，饱和度等方面进行分析和研究。并且在处理的相关方面，HSI技术还能够明显提高处理的速度，使研究能够提供更适宜茶叶的环境来进行检测。

另外，茶叶的形状也是茶叶品质检测的一个重要依据，通过对用相机获得的茶叶的图像进行去噪以及增强效果等一系列技术手段后，如果想要获得更好的图像的形状参数，则要对图像进行二值化操作，即使图像中通过技术手段改成只有黑白两种颜色。从而从白色背景中提取出黑色轮廓，从而从中获得我们想要的茶叶形状特征值。

茶汤就是将冲泡的茶叶滤除渣滓后的汤水，即生活中我们常说的茶水。取一定量的茶水于烧杯中，置于托盘上，放于照明室中。得到符合要求的茶汤的相关图像（使用数码相机）该研究中我们仍旧使用HSI颜色系统来表示茶汤的一系列特性。

2　BP神经网络

BP神经网络模型能够达到所需要的误差范围内运用相关算法完成的目标的关联的多层网络系统。BP模型通常只包含数据流的两个过程，即正向和反向的传播过程。正向传播的传播方向是：从输入相关内容层到隐含相关内容层再到输出相关内容层，此处要注意：每个下层神经元都仅仅能够被上一层神经元影响到。如果实验结果实际输出的值和我们所期望的输出的值中间的误差太大，则该BP系统将自动转入反向传播相应信息的过程，即沿着原来的链接通路原路返回，通过反复的正向传播和反向传播来修改隔层神经元的权值，对输入层的传播的相关内容进行一级级地计算，然后通过再次的正向传播和反向传播，这样一来，这两个过程的反复进行会达到使误差值最小的效果。当误差能够降低到我们所希望范围内，系统才会自动把网络的学习过程结束。

在茶叶品质的研究中，我们可以将干茶的形状特征，颜色特征，以及茶汤的颜色特征值的总和作为输入层的神经元个数。把我们为想要得到的结果设置的层级数，设置为输出相关信息层的神经元个数。先设定好所需要的误差精度，在误差精度范围内根据每一次运行的结果来确定隐含的层节点数。把取出的隐含相关信息的层节点数设置为输入相关信息的神经元个数和输出相关信息的神经元个数的平均值，然后通过反反复复的实验对该值进行微调，确定需要的最佳的隐含相关信息层所含的相关节点数。

3　L处理法

首先，该方法需要使用的仪器及软件有：安装有PHOTOSHOP CS软件的电脑一台，BenQ明基电脑一台，日本Minolta chroma meterCR--300型彩色差计。

具体的方法与步骤简述如下：第一步，在扫描仪的平板玻璃上均匀洒上想要检测的茶叶样本，铺洒的厚度不要露出茶叶间的间隙，此处，我们采用系统默认值，并将该值在相应的Photoshop软件中输入。第二步，进行茶样参数读取。首先，把想选择的相关图区选定，然后挨个读取每一像素点的色泽参数——L，a，b值，这些信息可从信息窗口中获得，随后计算出它们三个的平均值。然后对相应图片选区使用“模糊”滤镜中的“平均”选项，使选取中的所有颜色的L，A，B的值尽可能相近，并把已经进行平均化处理后的L，A，B的数值从信息窗口的相关界面中读出来，然后，经过这一系列步骤求出的值就是最终要求出的数值，该方法就是所称的L——处理法。需要注意的是，扫描仪质量的不同，四周存在的噪音造成的干扰，甚至包括放置仪器的平台的轻微的震动都会对实验税局的稳定性造成很大的影响。当然，我们依旧可以通过适当的人的行为的干预对这些情况予以很好的解决。从而提高整茶扫描的结果的精确性，稳定性，科学性，进而提高L——处理法的依靠性。

4　计算机视觉研究

通过计算机视觉技术的相关手段把茶叶的不同色泽指标的模拟量转换成数学方面的变量，从而很好的研究茶叶在加工过程中色泽的细微变化，进而有利于对成茶的品种和等级进行更适宜的等级分类。计算机视觉技术是通过计算机的生物模拟软件或者宏观的视觉功能的技术，它的基础是视觉计算和相关的框架解构。该技术需要的基本器材有索尼T——20数码相机，TES——1334照度计，东芝T笔记本电脑以及自编的RGB统计软件等等。

首先，需要利用摄像机将需要进行识别、描述的对象以图像形式记录。图像的底层特征要利用特征检测提取出来，然后通过计算机的图像处理系统提取出的图像特征进行预处理，以及其他的一系列手段对这些信息进行识别和分析。众所周知，依据RGB颜色而建立出来的计算机视觉的色泽识别系统。通过叠加RGB各个通道之间的颜色变换就可以得到不同的颜色，这些颜色要远远多于人类所能够到的颜色区域与范围。然而，HIS系统与人眼感觉颜色的原理相似。

在茶叶的加工处理过程中，主要是其中求各种化学物质之间的氧化还原作反应，特别是多酚类物质的直接氧化作用和叶绿素在响应情况下发生的特定的变化。通过氧化反应，多酚类化合物会变成相应的红褐色的产物，茶叶呈现棕褐色是由脱镁叶绿素的作用造成的。游离叶绿素的性质很不稳定，在光热的作用下极易发生光敏氧化，进而生成相应的小分子物质，这些都会在制茶过程中反应出色变。计算机视觉技术对于定量，定性，更具统计性，更客观的描述茶叶在制茶过程中的色泽变化有着不可估量的作用。

5　结语

在如今的经济形势下，我们需要依据茶叶特征、品质良莠来进行在等级上的划分，满足不同消费者的需求，从而带来更高的茶叶经济效益。人的主观感觉虽然可以用来判断茶叶的品质，但是人在进行判定时所用到的感觉器官，较大程度上会受到外界因素的强烈干扰。例如：每个人的味觉不同，对茶叶甘苦的判定就不一；嗅觉灵敏度也不是完全一致的。每个人的评审经验，评审标准也是不尽相同的。运用计算机技术将为茶叶品质的鉴定开拓出一片崭新的天地。

参考文献

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［4］王胜鹏，宛晓春，林茂先等.基于水分、全氮量和粗纤维含量的茶鲜叶原料质量近红外评价方法［J］.茶叶科学.2011（01）：66-71.

基金项目：曲靖师范学院校级青年项目课题编号：2013QN030；云南能源学院就业工作管理系统开发与应用，课题编号：2013Y557

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