基于计算机图像处理的茶鲜叶色泽测定技术研究

蒋立新

（北京京北职业技术学院，北京100000）

在当前大众饮茶生活不断成熟的今天，做好茶叶产品的品质把控与种类筛选至关重要。结合茶叶产业的规模化与批量化生产现状来说，传统的色泽分类测定技术很难适应当前大众自身的整体诉求，客观的看，合理利用计算机视觉图像处理技术，具体把控茶叶的品质，不仅能够优化筛选茶叶，同时也能够适应茶叶产业的时代化趋势。茶鲜叶色泽测定关系到茶叶品质，也是茶叶产业全面发展的重要诉求。

1 计算机图像处理技术的定义内涵认知

结合当前计算机技术成熟应用的时代背景看，形成了关于计算机技术应用与图像相关的技术。计算机图像处理（Computer Image Processing）指的是通过使用计算机技术来对图像进行处理和分析。总的来说，整个处理技术中，主要包含数字图像的具体采集、分析与处理，以及数字化表达等等。

对于计算机来说，其作为一种数字化处理设施，其主要是数字图像处理技术，其中包含了空间域处理和压缩处理等等。因此，结合C语言和Mat-lab等编程语言来处理图像。通常看，整个图像处理技术主要应用于预处理之中。使用该技术，其不仅能够对图像进行改良优化，同时也能够对图像内涵的深层次内容进挖掘，尤其是该技术的预测功能，能够实现该技术的广泛应用。

结合当前计算机图像处理技术的综合应用来看，VR技术、AR技术与图像处理技术相结合已经成为重要的时代趋势，因此，通过使用数字化技术，从而为图像处理技术的深化发展提供了重要帮助。相对于计算机视觉艺术来说，图像处理更多是对图像的增强、还原等等处理。所以，在这一过程中，其不仅是图像的具体处理，同时也是对图像本身的有效理解。在当前计算机技术成熟应用背景下，图像处理技术日益成熟，且形成了广泛应用。

2 茶鲜叶色泽测定的具体背景

在茶叶产业成熟发展中，科学化标准不断提高，尤其是整个茶叶产业的科学化水平实现了全面发展，这不仅是该产业科学发展的表现，也是从大众饮茶诉求角度出发的必然诉求。随着当前茶叶品质化要求不断提升，优化茶叶原料配备已经成为其重要要求。通过使用机器设备采摘茶叶已经成为制约茶叶生产成本和产量的重要障碍。但是就这一状况看，其很难对茶叶产品进行有效的等级分类。在传统的茶鲜叶评定过程中，由于缺乏合理的分类机制及方法，从而影响了整个茶鲜叶的有效分类，进而限制了茶叶产业的品质化转型与优化升级。

从上个世纪80年代开始，就开始了关于茶叶鲜叶的等级分类研究，根据当前茶叶鲜叶的整体特性看，其主要有两种表现：其一，根据茶叶鲜叶自身的叶梢大小来分类。其二，则是根据茶叶鲜叶自身的叶形和重量来进行具体分类。目前在进行茶叶鲜叶分类时，其主要使用的就是风选机和分级机。随着当前计算机技术成熟应用，如今在茶鲜叶色泽测定与分类时，可以使用计算机图像处理技术来综合应用，从而整体适应茶叶产业的规模化生产。

对于茶叶产品来说，鲜叶色泽直接决定和影响其品质和内涵，尤其是在当前茶叶产业全面优化背景下，传统的茶鲜叶色泽测定方法中更多使用的是传统的人工鉴定方法，无论是其精准度，还是其中科学性和稳定性都相对有限，因此，整个测定过程，过于传统、机械，加上成本较高、批量有限等诸多障碍，就成为制约当前茶叶产业品质优化、产业化发展的重要不足。

3 基于计算机图像处理的茶鲜叶色泽测定技术的应用诉求和构建思路

在计算机图像技术应用过程中，其通过对图像信息进行检测和输入，从而实现整个图像内容的合理转化。对于当前茶叶产业发展状况看来说，其中所具体需要的不仅是完善融入多种技术设备，同时更关键的是以品质角度来判断茶叶鲜叶。从某种程度上看，在测定茶叶鲜叶色泽这一过程中使用计算机图像处理技术，其能够对茶叶鲜叶的色泽变化状况进行及时、精准检测。通过使用该技术，也将以量化方式来对茶叶鲜叶色泽状况进行合理认知。结合当前茶叶鲜叶色泽状况看，R色泽和G色泽参数就成为我们判断茶叶鲜叶色泽度的重要指标。

结合当前计算机图像处理技术来说，在整个茶叶鲜叶色泽测定时，通过使用该技术，增加茶叶产品形状的具体参数，在优化神经网络算法的应用基础上，实现茶叶品质的自动化、智能化识别。在检测和评定茶叶鲜叶色泽过程中，通过使用图像分析技术，从而对茶叶品质中的茶多酚元素和茶氨酸等形成有效分析，尤其是借助PLS算法，构建反映茶叶含量的关系分析模型，从而获得相关检测标准，这一方法中，也能够快速有效的评定茶叶鲜叶的色泽与品质。

在传统的茶叶鲜叶色泽测定过程中，其更多使用的是传统分级设备，其效果并不理想，甚至与当前茶叶产业的发展趋势之间因存在明显差距。因此，结合当前计算机图像处理技术日益成熟这一客观状况看，如果能够合理使用该技术，其对茶叶鲜叶的大小、色泽形状等多个细节要素进行提取，结合具体的数据分析模型，从而精准评判茶叶鲜叶的品质等级。当然，结合具体的图像处理与分析技术，其还能够对茶叶本身的茶氨酸含量等进行综合分析，从而实现最为全面的分析。结合当前茶叶产业的发展状况看，使用计算机图像处理技术，在按照具体的数据处理方法基础上，通过对茶叶鲜叶进行合理分类及评判，从而实现理想的茶叶鲜叶色泽测定与分类，从而提高茶叶鲜叶的最大价值。

在研究茶鲜叶色泽测定技术时，我们可以对其他类似植物的色泽测定进行借鉴和应用。使用计算机图像处理技术能够对茶叶鲜叶的具体颜色和大小等基础特征进行提取、汇总、分析，在利用智能技术的前提下，实现茶叶鲜叶色泽度的精准分类。在茶鲜叶图像信息收集过程中，选择合适的颜色为背景色，并且将等待检测的茶叶鲜叶随机铺开，鲜叶之间尽可能不予以重叠，结合专业的设备进行图形信息收集。同时使用相关图像处理软件来对茶叶鲜叶的像素参数进行分析与处理，并且读取其中的RGB值和HSB值进行读取。借鉴德国在茶叶鲜叶色泽测定中的经验状况看，其在整个鲜叶分拣设备中，通过增加高速摄影设施，使得整个系统能够及时读取茶叶的RGB色泽参数，并且结合计算机设备的有效应用与处理，当茶叶鲜叶的色泽参数出现了约定范围以外，就将其定义为杂质元素，通过相关设备对其进行筛选。

对于茶叶鲜叶色泽测定活动来说，其中所具体设计的指标元素相对模糊，并没有形成统一的标准，所以如果仅仅使用人工的评审方法或者传统的机械设备，那么其测定的效果很难满足和适应当前茶叶产业的发展诉求。结合计算机图像处理技术，可以将茶鲜叶色泽的各项数据指标以模拟数值的方式来构建具体的评判模型，进而依据这一模型，实现茶叶鲜叶色泽的科学智能测定。当然，对于计算机图像处理技术来说，其不需要具体接触就能完成整个检测活动。因此，其能实现规模化、无污染化的检测目的。同时，其相对低廉的成本和及时更新的技术形式，能够与当前茶叶产业的转型发展之间形成融合、匹配。

4 结语

就当前茶叶产业的发展趋势来说，使用机械化设备来采摘茶叶，以规模化和批量化体系来加工茶叶已经成为茶叶产业的重要特征。对茶叶鲜叶的色泽进行测定，不仅符合优质茶叶的品质要求，同时也能够优化茶叶产业发展机制。对于当前茶叶产业的经营状况看，计算机图像处理技术的合理应用，是其中极为重要的应用趋势。通过对采集到的茶叶产品图像进行采集，并且转化为具体的数字模型，在充分利用该技术的同时，实现整个茶叶产业的智能化发展。