人工智能在茶叶品质评定中的应用

时云峰

（四川交通职业技术学院，四川成都 611130）

引言

人们对于茶叶的评定最主要的就是通过人的感观来判断的，但是，茶叶是一种成分非常复杂的植物，很多成分的存在是不能为人的感官所感受到的，有时成分在很大程度上决定这茶叶的质量，所以通过人来进行茶叶的品质评定是有所欠缺的。如今，人工智能已经得到极大的发展，在进行茶叶品质评定时，它不仅可以通过我们肉眼以及感官所感受到的标准进行评定，同时也可以进行茶叶成分的分析，从而综合整体因素来确定茶叶的品质。除此之外，通过人工智能的方式，我们可以降低外界因素对于评价的干扰。人的味觉和嗅觉甚至是视觉可能因为外界的改变而发生细微变化，但却难以为人所觉察。人工智能的出现非常好地解决了这一问题，无论外界如果改变，人工智能只会按照设定好的程序进行工作而不会出现偏差。对于茶叶品质的评定来说，无疑是公平的并且准确的。

1 茶叶品质评定的人工智能技术——以人工神经网络为例

人工神经网络是人工智能技术中一个非常重要的结构，是模仿人的大脑神经系统来进行控制的。相对于灵活性较强的人类大脑神经网络而言，人工神经网络只对信息进行并行处理以及非线性转换，并且在人工神经网络当中，不掺杂任何需求以外的感觉和情感。利用人工神经网络，我们不需要建立任何数学模型也不需要任何茶叶品质鉴定的经验，我们只需要将收集到的样本数量传输到人工神经网络中，就可以进行非线性的映射，从而完成茶叶品质的评定工作。通过人工神经网络，随着科技的快速进步，科学家们在其基础上建立了更多的仿人类的感官系统。例如电子鼻、电子舌等等，这些产品能够达到与人类鼻子或者舌头同样的功效，但是不带有任何“感性”的色彩，这些产品结合人工神经网络进行数据的采集和分析，从而最终进行“理性”的评定，达到茶叶品质评定能够在统一的标准下进行评价的目的，从而分出茶叶的三六九等。

1.1 人工神经网络

人工神经网络发展到今天，已经有70多年的历史，是在人体的神经网络研究的基础上进行模仿的一种人造的神经系统。这种神经系统拥有着丰富的生物结构，能够处理大量的工作，是涉及医学、生理学、信息学以及计算机学等多种学科的人工智能技术。人工神经网络不仅具有非常高的适应能力，并且其有非常复杂的处理机制、学习能力、记忆能力等等。由于其复杂程度以及其众多方面的出色发展，在国际上受到了非常大的瞩目。

1.2 人工神经网络的原理和特点

从目前人工神经网络的发展来看，最为成功并且应用最为广泛的神经网络以误差反向传播神经网络为主，我们将其简称为BP神经网络。这种神经网络具有三层或者三层以上的神经网络，分别为输入层、输出层以及隐含层组成。每一层都由神经元连接，但是神经元与神经元之间是没有连接的。在进行网络学习的时候，BP神经网络包括信号正向传递以及误差反向传递两个阶段。在进行信号的正向传递时候，信息从输入层传入到隐含层最终到达输出层，如果在进行结果输出的时候，与我们设定的期望值存在不能容忍的误差，就会进入反向传播的阶段。这个阶段的传输过程与信号正向传递的过程正好相反，在进行传递的过程中，进行单元权值的不断修复，当达到我们可以允许的误差范围之内的时候，整个的传递过程就结束。从这整个阶段中我们可以看出，BP神经网络具有信息处理、信息存储、信息容错以及自我修复的功能。通过这种功能，将其运用到茶叶品质鉴定当中，如果输入端所输入的所有的茶叶的成分水平都与我们所指定的标准相吻合的话，或者在一定的误差之内，我们认为该茶叶的品质是标准的。如果输入的数据与所定指标差异较大，无论是低于标准值还是高于标准值，我们都认为该茶叶的品质不能够满足实际的需求。

因此，从上述的人工智能产品中我们可以知道，现代的人工智能产品已经能够满足我们对于茶叶品质评定的要求，因此，本文将从多个角度，采用不同的人工智能技术来进行茶叶品质评定的分析，详细描述人工智能在茶叶品质中的应用。

2 人工智能在茶叶品质评定中的应用

2.1 人工智能对于茶叶外形方面的评价

在进行外形评价的过程中，如果人类进行茶叶外观评价，那么所使用到的最主要的器官是眼睛。因此，我们可以利用机器视觉系统来进行茶叶外形的评价。机器处理系统实际上就是计算机数字图像的处理系统。这种系统可以将所测的对象转化为数字图像，然后模拟人的思维来进行图像的理解和识别，最终将所识别的图像进行分类，从而到达实现人类视觉功能的效果。利用机器视觉系统来进行茶叶外形的评价，可以保证评定标准的量化，保证评定标准的唯一性，从而做出公允的判断。除此之外，计算机识别相对于人眼识别来说更加精细，并且对于颜色捕捉也比人眼更加多维，因此，我们认为机器视觉可以用来判定茶叶的外观。

借鉴相关案例进行说明，在进行茶叶品质形状的数据化探讨的时候，选择一种茶叶为标准样本进行研究，确定茶叶的11项标准特征。然后采用机器视觉系统来进行研究对比，发现在所选择的茶叶中，有7项特征与标准特征相关性显著，进行一系列的数据相关性分析我们可以进行茶叶的外观品质的判定。

所以，从上述的原理以及案例来看，利用人工智能中机器视觉系统来进行茶叶外形的判定是较为客观和标准的，采用这种技术，对以后在茶叶外观和色泽上面的研究有非常大的帮助。

2.2 人工智能对于茶叶香味的评价

众所周知，茶叶以香著名，不同的茶叶的香味是不同的，不同的香味所代表的茶叶的品质也是不同的。但是如果单靠人的鼻子来进行香味的识别，是没有办法嗅出香味中所有组成成分的，而“闻”这个动作本身就会受到外界因素非常大的干扰。曾经有过关于嗅觉的实验，将一个人放在差距较大的两个味道之下进行味道识别与一个在差别不大的两个味道环境下识别进行对比，第一个人的嗅觉相对于第二个人而言更加的灵敏，所感受到的气味也会更加浓厚，由此证明外界因素对于嗅觉的影响之大。而如果采用特殊的气味分离提取方法将气味中的所有成分分离、提取最终进行比较，就可以获取关于气味的非常准确的值。但是从之前对于茶叶的香味品质评定的方法来看，不同的分离提取技术所分离的因子产生的结果相差非常大，虽然在不断的改进，但是仍然存在一定的差异。因此，随着人工智能的发展，电子鼻应运而生。电子鼻通过大量的传感器进行样本数据的处理，它的敏感程度以及选择性都能够达到ppmppb值，通过大量的传感器阵列来进行鼻子的充分模拟，从而达到茶叶品质的真实检测和鉴别。利用电子鼻，我们可以打破人类鼻子中的不确定因素，保证准确值的稳定，利用这种方式来进行茶叶香味品质的评定。

2.3 人工智能对于茶叶汤色的评价

茶叶的汤色是否清冽也是我们对茶的品质进行评定的主要因素。在进行茶叶汤色分析的时候，不同的科学家采用的分析方式是不同的，所测量的标准也不尽相同。比如对茶叶汤色的色差参数进行测量，或者利用光谱分析进行茶汤透光率的测量。都能够达到我们需要测定的标准。比如，我们利用色差差异法进行分析。将颜色分为三个分量，然后对于不同的茶叶样品进行参数分析和感官评审，分析出不同的茶叶茶汤的色泽差异显著，不同质量的茶叶茶汤的色泽也有非常大的差异，因此，采用这种方式可以代替人类的眼睛。又或者，我们利用光谱分析的方法进行茶叶汤色的评价。通过研究发现，当透光率不同的时候，透光率与茶汤得分展现出了非常显著的正相关关系，也就是说，利用光谱分析的方法，我们可以对茶汤的优劣进行测量，这样相对于利用不同人类的视觉进行评定要更加的科学。

2.4 人工智能对于茶叶味道的评价

人工智能的迅速发展，即电子鼻之后，电子舌也开始慢慢进入到人们的视野当中，特别是在进行食品的口味分析中应用非常广泛。电子舌是一种利用味觉传感器阵列与数字信号处理相结合的方法来进行人类舌头模拟的物理概念。这样就可以打破生物概念中“舌头”对于味觉的主观评价，实现了对于味觉进行客观分析的目的。这样，当我们在进行茶叶味道的品质评定的过程中，极大的降低了人类的主观意识，提升了客观结果。当电子舌被检测出与茶叶相接触的时候，电子舌上的味觉传感器就可以对茶叶产生反向，从而可以利用这种方式检测出茶叶与味觉的相互关系，找到这个相互关系就可以进行茶叶味道的客观公正的评价。

举例说明，对红茶、绿茶和咖啡三种饮料进行研究，采用电子舌可以非常准确的区分三种饮料的不同。继而对三种不同的茶叶进行研究，结合PCR和PLS分析方法，来分析出三种茶叶的成分，以及成分含量所影响的茶叶的味道。通过这种分析可以得出的结论是，利用人工智能技术中的电子舌的技术，可以进行茶叶味道的定量和定性的分析，从而分析出茶叶味道的标准程度，继而进行茶叶味道品质的评定。

这些人工智能技术中的一系列技术能够对茶叶品质进行精准的评定，并且评定的时间短，可以不断的进行重复并且操作过程简单方便，不会出现人类感官疲劳的情况。这样不仅可以提高茶叶品质评定的工作效率，同时也可以在最大的程度上保证茶叶品质评定的准确性和统一性。进行茶叶评定的时候，利用茶叶的评定指标的达标数量，进行茶叶优劣等级的评定。在未来的茶叶品质评定趋势中，将机器视觉技术、电子鼻、电子舌、光谱分析技术等技术融合在一起共同检测，检测的数据融合处理，结合人工网络神经进行分析，保证茶叶品质评定的准确性和统一性。

3 结语

无论是整个人工神经网络技术，还是分散的代替每一种感官的人工智能技术，都为我们未来的食品质量检测带来的新的方向。本文以茶叶的品质评定为例进行讲解，通过不同的技术对于茶叶的不同要求进行测量与分析，最终得到符合要求的茶叶。我们看到了人工智能技术的发展，但同时也看到了在发展中存在的问题和差距。希望通过不断的研究，帮助这些人工智能技术走出实验室，真正的运用到实际的生活当中，这样，无论是对于茶叶品质的评定来说还是对于所有的食品检测来说，都拥有着非常广阔的发展前景。