基于机器视觉的茶叶微波杀青中品质变化与预测研究

作者：吴鑫; 宋飞虎; 裴永胜; 朱冠宇; 姜乐兵; 宁文楷; 李臻峰^*; 刘本英^*

来源：茶叶科学, 2021, 41(06): 854-864.

DOI：10.13305/j.cnki.jts.2021.06.009

• 机器视觉
• 微波杀青
• 茶多酚
• 氨基酸
• 含水率
• 预测模型

茶多酚、氨基酸、含水率是茶叶品质的重要指标,传统检测方法周期长且过程复杂。本研究利用机器视觉对微波杀青过程中茶叶的色泽和纹理特征实时监测,在线检测含水率,同时检测茶多酚和氨基酸含量。结果表明,色泽、纹理特征与含水率、茶多酚、氨基酸含量均呈规律性变化且显著相关。对色泽和纹理特征进行主成分分析,以前3个主成分为输入建立极限学习机(ELM)、遗传神经网络(GA-BP)、卷积神经网络(CNN)模型对品质成分含量进行预测。结果表明,ELM、GA-BP、CNN模型分别适用于含水率、茶多酚含量和氨基酸含量的预测,精度均在0.99以上。研究表明,通过实时监测茶叶的色泽和纹理特征来预测其在杀青过程中含水率、茶多酚和氨基酸含量是可行的。

• 单位
  江南大学; 云南省农业科学院茶叶研究所