基于机器视觉的工夫红茶萎凋叶水分检测方法

• 作者: 安霆 梁高震 胡宗华 董春旺
• 来源期刊: 中国茶叶
• 关键词: 工夫红茶 萎凋叶 机器视觉 水分检测 预测模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 34-39,44
• 页数: 7页
• 字数: 5187字
• 语种: 中文

摘要

萎凋是红茶加工的首道工序,萎凋程度主要依赖于人工经验判断,难以做到精准、客观和量化评价.本文以工夫红茶萎凋在制品为研究对象,基于机器视觉技术,采集不同时序下的萎凋叶图像,并提取图像色泽和纹理特征,与对应水分测定值进行关联分析,建立了相应的线性回归方程.结果表明,R、B、S、b*、(2G-R-B)、hab*和δ等图像特征与水分含量显著相关;回归方程预测值与实测值的相关系数达0.986,标准估算的误差为0.0077,图像特征能较好表征萎凋叶水分变化.本研究为萎凋加工过程中水分含量快速无损检测提供了解决方案,也为萎凋过程水分在线检测装置和智能化监控设备的研制,提供理论基础与科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董春旺	中国农业科学院茶叶研究所	24	109	7.0	9.0
2	安霆	中国农业科学院茶叶研究所	4	10	1.0	3.0
3	胡宗华	东南大学江北新区创新研究院	1	0	0.0	0.0
7	梁高震	中国农业科学院茶叶研究所	4	9	1.0	3.0