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《浙江大学》 2009年
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基于机器视觉及光谱技术的茶叶品质无损检测方法研究

李晓丽  
【摘要】: 茶叶是世界上消费量最大的三大饮料之一,我国是世界上第三大茶叶出口国,我国有近亿人从事茶叶生产、经营活动,在不少地区茶叶是农民主要的经济收入来源,2004年我国茶叶及与茶有关的产业总产值就达到了300亿元以上。因此大力发展茶叶产业及茶叶的精深加工技术,提高茶叶品质,增加农民收入,具有十分重要的意义。随着人们生活水平的提高,对于茶叶品质的要求也越来越高。但是目前国内外普遍采用感官审评法来评定茶叶的品质。感官审评法的结果易受外界环境及审评师内在心理、生理因素的影响,而且审评过程中步骤繁琐,需要时间较长,不能适应无损、在线、快速的现代茶叶生产和贸易的要求。因此,探索基于机器视觉和光谱技术的茶叶品质无损测量方法具有重要的理论价值和实际意义。本文从茶叶的外观评定、茶叶的内部成分测量和茶树的信息诊断三个方面进行了茶叶品质无损测量方法的研究。主要研究内容和结论如下: (1)采用机器视觉技术对茶叶的外观品质进行定量的评审。本研究采用MS3100的多光谱成像仪建立了机器视觉成像系统。为了得到稳定的成像系统,研究对比了不同的光源对系统的影响,结果显示太阳光光源所提供的光照条件更加均匀,不存在单光源条件下的光照不均匀和阴影等现象。对于茶叶这类几何形状的研究对象,减少阴影能够大大提高模型的稳定性及精度。 本文首次提出了基于不同颗粒分布状态下茶叶的类别和等级的区分方法。在研究中,分别建立了基于颗粒非接触状茶叶图像和基于颗粒堆积状茶叶图像的等级和类别的区分模型。研究得出两个结论:首先,基于颗粒堆积状茶叶图像的区分模型比基于颗粒非接触状茶叶图像的区分能够得到更高的区分精度;其次,基于颗粒堆积状茶叶的图像不仅能够反映出茶叶颗粒的几何学特征,而且能够反映出茶叶样本的宏观纹理特征,同时颗粒堆积状态的区分能够大大提高茶叶区分的效率,并反映样本的整体品质,避免了茶叶颗粒非接触状区分时样本选取的局限性。 图像的特征提取是图像识别的关键技术。本文针对茶叶样本的具体情况,优选了18个形状特征和15个纹理特征,据此建立的茶叶类别区分模型的预测正确率达到93.8%,对于区分贡献率最大的三个特征参数依次为绿光通道图像的能量、标准差滤波后图像的熵和红光通道图像的相关性。在图像特征提取的基础上,建立了等级区分模型,得出了对区分贡献最大的特征是800nm图像的二阶角矩,模型的预测正确率达到87.5%。 (2)从不同光谱测量波段范围、不同光谱仪、不同测量方式以及不同样本状态方面建立并对比分析了茶叶中茶多酚、氨基酸和咖啡碱三种主要成分的四种光谱快速测量方法。本研究采用ASD可见/近红外光谱、NEXUS傅立叶近红外光谱、JASCO傅立叶中红外漫反射光谱和JASCO傅立叶中红外透射光谱对茶叶的内部成分进行了研究,其中NEXUS傅立叶近红外光谱和JASCO傅立叶中红外透射光谱法是基于磨碎的茶叶粉末样品,另外两种测量方法都是基于完全无损的干茶整叶样本,而且ASD可见/近红外光谱仪是便携式的可用于田间室外测量的光谱仪,基于该仪器的测量模型的建立为开发便携式、实用化仪器奠定了基础。 对于茶多酚的测量,JASCO傅立叶中红外漫反射法为四种方法中测量精度最高者,模型的建立是基于1632cm-1-1768cm-1特征波数,模型的预测相关系数达到了0.908。ASD可见/近红外光谱法次之,基于全波段变量模型的预测相关系数为0.897。JASCO傅立叶中红外透射法的预测相关系数为0.896,特征波数为924cm-1-1792cm-1。NEXUS傅立叶近红外光谱法的效果稍差,基于6140cm-1-7140cm-1和5000cm-1-5960cm-1特征波数所建立的模型的预测相关系数为0.865。 对于氨基酸的测量,基于JASCO中红外透射光谱所构建的模型预测相关系数为0.914,效果为四种方法中最好,特征波数为870cm-1-1278cm-1。效果次之的模型是基于JASCO的中红外漫反射光谱,预测相关系数为0.899,特征波数为450cm-1-1895cm-1。ASD可见/近红外光谱法的预测相关系数为0.892,效果最差的是基于NEXUS傅立叶近红外光谱所构建的模型,预测相关系数为0.813。 对于咖啡碱的测量,有三种测量方法的效果都较好,尤其是JASCO的中红外透射光谱,其基于波数1784cm-1-2048cm-1.2191cm-1和2345cm~(-1)所构建的模型预测相关系数为0.995。基于NEXUS傅立叶近红外光谱的4302cm-1-5750cm-1波数所建立的模型,预测相关系数为0.993。基于ASD可见/近红外光谱的测量模型的预测相关系数为0.96。但是基于JASCO中红外漫反射的测量模型效果较差,建模相关系数仅为0.442。 上述结果的对比显示了各种方法的测量差异,同时表明基于光谱技术的茶多酚、氨基酸和咖啡碱的无损测量是可行的。同时发现,基于完全无损状态茶叶的测量模型的效果可与基于100目筛茶叶粉末的测量模型的效果相媲美,说明基于完全无损状态茶叶的茶多酚、氨基酸和咖啡碱测量模型是可行的。而且,ASD可见/近红外光谱法的测量模型效果与其它三种测量方法的效果相当,表明对于这三种成分,便携式的、可用于田间室外测量的光谱仪可以用于建立良好的测量模型,为开发简单、廉价、便携式的测量仪器奠定了基础。 本研究同时还探索了基于可见/近红外光谱的茶叶含水率的无损测量方法,建立了适用于干茶、鲜叶以及不同加工过程中的茶样的含水率测量的模型。研究基于小波变换和支持向量机所构建的测量模型的预测相关系数高达0.987。这表明基于可见/近红外光谱的方法可以对茶叶的含水率进行实时、无损、快速的测量。与其它以磨碎的茶叶粉末为研究对象的实验相比,本研究能够实现对不经过任何预处理的茶叶整叶样本的无损检测。 (3)对于茶树信息的快速诊断,研究了基于可见/近红外光谱的茶树品种区分方法,的关系。 通过对比不同树龄、不同生长环境和不同栽培管理模式(施肥量、喷药量等)下茶树叶片的漫反射光谱,发现基于田间茶树叶片的光谱可以区分茶树品种。 研究了5个品种茶树叶片的可见/近红外漫反射光谱与茶树叶片全氮含量之间的关系发现漫反射光谱与全氮含量密切相关,所构建的模型预测相关系数为0.835。 以11个品种茶树为例,通过分别研究田间活体叶片和室内离体叶片的可见/近红外漫反射光谱与叶片叶绿素相对含量(SPAD)之间的关系,发现叶片的漫反射光谱与叶绿素相对含量(SPAD)之间存在显著线形相关性。基于田间活体叶片漫反射光谱的测量模型,预测相关系数为0.936;基于离体叶片室内漫反射光谱的测量模型,预测相关系数为0.913,研究发现前者的效果优于后者。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TS272.7

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【引证文献】
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