【摘要】：萎凋是工夫紅茶加工的首要工序,水分是評價萎凋程度的關(guān)鍵指標(biāo)。萎凋機(jī)是工夫紅茶萎凋加工的主要設(shè)備,國內(nèi)外現(xiàn)有的萎凋機(jī)基本不具備水分在線檢測功能,主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn)判斷萎凋葉水分情況,難以做到精準(zhǔn)、客觀和量化評價。因此,茶產(chǎn)業(yè)急需一種工夫紅茶萎凋機(jī)水分在線感知系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)機(jī)械制茶中萎凋葉水分含量的在線快速檢測,提升萎凋機(jī)性能及精準(zhǔn)掌控萎凋品質(zhì),以滿足現(xiàn)代名優(yōu)紅茶的標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、智能化加工需求。本研究從工夫紅茶的萎凋工藝出發(fā),基于機(jī)器視覺技術(shù),以不同嫩度的“福鼎大白”品種鮮葉原料為研究對象,綜合運(yùn)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)、制茶工藝學(xué)、數(shù)字圖像處理、化學(xué)計(jì)量學(xué)方法和人工智能算法等諸多交叉學(xué)科知識,主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:1、根據(jù)工夫紅茶萎凋過程中葉面色澤、外形和紋理等視覺感官特征發(fā)生顯著變化的特點(diǎn),搭建了機(jī)器視覺圖像信息采集平臺,主要包括圓頂光源、相機(jī)和茶葉視覺圖像分析軟件,選定了視覺特征(色澤和紋理)參數(shù),預(yù)實(shí)驗(yàn)測試表明該平臺圖像采集性能檢驗(yàn)整體較好。2、開展了不同嫩度的“川紅工夫”紅茶萎凋過程圖像信息表征特性的研究,測定了采樣時間節(jié)點(diǎn)下的水分值,分析了不同嫩度萎凋葉水分的變化規(guī)律;采集了相應(yīng)時間節(jié)點(diǎn)下萎凋葉的可見光圖像,分析表明,1芽1葉和1芽2葉圖像顏色的變化比單芽的明顯;提取了圖像目標(biāo)區(qū)域的色澤和紋理特征數(shù)據(jù),與水分關(guān)聯(lián)分析表明,色澤特征R、G、H、S、V、L*、a*、b*、2G-R-B、R/G、hab*和紋理特征m與水分的變化之間存在顯著性或極顯著性,可以基于色澤和紋理特征變量建立水分的判別和預(yù)測模型。3、構(gòu)建了萎凋適度判別模型和水分含量智能感知模型。1芽1葉嫩度下,模型的性能對比分析表明:兩種萎凋適度判別模型預(yù)測性能相當(dāng),預(yù)測集判別正確率均95%;三種萎凋水分含量智能感知模型的RPD值均2,非線性的支持向量回歸(SVR)模型預(yù)測精度最優(yōu),能更好的表征圖像信息與水分之間的量化解析關(guān)系。建立了不同嫩度(單芽、1芽1葉和1芽2葉)的極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和SVR水分含量智能感知模型,SVR模型性能整體優(yōu)于ELM模型;三種嫩度的SVR模型,1芽1葉的模型最優(yōu),其Rc、Rp和RPD值分別為0.9913、0.9875和6.0065。4、在搭建的圖像信息采集平臺及建立的水分智能感知模型基礎(chǔ)上,初步完成了水分在線感知系統(tǒng)的集成設(shè)計(jì)與研究,硬件部分主要包括DOME單色純白光源、色彩檢測專用FI-S200C-G工業(yè)相機(jī)和數(shù)字可調(diào)光源控制器;運(yùn)用Matlab設(shè)計(jì)了軟件部分,主要包括硬件檢測模塊、設(shè)置模塊、信息融合處理模塊和顯示模塊。以“金觀音”為試驗(yàn)原料,進(jìn)行了系統(tǒng)圖像采集測試試驗(yàn),驗(yàn)證了前期建立的SVR模型算法,判別模型校正集和預(yù)測集判別正確率為99.17%和89.58%,量化預(yù)測模型校正集Rc、Rp和RPD值分別為0.9884、0.9629和3.7355(2);并開展了系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn),系統(tǒng)水分預(yù)測值與水分測定儀測定的均值基本吻合,相關(guān)系數(shù)(R~2)為0.9894,誤差主要分布在0.01~1.99%之間,該系統(tǒng)預(yù)測水分所需時間約為40~50 s,系統(tǒng)的精度、泛化性和響應(yīng)時間等方面仍需進(jìn)一步提高。
【圖文】：

萎凋槽Fig.1-1Grooveofwithering

(a)萎凋房；(b)萎凋機(jī)Fig.1-2(a)thewitheringchamber;(b)thewitheringmachine
【學(xué)位授予單位】：石河子大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TS272.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2693828