茶領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)應(yīng)用方法研究

劉宗平（重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，重慶 402160）

茶領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)應(yīng)用方法研究

劉宗平
（重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，重慶 402160）

二十一世紀(jì)的社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入信息化時(shí)代，特別是計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域中，其中很少被人關(guān)注的茶領(lǐng)域也開(kāi)始使用這一技術(shù)，帶來(lái)了不小的發(fā)展。本文以茶領(lǐng)域?yàn)橐暯牵瑢?duì)應(yīng)用在這一領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)的方法以及具體應(yīng)用進(jìn)行探討，以求為茶領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)計(jì)算機(jī)智能及精細(xì)化操作提供思路。

茶領(lǐng)域；視覺(jué)圖像處理；技術(shù)應(yīng)用

1　計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)的概念及在茶領(lǐng)域應(yīng)用的方法

計(jì)算機(jī)視覺(jué)，從理論的角度出發(fā)，可以看做是用高科技的產(chǎn)物來(lái)代替人類的眼睛功能，在這一視角下對(duì)已經(jīng)確定的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、考量等活動(dòng)，而圖像處理技術(shù)，就是運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)像素不高的圖像進(jìn)行處理，由此方便人眼的觀察和認(rèn)知。綜合來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)就是利用某種傳感器把搜集來(lái)的圖像資料轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，然后在此基礎(chǔ)上利用計(jì)算機(jī)處理圖像素材信息，最終達(dá)到要求的各種標(biāo)準(zhǔn)值，從而達(dá)到既定的教學(xué)目標(biāo)。相比較來(lái)說(shuō)，計(jì)算及視覺(jué)比人工視覺(jué)更為精準(zhǔn)、迅速，且可量化。

2　茶葉外形審評(píng)和加工方面的計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)運(yùn)用

2.1茶葉外形審評(píng)方面

茶葉外形審評(píng)在茶領(lǐng)域研究中占有重要位置，國(guó)內(nèi)、國(guó)外對(duì)于茶葉外形審評(píng)皆有研究，審評(píng)茶葉外形最常用的方法就是感官審評(píng)法。感官審評(píng)法的順利施行，必須囊括茶葉外形審評(píng)、開(kāi)湯審評(píng)內(nèi)質(zhì)兩方面，并要找尋一些茶葉實(shí)物作為審評(píng)實(shí)樣，在此前提下進(jìn)行分析研究，然后歸納總結(jié)，從而評(píng)價(jià)茶葉外形因子級(jí)別。

實(shí)驗(yàn)素材和設(shè)備：幾種常見(jiàn)茶葉標(biāo)準(zhǔn)樣；掃描儀，裝有Photoshop CS軟件的計(jì)算機(jī)一臺(tái)，基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)儀器一套。

計(jì)算機(jī)量化茶葉外形因子的步驟如下：

圖像采集：取備好的茶葉樣品5g，將其均勻撒在掃描儀上置放的透明玻璃板，調(diào)整掃描儀的分辨率，在Photoshop CS中輸入并設(shè)置次數(shù)。

圖像處理：計(jì)算各種茶葉的色澤參數(shù)值所需要的方法是整茶平均色澤讀取法，在此過(guò)程中應(yīng)選定合宜的直方圖通道，以此保障所選茶樣的色澤標(biāo)準(zhǔn)偏差處于可接受范圍。

結(jié)果分析：不同種茶葉的色澤參數(shù)、外形因子皆不同，從不同茶葉所呈現(xiàn)出的外形因子的形狀可斷定出不同茶葉的級(jí)別差異。另外，從實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象中可以看出級(jí)別越高的茶葉在顏色與外形方面都保持一致，參數(shù)的差異性也較少。

結(jié)果與論辯：該項(xiàng)研究能夠很好地證明計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在茶領(lǐng)域量化茶外觀因子的一種有效方略，上文選定幾種茶葉進(jìn)行研究，旨在通過(guò)研究分析說(shuō)明最優(yōu)量化參數(shù)的選擇方式。結(jié)果表明：被分割的目標(biāo)茶葉，其所呈現(xiàn)出得圖像像素值一方面反映出了條索面積，另一方面則伴隨著茶葉級(jí)別成正比關(guān)系；借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)能夠較快地獲得各種茶葉的個(gè)體面積，然后以單個(gè)茶葉的個(gè)體面積推出茶葉的品味。當(dāng)然，此處雖只選擇了幾種具有代表性的茶葉品種，但也大致完成了茶葉外形審評(píng)工作，為后續(xù)茶類計(jì)算機(jī)量化評(píng)價(jià)體系的建立健全奠定好堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.2茶葉加工方面

據(jù)筆者了解發(fā)現(xiàn)，目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)應(yīng)用于茶葉加工領(lǐng)域的實(shí)例并不多，原因在于茶葉在加工過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)多種變化，比如，嫩度不同的茶葉，它的色澤也是不同的，在萎凋、殺青處理過(guò)程中顏色變化也是不同的，這些變化都是細(xì)微化的，這些變化相對(duì)較為細(xì)節(jié)化，人工在處理時(shí)可能會(huì)疏漏，但運(yùn)用計(jì)算機(jī)卻可實(shí)現(xiàn)精確化。

實(shí)驗(yàn)素材和設(shè)備：最新采摘的新鮮茶葉；一臺(tái)具備Photoshop CS軟件的計(jì)算機(jī)，持有穩(wěn)定內(nèi)部光源的暗箱，照相機(jī)，干燥箱，殺青鍋等。

計(jì)算機(jī)量化新葉質(zhì)量的方法：茶新葉的鑒定的標(biāo)準(zhǔn)是多樣化的，其主要內(nèi)容有4個(gè)方面，分別為嫩度、勻度、干凈度與新鮮度。新鮮茶葉自身的光澤折射其嫩度，而新鮮茶葉的勻度、干凈度和新鮮度則可通過(guò)觀察視覺(jué)圖像得出，因?yàn)樵谟?jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)量化下混雜的茶葉會(huì)展現(xiàn)其質(zhì)量差異。

圖像采集：在暗箱內(nèi)放置新采取的茶葉，將照相機(jī)放在暗箱觀測(cè)孔上，調(diào)整像素、閃光燈、聚焦方式等，之后打開(kāi)燈源，將已有的圖像信息導(dǎo)入計(jì)算機(jī)中。

圖像處理：①新葉嫩度的量化測(cè)評(píng)：在計(jì)算機(jī)的Photoshop CS打開(kāi)已導(dǎo)入的圖像，用茶葉分割法選定新葉的大致輪廓，然后在此基礎(chǔ)上用整茶平均色澤讀取方法獲得新葉的平均色澤度，根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)要求讀取該色澤的RGB和Lab參數(shù)值。②勻度、干凈度和新鮮度的量化測(cè)評(píng)：借助圖像分割法將已經(jīng)目標(biāo)化的圖像中新鮮茶葉選中，之后用直方圖讀取這部分的平方差，通過(guò)觀察某通道顏色亮度值和平均值，再用完整的圖像展示出要表達(dá)的內(nèi)容，最終得出測(cè)評(píng)結(jié)果。

結(jié)果與論辯：新葉嫩度的量化測(cè)定：這部分內(nèi)容并沒(méi)呈現(xiàn)出鮮明規(guī)律，同一種茶葉的嫩度都不盡相同，這就說(shuō)明不同葉片之間也存在鮮明的色澤參數(shù)差別；新葉勻度、干凈度和新鮮度的量化測(cè)評(píng)：可發(fā)現(xiàn)混雜不一的新葉樣本色澤標(biāo)準(zhǔn)差明顯與其它單獨(dú)芽葉的新葉不同，色澤標(biāo)準(zhǔn)差值和亮度皆有不同程度的增加和差異，所以此部分內(nèi)容要經(jīng)過(guò)綜合考慮方可確定最終結(jié)果。

3　基于色澤度變化的茶葉量化測(cè)評(píng)

3.1茶新葉萎凋過(guò)程色澤度變化的量化測(cè)評(píng)

圖像采集：在暗箱內(nèi)放置新采取的茶葉，將照相機(jī)放在暗箱觀測(cè)孔上，調(diào)整像素、閃光燈、聚焦方式等，之后打開(kāi)燈源，將已有的圖像信息導(dǎo)入計(jì)算機(jī)中。

圖像處理：在計(jì)算機(jī)的Photoshop CS打開(kāi)已導(dǎo)入的圖像，用茶葉分割法選定新葉的大致輪廓，然后在此基礎(chǔ)上用整茶平均色澤讀取方法獲得新葉的平均色澤，然后讀取這一色澤的RGB和Lab參數(shù)值。

結(jié)果與論辯：RGB和Lab參數(shù)值與茶葉新葉萎凋程度成反比例關(guān)系，隨著茶葉新葉萎凋程度的加深而下降，且色澤與葉子含水量的變化是緊密聯(lián)系在一起的。

3.2有關(guān)茶葉殺青工序中色澤變化的量化評(píng)定

圖像采集：將茶葉新葉稱重一斤，并將茶葉炒熱8分鐘，每隔一分鐘就取出一定量的殺青葉，然后放置于暗箱內(nèi)，再用照相機(jī)快速拍照并讀取出圖像。

圖像處理：在計(jì)算機(jī)的Photoshop CS打開(kāi)已導(dǎo)入的圖像，用茶葉分割法選定新葉的大致輪廓，然后在此基礎(chǔ)上用整茶平均色澤讀取方法獲得新葉的平均色澤，然后讀取這一色澤的RGB和Lab參數(shù)值。

結(jié)果與分析：茶葉新葉在殺青過(guò)程中各類色澤參數(shù)值皆有一定變化，其中有明顯變化的參數(shù)值，也有變化不明顯的參數(shù)值，故而確定茶葉在殺青工序中色澤變化的結(jié)果有必要進(jìn)行綜合考慮。

4　茶葉葉片受病害程度分析

茶葉葉片的受病害程度能夠直接反映出茶園病害情況的指標(biāo)，如果葉片受害面積范圍所占的比重過(guò)大時(shí)，此時(shí)就應(yīng)采取一定的有效策略快速測(cè)定茶葉葉片的受病害面積和百分率，以便找出解決問(wèn)題的有效方法。現(xiàn)階段，測(cè)評(píng)茶葉葉片受病害程度的方法依舊停留在傳統(tǒng)層面的人工方法，因而本文嘗試用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)進(jìn)行測(cè)評(píng)。

4.1茶葉葉片受病害程度實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)素材和設(shè)備：病變的茶葉，如茶赤葉斑病病葉；一臺(tái)裝有Photoshop CS軟件的計(jì)算機(jī)，掃描儀。

實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)步驟：掃描病葉：將事先準(zhǔn)備好的病害茶葉平鋪在掃描以上的透明玻璃板上，葉片之間留有一定間隙，將受害葉子的葉面朝下，用深藍(lán)色作為背光色，然后在Photoshop CS輸入數(shù)值，做好準(zhǔn)備工作。

測(cè)量病害葉子面積：利用Photoshop軟件中的功能作用，對(duì)已經(jīng)讀取出的圖像進(jìn)行處理，選擇合宜的容差值，詳盡記錄實(shí)驗(yàn)過(guò)程中所應(yīng)用過(guò)的像素值，然后在了解一系列數(shù)據(jù)值的基礎(chǔ)上將這些數(shù)值換算成葉面積。

選擇掃描儀的分辨率：通過(guò)不同的分辨率對(duì)病變的葉子進(jìn)行掃描，在橫向比較各片葉子的掃描時(shí)間、存儲(chǔ)空間、受害面積等方面。

計(jì)算機(jī)測(cè)定與人工測(cè)定的比較：抽選出30片病害茶葉葉片，分別用傳統(tǒng)手法和計(jì)算機(jī)測(cè)定法15片葉子情狀，然后依次記錄整個(gè)測(cè)定過(guò)程中出現(xiàn)的步驟環(huán)節(jié)，最終在比較之下看出差異處。

4.2結(jié)果和論辯

從本實(shí)驗(yàn)可看出，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)方法相較于人工方法來(lái)說(shuō)，其更加精準(zhǔn)、快速、高效，尤其在茶葉受害面積及受害面積百分率測(cè)定層面表現(xiàn)優(yōu)異。須注意的是，此部分內(nèi)容的測(cè)定要敢于嘗試掃描儀的多樣分辨率，對(duì)病葉進(jìn)行多次掃描，方能在較短時(shí)間得出更為精準(zhǔn)的答案；本方法也可應(yīng)用于其它層面的測(cè)定，也適用于生物實(shí)驗(yàn)中微生物生長(zhǎng)速度的測(cè)評(píng)。

5　結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，在茶領(lǐng)域運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)，解決了存在茶學(xué)領(lǐng)域一些困擾問(wèn)題，而且為此技術(shù)的延伸與擴(kuò)展鋪好了道路，使得茶領(lǐng)域相關(guān)的研究性工作開(kāi)展的更為順利。在該技術(shù)實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，一定要秉持著多嘗試、多比較、多試驗(yàn)、多歸納總結(jié)的觀點(diǎn)，譬如比對(duì)不同品牌掃描儀對(duì)同一茶葉樣本的掃描結(jié)果，抑或多選擇一些茶葉樣本種類豐富實(shí)驗(yàn)結(jié)果。當(dāng)然，以上僅為筆者個(gè)人對(duì)此主題的一些見(jiàn)解意見(jiàn)，也許存在一定的缺憾，希望讀者可以指出其中的錯(cuò)誤、不足之處，更希望廣大讀者可以找尋出更多研究焦點(diǎn)，更好的能夠?qū)⒂?jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)應(yīng)用在茶領(lǐng)域中。

［1］李潔.計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)在茶學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用方法的研究［D］.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)，2008.

［2］王麗麗.茶（Camellia sinensis）樹(shù)花香氣成分研究［D］.浙江工商大學(xué)2008.

［3］陸瑋潔.茶葉1HNMR指紋圖譜雙指標(biāo)序列分析及其葉表皮微形態(tài)特征的研究［D］.山東大學(xué)2008.

［4］蘇悅娟.梧州茂圣茶業(yè)有限公司的營(yíng)銷戰(zhàn)略研究 ［D］.廣西大學(xué)2008.

［5］王協(xié)書(shū).竹溪龍峰茶品質(zhì)形成與生態(tài)因子的關(guān)系［D］.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)2008.

［6］梁原.基于MATLAB的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)研究［D］.長(zhǎng)春理工大學(xué)2008.

［7］楊娟.觀音茶加工工藝及品質(zhì)形成研究［D］.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)2011.

［8］陳應(yīng)娟.四川黑茶品質(zhì)形成研究［D］.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)2011.

劉宗平（1982-），男，本科，計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)師，研究方向：計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)。