人工智能在茶葉品質評定中的應用

時云峰

（四川交通職業技術學院，四川成都 611130）

引言

人們對于茶葉的評定最主要的就是通過人的感觀來判斷的，但是，茶葉是一種成分非常復雜的植物，很多成分的存在是不能為人的感官所感受到的，有時成分在很大程度上決定這茶葉的質量，所以通過人來進行茶葉的品質評定是有所欠缺的。如今，人工智能已經得到極大的發展，在進行茶葉品質評定時，它不僅可以通過我們肉眼以及感官所感受到的標準進行評定，同時也可以進行茶葉成分的分析，從而綜合整體因素來確定茶葉的品質。除此之外，通過人工智能的方式，我們可以降低外界因素對于評價的干擾。人的味覺和嗅覺甚至是視覺可能因為外界的改變而發生細微變化，但卻難以為人所覺察。人工智能的出現非常好地解決了這一問題，無論外界如果改變，人工智能只會按照設定好的程序進行工作而不會出現偏差。對于茶葉品質的評定來說，無疑是公平的并且準確的。

1 茶葉品質評定的人工智能技術——以人工神經網絡為例

人工神經網絡是人工智能技術中一個非常重要的結構，是模仿人的大腦神經系統來進行控制的。相對于靈活性較強的人類大腦神經網絡而言，人工神經網絡只對信息進行并行處理以及非線性轉換，并且在人工神經網絡當中，不摻雜任何需求以外的感覺和情感。利用人工神經網絡，我們不需要建立任何數學模型也不需要任何茶葉品質鑒定的經驗，我們只需要將收集到的樣本數量傳輸到人工神經網絡中，就可以進行非線性的映射，從而完成茶葉品質的評定工作。通過人工神經網絡，隨著科技的快速進步，科學家們在其基礎上建立了更多的仿人類的感官系統。例如電子鼻、電子舌等等，這些產品能夠達到與人類鼻子或者舌頭同樣的功效，但是不帶有任何“感性”的色彩，這些產品結合人工神經網絡進行數據的采集和分析，從而最終進行“理性”的評定，達到茶葉品質評定能夠在統一的標準下進行評價的目的，從而分出茶葉的三六九等。

1.1 人工神經網絡

人工神經網絡發展到今天，已經有70多年的歷史，是在人體的神經網絡研究的基礎上進行模仿的一種人造的神經系統。這種神經系統擁有著豐富的生物結構，能夠處理大量的工作，是涉及醫學、生理學、信息學以及計算機學等多種學科的人工智能技術。人工神經網絡不僅具有非常高的適應能力，并且其有非常復雜的處理機制、學習能力、記憶能力等等。由于其復雜程度以及其眾多方面的出色發展，在國際上受到了非常大的矚目。

1.2 人工神經網絡的原理和特點

從目前人工神經網絡的發展來看，最為成功并且應用最為廣泛的神經網絡以誤差反向傳播神經網絡為主，我們將其簡稱為BP神經網絡。這種神經網絡具有三層或者三層以上的神經網絡，分別為輸入層、輸出層以及隱含層組成。每一層都由神經元連接，但是神經元與神經元之間是沒有連接的。在進行網絡學習的時候，BP神經網絡包括信號正向傳遞以及誤差反向傳遞兩個階段。在進行信號的正向傳遞時候，信息從輸入層傳入到隱含層最終到達輸出層，如果在進行結果輸出的時候，與我們設定的期望值存在不能容忍的誤差，就會進入反向傳播的階段。這個階段的傳輸過程與信號正向傳遞的過程正好相反，在進行傳遞的過程中，進行單元權值的不斷修復，當達到我們可以允許的誤差范圍之內的時候，整個的傳遞過程就結束。從這整個階段中我們可以看出，BP神經網絡具有信息處理、信息存儲、信息容錯以及自我修復的功能。通過這種功能，將其運用到茶葉品質鑒定當中，如果輸入端所輸入的所有的茶葉的成分水平都與我們所指定的標準相吻合的話，或者在一定的誤差之內，我們認為該茶葉的品質是標準的。如果輸入的數據與所定指標差異較大，無論是低于標準值還是高于標準值，我們都認為該茶葉的品質不能夠滿足實際的需求。

因此，從上述的人工智能產品中我們可以知道，現代的人工智能產品已經能夠滿足我們對于茶葉品質評定的要求，因此，本文將從多個角度，采用不同的人工智能技術來進行茶葉品質評定的分析，詳細描述人工智能在茶葉品質中的應用。

2 人工智能在茶葉品質評定中的應用

2.1 人工智能對于茶葉外形方面的評價

在進行外形評價的過程中，如果人類進行茶葉外觀評價，那么所使用到的最主要的器官是眼睛。因此，我們可以利用機器視覺系統來進行茶葉外形的評價。機器處理系統實際上就是計算機數字圖像的處理系統。這種系統可以將所測的對象轉化為數字圖像，然后模擬人的思維來進行圖像的理解和識別，最終將所識別的圖像進行分類，從而到達實現人類視覺功能的效果。利用機器視覺系統來進行茶葉外形的評價，可以保證評定標準的量化，保證評定標準的唯一性，從而做出公允的判斷。除此之外，計算機識別相對于人眼識別來說更加精細，并且對于顏色捕捉也比人眼更加多維，因此，我們認為機器視覺可以用來判定茶葉的外觀。

借鑒相關案例進行說明，在進行茶葉品質形狀的數據化探討的時候，選擇一種茶葉為標準樣本進行研究，確定茶葉的11項標準特征。然后采用機器視覺系統來進行研究對比，發現在所選擇的茶葉中，有7項特征與標準特征相關性顯著，進行一系列的數據相關性分析我們可以進行茶葉的外觀品質的判定。

所以，從上述的原理以及案例來看，利用人工智能中機器視覺系統來進行茶葉外形的判定是較為客觀和標準的，采用這種技術，對以后在茶葉外觀和色澤上面的研究有非常大的幫助。

2.2 人工智能對于茶葉香味的評價

眾所周知，茶葉以香著名，不同的茶葉的香味是不同的，不同的香味所代表的茶葉的品質也是不同的。但是如果單靠人的鼻子來進行香味的識別，是沒有辦法嗅出香味中所有組成成分的，而“聞”這個動作本身就會受到外界因素非常大的干擾。曾經有過關于嗅覺的實驗，將一個人放在差距較大的兩個味道之下進行味道識別與一個在差別不大的兩個味道環境下識別進行對比，第一個人的嗅覺相對于第二個人而言更加的靈敏，所感受到的氣味也會更加濃厚，由此證明外界因素對于嗅覺的影響之大。而如果采用特殊的氣味分離提取方法將氣味中的所有成分分離、提取最終進行比較，就可以獲取關于氣味的非常準確的值。但是從之前對于茶葉的香味品質評定的方法來看，不同的分離提取技術所分離的因子產生的結果相差非常大，雖然在不斷的改進，但是仍然存在一定的差異。因此，隨著人工智能的發展，電子鼻應運而生。電子鼻通過大量的傳感器進行樣本數據的處理，它的敏感程度以及選擇性都能夠達到ppmppb值，通過大量的傳感器陣列來進行鼻子的充分模擬，從而達到茶葉品質的真實檢測和鑒別。利用電子鼻，我們可以打破人類鼻子中的不確定因素，保證準確值的穩定，利用這種方式來進行茶葉香味品質的評定。

2.3 人工智能對于茶葉湯色的評價

茶葉的湯色是否清冽也是我們對茶的品質進行評定的主要因素。在進行茶葉湯色分析的時候，不同的科學家采用的分析方式是不同的，所測量的標準也不盡相同。比如對茶葉湯色的色差參數進行測量，或者利用光譜分析進行茶湯透光率的測量。都能夠達到我們需要測定的標準。比如，我們利用色差差異法進行分析。將顏色分為三個分量，然后對于不同的茶葉樣品進行參數分析和感官評審，分析出不同的茶葉茶湯的色澤差異顯著，不同質量的茶葉茶湯的色澤也有非常大的差異，因此，采用這種方式可以代替人類的眼睛。又或者，我們利用光譜分析的方法進行茶葉湯色的評價。通過研究發現，當透光率不同的時候，透光率與茶湯得分展現出了非常顯著的正相關關系，也就是說，利用光譜分析的方法，我們可以對茶湯的優劣進行測量，這樣相對于利用不同人類的視覺進行評定要更加的科學。

2.4 人工智能對于茶葉味道的評價

人工智能的迅速發展，即電子鼻之后，電子舌也開始慢慢進入到人們的視野當中，特別是在進行食品的口味分析中應用非常廣泛。電子舌是一種利用味覺傳感器陣列與數字信號處理相結合的方法來進行人類舌頭模擬的物理概念。這樣就可以打破生物概念中“舌頭”對于味覺的主觀評價，實現了對于味覺進行客觀分析的目的。這樣，當我們在進行茶葉味道的品質評定的過程中，極大的降低了人類的主觀意識，提升了客觀結果。當電子舌被檢測出與茶葉相接觸的時候，電子舌上的味覺傳感器就可以對茶葉產生反向，從而可以利用這種方式檢測出茶葉與味覺的相互關系，找到這個相互關系就可以進行茶葉味道的客觀公正的評價。

舉例說明，對紅茶、綠茶和咖啡三種飲料進行研究，采用電子舌可以非常準確的區分三種飲料的不同。繼而對三種不同的茶葉進行研究，結合PCR和PLS分析方法，來分析出三種茶葉的成分，以及成分含量所影響的茶葉的味道。通過這種分析可以得出的結論是，利用人工智能技術中的電子舌的技術，可以進行茶葉味道的定量和定性的分析，從而分析出茶葉味道的標準程度，繼而進行茶葉味道品質的評定。

這些人工智能技術中的一系列技術能夠對茶葉品質進行精準的評定，并且評定的時間短，可以不斷的進行重復并且操作過程簡單方便，不會出現人類感官疲勞的情況。這樣不僅可以提高茶葉品質評定的工作效率，同時也可以在最大的程度上保證茶葉品質評定的準確性和統一性。進行茶葉評定的時候，利用茶葉的評定指標的達標數量，進行茶葉優劣等級的評定。在未來的茶葉品質評定趨勢中，將機器視覺技術、電子鼻、電子舌、光譜分析技術等技術融合在一起共同檢測，檢測的數據融合處理，結合人工網絡神經進行分析，保證茶葉品質評定的準確性和統一性。

3 結語

無論是整個人工神經網絡技術，還是分散的代替每一種感官的人工智能技術，都為我們未來的食品質量檢測帶來的新的方向。本文以茶葉的品質評定為例進行講解，通過不同的技術對于茶葉的不同要求進行測量與分析，最終得到符合要求的茶葉。我們看到了人工智能技術的發展，但同時也看到了在發展中存在的問題和差距。希望通過不斷的研究，幫助這些人工智能技術走出實驗室，真正的運用到實際的生活當中，這樣，無論是對于茶葉品質的評定來說還是對于所有的食品檢測來說，都擁有著非常廣闊的發展前景。