計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)在茶領(lǐng)域中的運(yùn)用

吳豐盛

（武漢城市職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子信息工程學(xué)院，湖北武漢 430000）

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)概述

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)作為重要的生產(chǎn)工具應(yīng)用到了工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。隨著各種成像原件、成像技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)前的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)已經(jīng)具備了高精度、高色差地分析物體之間細(xì)微的差異和變化的能力。通過(guò)對(duì)物體細(xì)微差異在圖像上的分析使得技術(shù)人員可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)進(jìn)行高效的形狀判定。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理系統(tǒng)由圖像輸入、處理、存儲(chǔ)、輸出各部分組成，主要通過(guò)CCD（Charged Coupled Device，電荷耦合器件）傳感器拍攝獲取所檢測(cè)物的具體圖像信號(hào)，并通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換的形式將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字型號(hào)。通過(guò)計(jì)算機(jī)硬件與軟件對(duì)圖像數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理、轉(zhuǎn)換，對(duì)數(shù)字信號(hào)中的關(guān)鍵信息進(jìn)行提取與分析，得出全面的對(duì)于目標(biāo)信號(hào)的圖像特征值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)物的甄別、監(jiān)控和判定。與傳統(tǒng)的人工視覺(jué)甄別相比，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)具有精準(zhǔn)、快速、相關(guān)性狀可量化等特點(diǎn)。

2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)在茶領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

由于外觀特征是茶葉在培育、加工、評(píng)審方面需要評(píng)判的重要依據(jù)，而外觀特征在人工肉眼判斷方面又缺乏一個(gè)量化的定性標(biāo)準(zhǔn)，所以計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)在茶領(lǐng)域的運(yùn)用就成為了一種快捷有效的方法。

2.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)在茶葉培育方面的具體應(yīng)用

在培育階段，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)可以有效地對(duì)茶葉的葉面積進(jìn)行測(cè)量。通過(guò)Photoshop軟件和相關(guān)算法程序，技術(shù)人員可以通過(guò)取相、對(duì)比、分析等一系列過(guò)程來(lái)對(duì)茶葉的具體葉面積進(jìn)行全面的分析和判定。同時(shí)，這種方法可以一次對(duì)比多個(gè)樣本，效率極高。在測(cè)算茶葉面積的基礎(chǔ)上，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)還可以通過(guò)光譜對(duì)比技術(shù)對(duì)茶葉在培育期間的相關(guān)健康情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。技術(shù)人員對(duì)茶葉葉片的光譜分析是根據(jù)茶葉表面的色澤與茶樹(shù)本身各種微量元素含量建立的相關(guān)對(duì)應(yīng)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上判定茶樹(shù)在生長(zhǎng)期間各種微量元素含量的水平，進(jìn)而及時(shí)調(diào)整培育方案和計(jì)劃。同時(shí)光譜分析方法還可積極測(cè)量茶樹(shù)在不同環(huán)境中生長(zhǎng)的情況，進(jìn)而幫助茶農(nóng)優(yōu)化培育方案和培育技術(shù)。

2.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)在茶葉加工過(guò)程中的具體運(yùn)用

當(dāng)前可行的計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)主要運(yùn)用在茶葉發(fā)酵和茶葉撿梗的操作中。紅茶在發(fā)酵過(guò)程中的色澤變化范圍小，肉眼很難清晰辨別紅茶發(fā)酵的具體程度。這就為計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)提供了用武之地。在紅茶發(fā)酵階段利用數(shù)碼相機(jī)、攝像機(jī)等成像設(shè)備分時(shí)段對(duì)紅茶進(jìn)行拍攝，利用計(jì)算機(jī)RGB色度算法模擬直接得出成像中紅茶的色澤參數(shù)，按照色澤參數(shù)來(lái)判定紅茶的發(fā)酵程度，這可以極好地解決紅茶發(fā)酵程度判定的問(wèn)題。通過(guò)在震動(dòng)傳送帶上加裝高速攝像機(jī)，并與計(jì)算機(jī)進(jìn)行連接，通過(guò)設(shè)定茶葉準(zhǔn)確的RGB色澤參數(shù)進(jìn)行茶、梗篩選會(huì)大大提高揀剔效率。

2.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)在茶葉評(píng)審環(huán)節(jié)方面的具體運(yùn)用

在茶葉評(píng)審環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)評(píng)審標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的嫩度、條索、色澤、凈度、湯色等評(píng)級(jí)指標(biāo)都可以利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)進(jìn)行處理和評(píng)判。在茶葉評(píng)審過(guò)程中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)通過(guò)對(duì)茶葉顏色中R、G、B、H、I、S等11個(gè)特征數(shù)值進(jìn)行采集與分析在此基礎(chǔ)上通過(guò)IMCAIS(Independent Modeling of Class Analogy Soft，獨(dú)立模型分級(jí)分析軟件)的模型辨識(shí)原理，技術(shù)人員可以對(duì)最多三種不同類(lèi)型的茶葉進(jìn)行區(qū)分和識(shí)別。這種模式的軟件可以根據(jù)顏色區(qū)別與特性區(qū)別來(lái)進(jìn)行相關(guān)茶葉品類(lèi)的鑒定。隨著多種圖像模型的建立和不同種類(lèi)茶葉間數(shù)據(jù)的不斷完善，目前技術(shù)人員可以對(duì)超過(guò)30種不同的茶葉種類(lèi)進(jìn)行檢測(cè)和甄別，甄別結(jié)果與人工甄別的吻合率約為92%。

3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)在茶領(lǐng)域的應(yīng)用試驗(yàn)

3.1 茶鮮葉色澤鑒定試驗(yàn)

3.1.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康模和ㄟ^(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像技術(shù)來(lái)測(cè)定茶鮮葉色澤、分析茶鮮葉20h內(nèi)含水量與色澤間的關(guān)系。

3.1.2 試驗(yàn)的材料與設(shè)備

(1)試驗(yàn)材料：福建福鼎大白茶鮮葉

(2)試驗(yàn)設(shè)備：穩(wěn)定內(nèi)部光源暗箱一個(gè)；SonyRX100（RX100M6）數(shù)碼相機(jī)；PhotoshopCC2018圖像處理軟件。

3.1.3 試驗(yàn)步驟

（1）拍攝階段。采用藍(lán)色背景，將茶鮮葉單片按一定距離均勻鋪散在暗箱內(nèi)，使用置于暗箱頂端觀測(cè)孔的RX100相機(jī)，關(guān)閉閃光燈，通過(guò)自動(dòng)近景方式拍攝。拍攝期間保障暗箱內(nèi)的光源開(kāi)啟。拍攝完成后，將拍攝的10張茶鮮葉照片輸入計(jì)算機(jī)。在固定光源拍攝完畢后，打開(kāi)相機(jī)閃光燈，根據(jù)不同的光照條件下，利用不同的光圈大小分別拍攝多張樣張。

（2）背景處理階段。將茶鮮葉圖像從照片背景中分離是判定茶鮮葉基本屬性的重要步驟。首先利用PhotoshopCC2018軟件中的魔術(shù)棒工具來(lái)進(jìn)行圖像分離工作，在分離時(shí)需要注意背景顏色的處理。魔術(shù)棒工具可以在一定容差值內(nèi)進(jìn)行操作，進(jìn)行分離時(shí)容錯(cuò)率的大小取決于背景顏色的選擇，為了保證茶鮮葉圖像的完整性，系統(tǒng)的默認(rèn)值約為32（RGB值），所以背景與茶鮮葉的色差需要保障在大于32之上。通常在背景為藍(lán)色或白色時(shí)茶鮮葉圖像提取效果最佳。

（3）取值階段。利用PhotoshopCC2018軟件中的選擇工具選中照片中茶鮮葉的輪廓，執(zhí)行濾鏡工具內(nèi)的模糊平均指令，對(duì)選中圖像的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行平均化操作。操作時(shí)需要按照不同光源、光圈大小來(lái)得出不同階段下茶葉的RGB數(shù)值和HSB數(shù)值。在得出數(shù)個(gè)具體參數(shù)值后，通過(guò)平均算法來(lái)得出茶葉一般狀態(tài)下的RGB和HSB數(shù)值。

3.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論：通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)，在對(duì)茶葉進(jìn)行相關(guān)RGB和HSB值的測(cè)定后，可以利用此法來(lái)進(jìn)行相關(guān)茶葉生長(zhǎng)狀態(tài)、葉相方面的測(cè)定，進(jìn)而更好地支持茶葉培育和審評(píng)。

3.2 茶鮮葉萎凋過(guò)程色澤變化試驗(yàn)

3.2.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康模和ㄟ^(guò)對(duì)茶鮮葉攤晾20h的過(guò)程中不同含水量的圖像參數(shù)的測(cè)定，得出茶鮮葉在24h攤晾過(guò)程中不同時(shí)期含水量與圖像參數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

3.2.2 試驗(yàn)設(shè)備和材料：同實(shí)驗(yàn)一

3.2.3 實(shí)驗(yàn)步驟

（1）將大白茶茶鮮葉按芽頭、一芽一葉、一芽二葉、一芽三葉的機(jī)械組或分別攤晾在溫度、濕度適中的室內(nèi)，總攤晾時(shí)間為24h。期間每隔1h對(duì)茶鮮葉的含水量進(jìn)行測(cè)量并拍攝。

（2）按照3.1的方法提取茶鮮葉圖像并獲得相關(guān)茶鮮葉不同攤晾時(shí)段的具體參數(shù)。

我們可以發(fā)現(xiàn)，在不同階段的茶鮮葉中，隨著含水量的變化，不同種類(lèi)的茶鮮葉的色彩參數(shù)基本都趨于下降。在茶葉萎凋過(guò)程中，RGB三色中R值與G值隨著水分的流失而不斷下降，B值在攤晾初期下降較為明顯，后期便趨于平穩(wěn)。從含水量變化與茶鮮葉色澤變化的相關(guān)性進(jìn)行分析可以得出，隨著含水量的不斷下降，茶葉中G值與含水量的相關(guān)性較高。傳統(tǒng)視覺(jué)觀測(cè)也能得出相同的結(jié)論即茶葉在萎凋過(guò)程中逐漸由鮮綠色變?yōu)榘稻G色。因此，工作人員可以針對(duì)不同類(lèi)型的茶鮮葉的具體RG值來(lái)判定其確切的攤晾時(shí)間，這種方式適合在攤晾24小時(shí)以內(nèi)的茶鮮葉檢測(cè)工作。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)可以清晰準(zhǔn)確的對(duì)茶葉地諸多特性進(jìn)行評(píng)測(cè)和甄別。在RGB和HSB數(shù)值測(cè)定的基礎(chǔ)上，技術(shù)人員還可以使用多種建模軟件對(duì)茶葉的形態(tài)和特性進(jìn)行分析和判定。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)的不斷進(jìn)步，通過(guò)計(jì)算機(jī)甄別、檢測(cè)茶葉將成為業(yè)界的主流。