計算機圖像處理技術在茶葉感官品質檢測中的應用研究

許云召

（信陽職業技術學院 數學與信息工程學院，河南 信陽 464000）

隨著國家經濟水平的不斷提升，人們對于物質生活的追求越來越高，尤其是對于健康的生活方式和生活習慣越來越看重，人們迫切希望在日常生活中能夠享受更高品質的生活。茶葉作為一種飲品，伴隨著我國歷史發展與變遷，因此已成為我國國民日常生活中的必需品。對于喝茶而言，茶葉的好壞對人們的生活健康具有密切聯系。對于茶葉而言，茶葉品質的優劣主要從茶葉的外形、顏色、味道等直接感官品質來鑒定，這是目前國內外對茶葉品質優劣和等級評判的主要方式，然而此種茶葉鑒定方法在一般情況下，是用人工進行茶葉的直接鑒定，即通過茶葉鑒定師的直接觀察，對茶葉的外形、香味、形狀、顏色等諸多方面的感官品質，來對茶葉進行質量評定。隨著計算機技術的不斷發展，圖像鑒定技術得到廣泛的應用，通過圖像鑒定技術以及計算機處理技術，能夠快速自動地將圖像中的內容進行識別，從而進行相關的處理。那么對茶葉感官品質的檢測，能否同樣使用？計算機的圖像處理技術來進行茶葉品質的質量鑒定成為現今社會中較為關心的問題，如果能夠研究成功，將對茶葉鑒定工作的質量和效率提升，都是非常有幫助的。

1 計算機圖像處理技術概述

計算機圖像處理系統又被稱作為數字圖像處理系統，其主要運用原理是在計算機中通過人為操作實現人類視覺功能，將所檢測的物體根據圖形和數值變換，其顏色呈數字圖像并運用信息化模擬方式進行處理，根據人類對整體事物判別的方式，進行整體圖像的理解與識別，從而保證整體圖像處理具有客觀性和人性化，從而將所拍攝的圖像進行等級分析。整體處理過程首先運用傳感器對所需要檢測的物體進行圖像攝取，并根據圖像卡對攝取圖像進行模擬信號和轉換，使其在紅綠藍三原色的灰值度上進行圖像呈現，從而將整體拍攝的圖像轉化為數字圖像，在運用數字照相機以及傳感器等將整體圖像處理為數值化。其次，是對圖像進行處理。圖像的處理就是運用數字圖像分析方式，對疾病對象進行加工分析和處理，使其成為可被識別的理想結果。運用計算機圖像處理技術對其進行處理，可以從兩方面對其進行。其一為狹義圖像處理，優化既定圖像，使整體圖像中存在的劣化因素得以被去除，將機型圖像進行矯正和變換，從而為下一步處理提供質量更高，清晰度更好的圖像。其二，圖像分析或圖像識別，此步驟是對既定圖像結構進行有效性分析，使其中的特點得以被提取，從而保障整體圖像在實際操作和描述過程中成為可被計算機識別的圖像。計算機圖像識別的主要目的是運用計算機技術將樣本圖像的原始圖像進行高維處理，使其在整體銳化與圖像清晰和劣性因子去除后，向低位的影射演變從而達到高效快速識別的效果。

在茶葉質量檢測過程中，運用計算機技術進行輔助，能夠直接將質量指標進行定量化和標準化，使其檢測結果，遠離人為心理因素的干擾，從而在計算機圖像處理技術過程中提升整體視覺精準度，并且由于計算機圖像處理，自身對于顏色變化較為敏感，因此其精度更優于人類的視覺精準度。

2 常見的茶葉品質檢測方法

2.1 智能感官分析技術

智能感官主要是在信息化處理技術下，運用整體信息化科技對人體感官進行全方位模仿的一種特殊技術，此技術在茶葉品鑒方面應用能夠有效為人們提供更加客觀的鑒定方式和鑒定結果，因此在茶葉鑒定方面得以廣泛應用。智能感官技術在實際運用過程中，主要是指將類似于人類感官的傳感器進行智能化分析，并將其運用在樣品鑒定中，使其能夠夠與樣品中的屬性進行對接，并形成相應信號。而在該信號采集過程中，信號采集器的設置相似于人類神經系統，能夠有效進行信號的傳輸和對接處理。智能感官分析技術系統在計算機安裝后使得計算機自身與人腦功能相似，能夠對信號進行基本分析和識別，從而達到對不同信號進行不同處理反應的效果，如此進行信號識別和處理，相對于普通計算機技術而言更為深入，能夠為茶葉的判定提供更加系統全面的結果。

2.2 近紅外光譜分析技術

檢測流程：（1）建模。在實際檢測之前需要準備茶葉樣品，按照相應的茶葉選樣要求茶葉樣品數量應不少于30個，并且還需借助智能化技術對茶葉進行品級分組和標準值測量，之后再利用光譜儀進行近紅外光譜信號檢測，并對茶葉樣品進行全方面分類，使其在預測集以及校正集的幫助下形成相應的數值，再將數值融合到校正集光譜信號和濃度值之間的比例關系中，以校正方法和校正模型為基礎建立整體監測只能干管模型。與此同時，相關人員還要在預測系統的基礎上，對光譜信號和模型進行組分標準值的整體預測，使模型建立之后能夠及時對整體檢測進行驗證，從而保證模型建立的有效性，在此過程中對模型的驗證，也是必不可少的環節。若是整體預測過程中不存在誤差值或是誤差值，在允許范圍內則可將矯正模型進行輸出處理。反之，則相關人員需要進行模型的重建，并對其進行全方位校驗，直至預測誤差數值在驗證過程中與在標準值允許范圍相符合方可輸出。

（2）預測。在此過程中需要保證整體條件具有一致性，如此方能在茶葉樣品進行紅外光譜信號的測量與預測過程中，運用同款建模方式進行整體處理和校驗，從而為茶葉樣品的預測與檢測提供更加優質化的判定操作。

3 計算機圖像處理技術在茶葉感官品質檢測中的應用

3.1 檢測中運用的材料

由于市面上的綠茶飲用較為廣泛，因此該檢測中選擇的供試材料為綠茶，考慮到計算機圖像處理技術，在茶葉感官品質檢測實驗過程中的需要，在檢測過程中需要對三種品級不相同的茶葉進行判定和檢測，并根據整體茶葉相關數據材料進行標記，使得各個級別茶葉每一片皆有自己代號，并將三個等級進行編號：茶樣1、茶樣2以及茶樣3。

3.2 檢測綠茶樣品采集

在綠茶樣品檢測過程中，需要對采集獲得的三個級別茶葉樣品，據實際鑒定，需要進行依次擺放，并在茶葉分散擺放過程中將放置的背景顏色調為純白色，若是條件限制，無法達到背景色調為純白色的要求，則需要對茶葉樣品進行逐個分散，使整體檢測過程中無法出現折疊和覆蓋情況。之后還需要對固定好的數碼相機高度和位置進行調試和校準，使其能夠在規范拍攝環境下，對三種茶葉樣品進行分別拍攝，整個過程中做到數碼相機自身個條件皆無變化。與此同時，相關人員還需要保證拍攝到的茶葉數量，不少于30個，之后再將匯集的圖片進行調試使其成為格式規模大小一致的圖片，方便之后運用。

3.3 HSI顏色模型轉化

將進行圖里的三張茶葉圖片進行全面展開分析，并進行圖片像素信息進行讀取和存儲，此時需要運用RGB模式，并在此技術上聯合SHI顏色轉化函數，使得RGB顏色信息在運作下生成茶葉特有的SHI顏色信息。

3.4 選取特征點

將圖片匯集到計算機中后，需要對整體圖像進行排列，從而保障其在特征選取過程中的有效性。圖像在特征點選取時，需要設定開始位置與結束位置，在整體特征點區域中得到顯現，與此同時，還需將選取到的特征點區域進行圖像映射，從而求出圖像特征色彩的句型，以此進行HSI的數據值范圍，將與數據值相似的像素進行全部標注，使得特征點在圖像像素標注過程中得到優化性選取。

3.5 圖像分割

在進行掃描過程中，相關人員需要注意，應根據各行標記點進行標準性儲存，在此過程中需要保證各個標記點之間具有可區分性聯系，從而保證其在連續區域分辨過程中，能夠將起始坐標進行區分，使其能夠作為臨時變量參考點。之后相關技術人員還需要運用計算機技術，將相鄰兩行茶葉圖像在臨時變量參考點的基礎上進行連續性判斷，使得連續區間取值得以被判斷。此時若是在整體判斷過程中發現水平方向上出現連續水平交叉，則可以將其進行合并處理使其成為連續區域。在此過程中需要注意的是相關人員應將不同數字與區域進行聯合標記，致使每個連續區域皆有可識別自身身份的標記代號。當所有相連區域的判斷工作完成之后，還需對茶葉進行整體記錄，此時可以直接將標記個數作為茶葉個數，茶葉單體也主要是指在茶葉圖標標記過程中進行數字標記的區域在圖像分割處理后進行茶葉分離，從而保證茶葉單體圖片得以有效分割。

3.6 提取顏色特征參數

在整體鑒定過程中，提取顏色特征參數能直接對茶葉品質進行鑒定是至關重要的一步，在實際操作過程中主要是指將圖像進行SHI顏色的圖像風格使其變為各個測試中所需要的分量，相關人員只需運用計算機分別將H、S和I進行分別計算即可。

4 檢測結果與分析

4.1 檢測結果的直方圖分析

根據直方圖顯示可知若綠茶品級為同一等級，則能夠在色調值方面進行規律顯現。換句話而言就是，綠茶品級為同一等級則其峰值以及分布數值皆相同。在S直方圖運用中可根據其直接反應以及直方圖形的變化范圍、數值取值等進行直接觀察和判定，此種方式由于期活動區域較為固定，因此整體判斷性依據較為穩定，不會存在超值的情況。根據其實際檢測結果可知，由于選用的茶樣品不同，因此在直方圖上顯現的內容會存在一定的差異，并且根據差異結果來看，其具有的分布幅度比例峰值整體差異較大。而H直方圖能夠直接清晰地體現此方面內容，因此對茶葉品質判定具有良好的效果。

4.2 檢測結果的S直方圖分析

通過S直方圖測試后的走向趨勢可知，若是綠茶級別相同，則其在直方圖中運用外觀區間取值以及峰值比例分布方式進行觀測，變化較小，并且由于監測結果與H值相同變化相似，都有固定的圖形，但是，H直方圖與前者相比雖形狀在范圍內，但是仍然不斷變化，且變化幅度較大。根據相應規律可以看出 S值方圖峰值比例分布以及取值區間之間的差異，是在綠茶檢測過程中仔細觀察結果最凸顯的一個，因此為使綠茶級別能夠得到全面檢測，運用S直方圖峰值比例分布以及區間取值方式進行差異性觀察，具有判斷能效，能有效對茶葉品質進行直接判定。

4.3 檢測結果的I直方圖分析

無論是在不同級別茶葉識別，還是在相同級別茶葉識別的操作過程中，其在I方圖中的分布區域相同，此種情況表明在實際分析操作過程中比例差異，存在的明顯度與其他差異相比較低。由此可知，在茶葉品質檢測過程中，運用I直方圖進行直接檢測，可以視為無效檢測。

根據上述分析可知，在計算機圖像處理過程中，為使新型茶葉品質得到全面檢測，保證其中質量得到有效檢驗，可以運用圖像分割的方式，在I等顏色特征值的分析過程中，運用標記和選取的方式開展檢測，并且在此過程中還可以運用手表進行邊緣風格與檢測，以此促進茶樣圖像，自身的檢測情況，使其掃描以及區域歸納方式得到有效簡化，提升茶葉單體在茶樣圖片中的分割效率。但是由于在實際檢測過程中，運用計算機圖像處理技術結合I直方圖分析，運用的設備較少，主要是由計算機自身進行整體處理，因此此方法在實際運用中技能保障分割的準確性還能提高實際工作效率。通過分別分析H、S和I值直方圖發現，其H和S直方圖與茶葉品質存在關聯，因此，能夠通過這兩個直方圖對茶葉品質進行檢測。

總而言之，新階段我國對于計算機圖像處理技術的運用給予高度關注，而其在茶葉品質質量區分過程中的應用也具有了更深層化的探究對此，將計算機技術運用在茶葉品質鑒定過程中具有重要的作用。而在茶葉品質鑒定過程中運用計算機技術能夠有效降低人工進行質量評鑒過程中存在的難度和阻礙，使得茶葉的采摘效率和生產品質不斷提升，從而有效保證茶葉自身發展的經濟效益，緩解茶葉采摘過程中存在勞動力缺乏的狀況，使得我國茶文化得以進一步傳承，能夠將茶葉品質和內涵滲透到方方面面，促進茶葉行業的穩定性發展。