名優茶葉采摘坐標動態變化過程試驗與分析

摘要：茶葉是我國重要的特色經濟作物，為探究名優茶葉在精準采摘過程中目標茶芽坐標動態變化的問題，設計一款茶梢擺動試驗平臺。該平臺主要包括支撐架、同步帶模組、高速攝像機系統、PLC控制系統、軸流式風機系統和智能壓力風速風量儀。以風速、溫度和采摘時執行器的沖擊速度為部分采摘條件，探究在3個因素共同作用下茶梢坐標的動態變化過程。結果表明：最佳可采摘范圍內各因素的閾值為溫度31.25 ℃、沖擊速度248.22 mm/s、風速3.42 m/s。在實際采摘過程中，風速的變化對茶梢坐標的影響尤為顯著。其次，執行器觸碰到茶梢葉片時，也會帶來茶梢坐標明顯的變化，而環境溫度對茶梢坐標的影響最小。因此，影響茶梢坐標變化的因素有很多，且茶稍個體間具有明顯的差異，自然風力和采摘時的沖擊速度對于茶梢坐標的影響極為顯著，在名優茶葉精準采摘過程中，要極力克服以上兩個因素的干擾。

關鍵詞：名優茶葉；采摘條件；坐標動態變化；因素分析；精準采摘

中圖分類號：S237""""" 文獻標識碼：A""""" 文章編號：2095?5553"（2025）"02?0193?06

Experiment and analysis of dynamic change process of

picking coordinates of high?quality tea

Zheng Yingsong1， Wu Weibin2， 3， Wang Xiaoming4， Hang Chongyang2， Tang Ting2， Xiao Guannan4

（1. Chengdu College of Undertaking?founding， Chengdu Polytechnic， Chengdu， 610041， China; 2. College of Engineering， South China Agricultural University， Guangzhou， 510642， China; 3. Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machinery and Equipment， Ministry of Education/Division of Citrus Machinery， China Agricultural Research System/Guangdong Engineering Technology Research Center for Creative Hilly Orchard Machinery， Guangzhou， 510642， China; 4. Innovation and Practice Base for Postdoctors， Chengdu Polytechnic， Chengdu， 610041， China）

Abstract： Tea is an important characteristic economic crop in China. In order to explore the dynamic changes in the target tea shoots coordinates during the precise picking process of high?quality tea， a tea shoots swinging experimental platform was designed. The platform mainly includes a support frame， synchronous belt module， high?speed camera system， PLC control system， axial flow fan system， and intelligent pressure wind speed and air volume meter. This article takes wind speed， temperature， and the impact speed of the actuator during picking as partial picking conditions to explore the dynamic change process of tea shoots coordinates under the combined action of three factors. The research results indicate that the threshold values for various factors within the optimal harvesting range are as follows： temperature 31.25 ℃， impact speed 248.22 mm/s， and wind speed 3.42 m/s. In the actual picking process， the change in wind speed has a particularly significant impact on the coordinates of tea shoots. Secondly， when the actuator touches the tea tip blades， it will also cause significant changes in the tea tip coordinates， and the influence of environmental temperature on the tea tip coordinates is minimal. Therefore， there are many factors that affect the changes in tea shoots coordinates， and there are significant differences between individual tea shoots. The impact of natural wind force and picking speed on tea shoot coordinates is extremely significant. In the precise picking process of high?quality tea leaves， it is necessary to strive to overcome the interference of the above two factors.

Keywords： high?quality tea; picking conditions; dynamic change of coordinates; factor analysis; precise picking

收稿日期：2023年8月23日""""""" 修回日期：2023年10月16日

? 基金項目：四川省自然科學基金青年基金項目（2023NSFSC1178）；茶葉智能采摘技術創新團隊（23KYTD03）

第一作者：鄭應松，男，1980年生，成都人，副研究員；研究方向為名優茶葉采摘系統創新應用。E?mail： 17092361@qq.com

通訊作者：汪小名，男，1991年生，四川樂山人，博士，講師；研究方向為農業工程、模式識別與智能茶葉采摘系統。E?mail： 583398841@qq.com

0 引言

茶樹為山茶科（Theaceae）茶屬（Camellia或Thea）多年生常綠灌木、小喬木或喬木，學名Camellia sinensis（L.）O.Kuntze。我國是世界上最大的茶葉生產國與消費國[1]，根據國家統計局發布《中國統計年鑒2021》顯示，我國的茶葉種植面積由2000年的1"089.1"khm2增長到2020年的3"216.6"khm2，增長了近3倍；茶葉產量從1978年的268.2"kt增長到2020年的2"931.8"kt，平均每年增加63.4"kt。但我國勞動力逐年減少且農業勞動力老齡化越來越嚴重，相對于整個茶葉生產過程，我國茶葉收獲環節機械化程度仍然很低，特別是特級、一級品質的名優茶葉，基本都靠人工采摘完成，其采摘成本占整個茶葉生產成本的60%以上[2]。因此，開展名優茶葉的機械化采摘研究具有重要的實際意義。

大量科研工作者通過先進的手段實現名優茶葉的精準采摘，在此過程中，最為復雜且困難的屬茶稍的檢測與定位問題。由于復雜的光照條件和多種茶芽形態，以往傳統的方法很難執行這一任務[3]。此外，由于茶樹生長密度高、樹冠結構復雜和茶樹采摘點被覆蓋等問題，準確定位茶園中的茶葉芽也是一項極具挑戰性的任務[4， 5]。其中，Yang等[6]使用改進的YOLOv3網絡來訓練檢測模型，訓練后的模型在驗證集下的正確率達到90%以上。Chen等[7]使用Fater"R-CNN來檢測茶園中的茶葉芽，平均精度為86.04%。Yang和Chen雖然利用不同的卷積神經網絡檢測出了茶葉的采摘點，但兩者都沒有討論茶葉在采摘過程中茶稍坐標因素的動態變化過程。肖宏儒等[8]研制了初代乘坐自走式采茶機樣機，采摘過程顯示，茶葉采摘時面臨遇到大風天氣無法準確定位等問題。可見，風力對采摘精度的影響是研究者需要考慮的重要因素。

另一方面，機械手在執行精準采摘過程中，會觸碰到茶稍。當采摘對象屬于細葉短柱茶[9]，如西湖龍井和竹葉青等品種，可將整個嫩芽剪下而不影響采摘時茶稍坐標的擾動。但當遇到云南大葉茶和廣東英紅9號等大葉長柱型茶葉品種時，執行器如采摘一芽一葉難免會觸碰到第二片葉子，不僅會傷及茶稍本體，影響后續發芽，還會造成茶稍坐標的變化，影響精準采摘。為避免執行器傷及茶稍本體，在采摘大葉長柱型茶葉品種時需要將干擾的葉片壓彎，從而漏出需要采摘的枝干，當第二片葉子受外力而彎曲時，會引起茶稍坐標的變化。因此，采摘此類品種時，研究者需考慮該坐標變化的影響。

在茶園調研期間，因高溫影響導致許多嫩芽呈倒伏狀，倒伏的嫩芽喪失部分機械性能，增加了茶稍坐標的定位難度，為智能化精準采摘帶來不確定因素。從部分文獻可知，溫度對茶葉的力學性能有一定影響，但具體的影響機理尚未做出系統解釋[10]。

大部分茶芽呈簇狀生長，水平方向茶芽相互之間遮擋嚴重，而從上往下則可以明顯識別出茶芽，因此，視覺方向和采摘路徑均為豎直向下，才能達到較好的采摘效果。影響茶葉坐標變化的因素有很多，從目前研究現狀可知，尚未有學者對茶葉采摘時茶稍坐標在多因素作用下的動態變化過程進行過系統討論。針對茶葉采摘時茶稍坐標的動態變化問題，本文以風速、溫度和采摘時執行器的沖擊速度為部分采摘條件，探究在3個因素共同作用下茶梢坐標的偏移量，從而得出最佳的采摘條件。

1 材料與方法

1.1 材料選取

材料選自華南農業大學茶園（經度113.345 6°，緯度23.158 7°）的英紅9號盆栽茶樹，如圖1所示。

所有茶樹樹齡為6年，茶樹高度為0.9～1"m。這些六年生的茶樹是在光照充足的情況下種植的，為減少不可控因素的干擾，在數據采集期間對茶樹進行統一的水肥管理。

1.2 試驗臺結構

茶梢擺動試驗平臺如圖2所示，其主要部件包括由鋁型材構成的支撐架，用于支撐同步帶等組件；同步帶模組，其載臺上安裝有沖擊板和圖像標定塊；高速攝像機（型號為FASTCAM"Mini UX50）以及配套使用的補光燈，拍攝時的視頻通過1 000 M網線傳輸至圖像采集PC端；PLC控制系統，包括電源、伺服電機、伺服驅動器和PLC程序控制PC端等，用于提供不同的沖擊速度；而風速引起的茶葉擺動試驗設備除高速相機及其組件外還包括：軸流式風機和風力調節器，用于模擬自然風力對茶梢的作用；智能壓力風速風量儀（型號為DP2000，風速分辨率為0.01"m/s），用于測量風速的大小。

1.3 三因素三水平試驗設計

為模擬實際的采摘情況，了解英紅9號茶葉在采摘時因溫度、沖擊及風速之間可能存在的交互作用對茶梢坐標帶來的影響，對一批待采的一芽三葉期茶葉新梢的一芽二葉長度進行粗略測量，選擇長度在140"mm左右的茶梢進行測試。

在試驗前測試風速，測得風速在距離風機50"cm處比較均勻，試驗時通過調節風力調節器旋鈕達到控制風速大小的目的，風速方向盡量與高速相機拍攝方向垂直。為科學選擇風力大小的范圍，通過預試驗，使用智能壓力風速風量儀測出風力在3.5"m/s時，茶梢將會產生以頂芽為原點、左右擺動至少60"mm的擺幅，在實際采摘時，可將茶梢出現60"mm以上的擺幅時視為不可采摘的情況，因此該試驗將風速因素的上限設置為3.5"m/s，而智能壓力風速風量儀所能測量的風速下限為1"m/s，為更加有效地測量風速，選擇風速在1.5"m/s為下限值，因此可將該因素范圍設置為1.5～3.5"m/s。

由于后續采用螺距為5"mm的滾珠絲桿模組作為采摘運動平臺，配合伺服（轉速為3"000"r/min），經計算，可提供最高250"mm/s的直線運動速度，因此沖擊速度（模擬采摘時的采摘速度）范圍可設置為50～250"mm/s。試驗當天環境溫度范圍28"℃～35"℃，即可設置為試驗溫度的上下限。

首先，待環境達到目標溫度時，采下盆栽茶梢進行試驗。為避免茶梢失水對試驗造成誤差，在試驗過程中將茶梢插入花泥中，達到平衡水分以及穩定茶梢的作用；其次，調節風力調節器旋鈕以達到目標風速大小；然后，控制安裝在同步帶滑臺上的沖擊塊以一定的速度豎直向下擊打在茶梢第二片葉子上，葉子發生形變而帶動茶梢擺動；最后，使用高速相機拍攝并記錄該試驗的動態過程。后期使用Image"J圖像處理軟件依次處理試驗圖像，得出茶梢的偏移量。茶梢擺動時是以茶梢根部為圓心的圓周運動的一部分，而試驗條件限制下的茶梢圓周擺動幅度有限，因此擺動軌跡可近似看成一條水平的直線，因而不考慮茶梢在豎直方向位移的變化。該試驗盡量快速，以減少因茶梢脫離母體可能帶來的試驗誤差。表1為因素水平編碼表。

2 結果與分析

2.1 試驗結果

試驗結果如表2所示。

在統計學中，p?value是在原假設正確的情況下，獲得與統計假設檢驗觀察到一樣極端結果的概率。p值被用作拒絕點的替代，以提供零假設被拒絕時最小的顯著性水平，p值越小，說明備擇假設的證據越充分。根據以上分析，p?value被用來驗證模型的假設檢驗，原假設被定義為得到的模型不能解釋的響應（[Δp]），備擇假設被定義為得到的模型可以解釋的響應（[Δp]）。

2.2 方差分析

采用Design-Expert"8.0.6軟件對試驗結果進行分析，采用方差分析對[Δp]上的溫度、沖擊速度和風速進行顯著性分析，如表3所示。

從表3可以看出，計算模型各項的平方和、均方、F值和P值，其中F值和P值是評估特定項擬合性能的標準[11]。[Δp]模型F值為44.41，對應較低的P值（[plt;0.000" 1]），代表該模型具有顯著性。此外，R2、Adj"R2的值相似，均接近于1，這也表明[Δp]模型具有良好的擬合性能[12]。可用于預測[Δp]的C.V.項的值為7.18%，表明只有7.18%的試驗數據不能用[Δp]模型。在統計學中，如果C.V.的值大于15%，則數據可能異常，應予以消除[13]。另一方面，預測的殘差平方和（PRESS）是衡量[Δp]模型擬合設計中每個點是否合理的一種手段，高PRESS值（794.89）可能是由于7.18%的數據異常引起的。溫度A、沖擊速度B和風速C對坐標偏移量的影響大小可以通過F值和P值來確定，從表3中可以明顯看出B、C、BC、A2、B2、C2項對[Δp]具有顯著性，而A、AB、AC項對[Δp]不顯著，通過估計相應的F值，對于模型[Δp]，按重要性的升序排列如下：C2、A2、B2、BC、C、B。剔除非顯著項，得各目標函數回歸模型如式（1）所示。

[Δp=44.32+16.85B+8.69C-5.12BC-5.89A2-6.41B2+4.52C2] （1）

2.3 獨立變量對坐標偏移量的相互作用

從方差分析可知，溫度與沖擊速度（AB）、溫度與風速（AC）之間的相互關系對模型不顯著，而沖擊速度與風速（BC）對模型具有顯著性，圖3為沖擊速度與風速（BC）對模型（[Δp]）的響應面以及等高線圖。從圖3（a）可以看出，在三因素的低水平，隨著沖擊速度的增加，坐標偏移量的斜率增加比較快；而在三因素的高水平，隨著沖擊速度的增加，坐標偏移量的斜率增加比較慢。因此，在不同水平，沖擊速度對于坐標偏移量的影響情況是不一樣的。而隨著風速增加，坐標偏移量的增加呈現上升趨勢，在中間水平的上升趨勢最為明顯。兩者對模型都呈現出非線性的變化趨勢，在圖3（b）中也可以清晰看出，可能跟茶梢自身的生物屬性有關。但從圖3（a）可看出，當沖擊速度為50"mm/s、風速在3.5"m/s時，茶梢只產生約40"mm的坐標偏移量，與之前單因素預試驗在無沖擊介入時，產生約20"mm的偏差，因此，A、B兩因素對模型的響應有可能存在拮抗作用。

對于A、B兩因素對模型的響應是否存在拮抗作用，如果存在，到底是誰拮抗誰，通過式（1）無法得出這個結論。為解釋這一現象，設計如下試驗：整個試驗在恒定溫度30 ℃環境下進行，采用3棵長度、莖稈直徑基本一致的茶梢用于試驗，每棵茶梢獨立進行試驗組與對照組的試驗。在試驗組中，將沖擊塊壓著茶梢第2片葉子，如圖4（a）所示，以風速為變量，吹動茶梢；作為對照試驗組，以同樣梯度的風速吹動茶梢，如圖4（b）所示。使用高速攝像機記錄試驗過程，后期使用Image"J軟件處理試驗數據。試驗結果如表4所示。

從表4可以看出，不同茶梢之間的試驗結果具有差異性，但總體上3棵茶梢的對照組在不同風速作用下產生的坐標偏移量都要大于試驗組的數據。因此，該試驗可以得出1個結論：在三因素三水平試驗時，沖擊因素與風速之間對模型的響應具有拮抗作用，并且沖擊因素對風速的影響具有抑制作用。

2.4 采摘條件分析

為得出最佳的采摘條件范圍，滿足優質茶葉的采摘要求，設定坐標偏移量的上限值為60"mm，即當坐標偏移量超過60"mm時，可視為超過可采摘的條件。通過Design-Expert軟件，將可采摘坐標偏移量上限值設定為60"mm，得出可采摘范圍內各因素的值為：溫度31.25"℃、沖擊速度248.22"mm/s、風速3.42"m/s。由三因素試驗方差結果可知，溫度對模型的影響不顯著，因此可不考慮該因素。由單因素試驗可知，當風速超過3.5"m/s后，茶梢坐標偏移量可能會超過60"mm（由于個體差異，部分茶梢除外），環境風速應小于3.5"m/s。為增加采摘效率，執行器的速度越快越好，當環境無風時，沖擊速度理論上是否可以在248.22"mm/s的基礎上繼續增大而茶梢坐標偏移量不超過60"mm，這從三因素三水平試驗結果中無從得知。因此，為探究該問題，設計單因素試驗，環境無風且溫度控制在31.5 ℃，使用不同速度沖擊茶梢，觀察并分析茶梢受到沖擊時的擺動情況，如圖5所示。Ⅰ～Ⅴ列為不同沖擊時間下茶梢的擺動幅度。圖5中，白色實線表示原始形態下茶梢莖稈的位置，白色虛線表示芽尖的方向，它們之間的夾角表示茶梢受到沖擊時的擺幅。從圖5中可以看出，隨著沖擊速度的增加，茶梢的擺幅越來越大，在第Ⅳ列的時間點達到最大值后開始往回擺動。采用Image"J軟件統計測量結果，得出這5組沖擊試驗茶梢的坐標偏移量依次為16.2"mm、24.7"mm、34.5"mm、50.1"mm、64.8"mm。從測量結果可知，當沖擊速度為300"mm/s時，茶梢坐標偏移量達到了64.8"mm，因此，在設定閾值為60"mm的限制條件下，沖擊速度是可以超過三因素三水平試驗時由Design-Expert軟件優化所得的最大沖擊速度248.22"mm/s。通過上述試驗與分析，得出最佳可采摘范圍內各因素的閾值：溫度為31.25"℃、沖擊速度為248.22"mm/s、風速為3.42"m/s。因此，在實際采摘情況下，可以根據實時環境靈活設定采摘條件，以達到最佳采摘效果。

3 結論

1） 影響茶梢的力學性能因素有很多，且個體間具有明顯的差異，要建立精準的采摘模型非常困難。試驗結果表明，模型具有顯著性和良好的擬合性能，最佳可采摘范圍內各因素的閾值為：溫度31.25"℃、沖擊速度248.22"mm/s、風速3.42"m/s。

2） 通過方差分析發現，沖擊速度和風速對坐標偏移量具有顯著影響，且在三因素三水平試驗中，沖擊因素與風速之間對模型的響應具有拮抗作用。

3） 試驗揭示溫度對模型的影響不顯著，風速對茶梢坐標偏移量有影響且有閾值限制，沖擊速度可以在一定范圍內調整以優化采摘效果。因此，實際采摘過程中可以根據實時環境靈活設定采摘條件，以達到最佳采摘效果。

參 考 文 獻

[ 1 ]""""" 王鎮恒， 王廣智. 中國名茶志[M]. 北京： 中國農業出版社， 2000.

[ 2 ]""""" 韓余， 肖宏儒， 秦廣明， 等. 國內外采茶機械發展狀況研究[J]. 中國農機化學報， 2014， 35（2）： 20-24.

Han Yu， Xiao Hongru， Qin Guangming， et al. Studies on develop situations of tea?leaf picker both at home and abroad [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2014， 35（2）： 20-24.

[ 3 ]""""" Wei J J， Chen Y， Jin X J， et al. Researches on tender tea shoots identification under natural conditions [J]. Journal of Tea Science， 2012， 18： 99-121.

[ 4 ]""""" Zhang L， Zhang H， Chen Y， et al. Real?time monitoring of optimum timing for harvesting fresh tea leaves based on machine vision [J]. International Journal of Agricultural and Biological Engineering， 2019， 12（1）： 6-9.

[ 5 ]""""" 楊福增， 楊亮亮， 田艷娜， 等. 基于顏色和形狀特征的茶葉嫩芽識別方法[J]. 農業機械學報， 2009， 40（S1）： 119-123.

Yang Fuzeng， Yang Liangliang， Tian Yanna， et al. Recognition of the tea sprout based on color and shape features [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2009， 40（S1）： 119-123.

[ 6 ]""""" 龍樟， 姜倩， 王健， 等. 茶葉嫩芽視覺識別與采摘點定位方法研究[J]. 傳感器與微系統， 2022， 41（2）： 39-41， 45.

Long Zhang， Jang Qian， Wang Jian， et al. Research on method of tea flushes vision recognition and picking point localization [J]. Transducer and Microsystem， 2022， 41（2）： 39-41， 45.

[ 7 ]""""" Yang H， Chen L， Chen M， et al. Tender Tea Shoots Recognition and Positioning for Picking Robot Using Improved YOLO-V3 Model [J]. IEEE Access， 2019， 7： 180998-181011.

[ 8 ]""""" Chen Y， Chen S. Localizing plucking points of tea leaves using deep convolutional neural networks [J]. Computers and Electronics in Agriculture， 2020， 171： 105298.

[ 9 ]""""" Zhang C， Wang J， Lu G D， et al. Automated tea quality identification based on deep convolutional neural networks and transfer learning [J]. Journal of Food Process Engineering， 2023， 46（4）： 14303-14322.

[10]""""" Liu C L， Lu W Y， Gao B Y， et al. Rapid identification of chrysanthemum teas by computer vision and deep learning [J]. Food Science and Nutrition， 2020， 8（4）： 1968-1977.

[11]""""" Yang J， Chen Y. Tender leaf identification for early?spring green tea based on semi?supervised learning and image processing [J]. Agronomy?Basel， 2022， 12（8）： 1958-1967.

[12]""""" 原艷芳. 名優茶采摘機械手與采摘策略研究[D]. 武漢：華中農業大學， 2017.

Yuan Yanfang. Research on the picking manipulator of famous tea and picking strategy [D]." Wuhan： Huazhong Agricultural University， 2017.

[13]""""" 肖宏儒. 現代茶園機械裝備研究與設計[M]. 北京： 中國農業科學技術出版社， 2018.

[14]""""" 張浩， 陳勇， 汪巍， 等. 基于主動計算機視覺的茶葉采摘定位技術[J]. 農業機械學報， 2014， 45（9）： 61-65， 78.

Zhang Hao， Chen Yong， Wang Wei， et al. Positioning method for tea picking using active computer vision [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2014， 45（9）： 61-65， 78.

[15]""""" 王文明， 肖宏儒， 宋志禹， 等. 茶葉生產全程機械化技術研究現狀與展望[J]. 中國農機化學報， 2020， 41（5）： 226-236.

Wang Wenming， Xiao Hongru， Song Zhiyu， et al. Research status and prospects of tea production mechanization technology [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2020， 41（5）： 226-236.

[16]""""" 彭斯， 陳玉萍. 農戶綠色生產技術采用行為及其對收入的影響——以武陵山茶葉主產區為例[J]. 中國農業大學學報， 2022， 27（2）： 243-255.

Peng Si， Chen Yuping. Farmers' green production technology adoption behavior and its impact on income： Taking the main tea producing area of Wuling Mountain as an example [J]. Journal of China Agricultural University， 2022， 27（2）： 243-255.

[17]""""" Du Z， Hu Y， Buttar N A. Analysis of mechanical properties for tea stem using grey relational analysis coupled with multiple linear regression [J]. Scientia Horticulturae， 2020， 260： 108886.

[18]""""" Erbay Z， Icier F. Optimization of hot air drying of olive leaves using response surface methodology [J]. Journal of Food Engineering， 2009， 91（4）： 533-541.

[19]""""" Dalvand M J， Mohtasebi S S， Rafiee S. Modeling of electro hydrodynamic drying process using response surface methodology [J]. Food Science amp; Nutrition， 2014， 2（3）： 200-209.

[20]""""" Zeng Z， Chen M， Wang X， et al. Modeling and optimization for konjac vacuum drying based on response surface methodology （RSM） and artificial neural network （ANN）[J]. Processes， 2020， 8： 1-15.