机采绿茶生产中高效装备的配置——以宁波福泉山茶场为例

宁波福泉山茶场通过机采绿茶生产中高效装备的合理配置,实现了节约人工成本,提高生产效率的目的,采摘工人降低了73%左右,加工工人降低了36%左右(不包括整理和称量工艺),工人劳动强度大幅降低;机采机制绿茶的开发提升了茶叶资源的利用率,对产业增效,茶场增收意义重大。

基于图像处理技术和神经网络实现机采茶分级

为解决名优绿茶采摘环节的瓶颈问题,提出对机采大宗绿茶进行分级的思路。现有绿茶机采设备采摘的鲜叶一般只能制作普通的大宗绿茶,鲜叶存在混杂、破碎率高和老梗叶等问题,本文基于Labview vision、图像处理技术和神经网络算法分析机采绿茶成品的凸包面积、凸包周长、长轴长度、短轴长度等形态特征并对样本进行分类,实现从机采大宗绿茶中分选出名优绿茶。其中样本的形态特征采用工业CCD摄像头获取;用户界面用Labview自定义开发设计,数据交互方便,开发周期短。茶叶样本试验结果表明:该方案机采绿茶成品的分级正确率可以稳定在90%以上。本研究为进一步研究机采茶分级设备提供了良好的理论基础。