计算机图像处理技术在茶叶感官品质检测中的应用研究

本文主要是以计算机图像处理技术为核心,以图像处理系统为基础,对茶叶感官品质检测的应用进行研究。首先详细介绍了计算机图像处理技术,然后详解了茶叶的感官品质的内容,最后以图像处理系统为基础,分析了茶叶感官品质如何使用图像处理技术来实现品质检测和质量鉴定的过程。

矿物油对茶园小贯小绿叶蝉的控制效果和对茶叶感官品质的影响

小贯小绿叶蝉Empoasca(Matsumurasca)onukii Matsuda是东亚茶树的重要害虫之一,目前在我国主要采用化学防治。本文研究一种n C23园艺用矿物油、加德士的D-C-Tron NR对其产卵和取食行为的影响,以及对其田间种群的控制效果,为在茶园使用矿物油替代化学农药进行防治提供依据。室内选择性试验结果表明,用矿物油150倍液、200倍液处理茶树离体嫩梢对小贯小绿叶蝉成虫都有显著的拒食和产卵忌避效果,第3天的拒食率分别为85.59%、89.17%,产卵忌避率分别为70.22%、91.5%,200倍液处理对若虫也有显著的驱避和拒食效果,第2天驱避率为81.96%,第3天拒食率为85.86%。田间试验结果表明,矿物油100倍液、200倍液、300倍液处理都显著降低小贯小绿叶蝉田间种群的虫口密度,其中100倍液和200倍液的防治效果无显著差异,处理后5 d若虫的校正减退率分别达89.13%、87.63%,成虫分别达87.58%、84.22%,都显著高于300倍液的防效。田间试验结果还表明,矿物油3个浓度处理后茶梢上的卵量显著减少,其中100倍液处理第7天的产卵忌避率最高,达80.86%,而各处理茶园蜘蛛的数量与对照相比都没有显著差异。另外,用矿物油200倍液喷施茶树后5 d、10 d采摘的茶芽制成绿茶,经感官评审与对照没有差异,说明矿物油对小贯小绿叶蝉具有较好的防治效果,而且对茶园蜘蛛安全,对茶叶感官品质没有影响,可以在小绿叶蝉防治中推广应用。

茶叶外形感官品质的计算机视觉分级研究

为摒弃茶叶品质感官评审方法存在的主观性和经验性等缺陷,研究采用计算机视觉技术快速评价茶叶感官品质。依据碧螺春茶行业标准及茶叶评审师的评审结果,将20个不同品质碧螺春绿茶样本分成4个等级。采用小波变换和灰度共生矩阵提取茶叶图像的纹理特征,采用RGB[R表示红色(red),G表示绿色(green),B表示蓝色(blue)]和HIS[H表示色调(hue),I表示亮度(intensity),S表示色饱和度(saturation)]颜色模型提取图像的颜色特征,利用遗传算法优化神经网络参数,建立茶叶感官品质的BP(back propagation,逆向传播)神经网络分级模型,并与其他模型结果进行比较。结果表明,当选用前5个主成分时,所建立的模型识别精度最高,该模型总体识别率为93.8%,Kappa系数为0.933,较PCA-BP、GA-BP、BP识别精度分别提高10.0、6.3、18.8百分点,Kappa系数分别提高0.133、0.066、0.233,模型稳定性得到提高。

龙井茶加工中在制叶水分变化及其对茶叶滋味品质的影响

含水率是茶叶加工中的一个关键性技术指标。本研究以一芽一、二叶龙井43品种鲜叶为原料,进行龙井茶机械加工试验,并测定龙井茶加工过程中叶子总体、芽梗和叶片部分含水率,分析茶叶加工过程中水分的动态变化规律。使用超高效液相色谱质谱连用、高效液相色谱分析技术,测定茶叶中儿茶素、生物碱、游离氨基酸和黄酮醇苷类总计47种滋味物质成分,并结合感官审评分析,探讨龙井茶加工中走水过程与茶叶品质形成的关联。结果表明,龙井茶加工中在制叶在摊放过程中缓慢失水,在杀青过程中大量失水,在回潮过程中进行叶片内水分的再分布。水分的变化与茶叶品质关系密切,各工序阶段水分含量过高或过低均导致样品滋味中出现缺陷特征(生青/老火)。同时,杀青及回潮工序对在制叶梗叶含水率比例有显著影响,其中回潮工序能够通过促进在制叶梗叶水分的重新分布进而优化龙井茶滋味品质。因此,控制各工序在制叶含水率及梗叶含水率比例,同时配合回潮工序,是龙井茶加工的关键点,直接关系到龙井茶滋味品质的形成。