基于机器视觉和工艺参数的针芽形绿茶外形品质评价

外形是针芽形绿茶的关键感官评价指标,通常依据色泽、条形、嫩度和匀整度等表象特征进行人工评审,难以做到精准、客观和量化评价。本文以自动化生产线机制的针芽形绿茶为研究对象,基于茶叶品质、形成工艺和视觉形态等内外因素,构建了外形品质的智能感官评价方法。首先,在线采集在制品的17个机制工艺参数和成品茶的图像,进行图像特征提取,选取9个颜色特征和6个纹理特征。进而,通过与专家感官评分进行关联分析,明确了与感官品质显著相关的特征变量。为获取高效的评价模型,采用偏最小二乘法(PLS)、极限学习机(ELM)和强预测器集成算法(ELM-Ada Boost)3种多元校正方法,分别建立了基于工艺或图像特征的针芽形绿茶外形感官的量化评价模型。建模结果表明,基于图像特征建立的ELM-Ada Boost模型(Rp=0.892,RPD大于2),其预测性能优于其他模型,且具有更小的RMSEP(0.874)、Bias(-0.148)、SEP(0.226)和CV(0.018)值。同时,非线性模型的预测性能均高于PLS线性模型,能更好地表征工艺参数、图像信息与感官评分之间的解析关系,且建模速度更快(0.014~0.281 s)。而Ada Boost法作为一种混合迭代算法,能进一步提升ELM模型的精度和泛化能力。结果表明,基于机器视觉和工艺评价针芽形绿茶外形品质是可行的,为拓展茶叶感官品质评价方法和专家工艺决策支持系统研制,提供理论依据和数据支撑。

针芽形绿茶连续化生产线设计与工艺参数优化

根据针芽形名优绿茶品质特点及加工特性,集成运用设施摊青装备、电磁内热滚筒杀青机、多级连续理条机、搓叶机、远红外提香机等新型节能高效设备,组建一条实用性强、高效节能、品质优异的针芽形名优绿茶连续化生产线;并对生产线中摊青、杀青、理条、烘焙等关键工序的作业参数进行研究,提出整套针芽形绿茶连续化生产工艺技术.经研究后,得到了最佳工艺参数：摊青温度18-25℃,相对湿度60%-90%;杀青投叶量125 kg·h^-1,温度270℃,时长65 s;多级连续理条为240℃（38 Hz）,210℃（40 Hz）,180℃（45 Hz）;滚筒干燥温度40~55℃;烘焙温度100℃,投叶量30 kg·h^-1.

针芽形名优绿茶滚筒杀青工艺优化研究

为了研究针芽形名优绿茶的滚筒杀青工艺对其感官品质及品质成分的影响,并优化提出最佳滚筒杀青工艺参数,以针芽形名优绿茶的外形、香气、滋味的感官审评结果为依据,多指标评价优化滚筒杀青工艺参数,并考察滚筒杀青时间、温度、投叶量对针芽形茶主要品质成分的影响。结果显示:多指标评价优化的针芽形名优绿茶最佳滚筒杀青工艺参数,即温度270℃、时间90 s、投叶量125 kg/h;杀青温度对氨基酸总量、咖啡碱含量具有显著影响,对茶多酚含量具有极显著影响;杀青时间对水浸出物、茶多酚、氨基酸含量具有显著影响;投叶量对咖啡碱含量具有显著影响。

针芽形名优绿茶全程连续自动化加工生产线工艺技术与实践

文章剖析了针芽形名优绿茶不同品质需求下,连续化自动化生产线设备配置和工艺流程,提出了不同工艺生产线加工工艺参数,为针芽形名优绿茶生产线推广应用提供借鉴。

机制针芽形名优绿茶做形抛光工艺研究

采用三因素三水平正交试验法研究茶坯含水量,做形抛光温度、时间对针芽形绿茶感官品质和主要化学成分的影响。感官品质分析结果表明,茶坯含水量、做形抛光温度和时间对茶叶外形紧结度、绿色度和光滑度以及滋味品质影响较大,主次因素依次为茶坯含水量、时间、温度;内含成分分析结果表明,除含水量对可溶性糖、温度对氨基酸和可溶性糖、时间对茶多酚有影响外,试验因素对其他内含成分的影响较小。结合生产实际,针芽形绿茶做形抛光过程控制茶坯含水量15%~22%、室温、时间5~7 h比较适宜,含水量15%-变温-7 h、含水量22%-室温-7 h、含水量15%-室温-5 h处理组合值得生产上推广应用。

叶温、含水率对针芽绿茶感官品质的影响

为了明确针芽形绿茶加工过程叶温、含水率变化对产品感官品质的影响,构建了以加工过程中叶温、含水率为自变量的针芽形绿茶感官品质评价模型。检测116批针芽形绿茶在加工过程中的叶温、含水率参数,通过叶温、含水率与对应样品感官评价总分的相关分析和通径分析,探明叶温、含水率参数与感官品质的关系。采用主成分逐步回归方法,以82批样品的叶温、含水率参数与感官审评总分建立感官品质评价模型,并以34个样品验证模型。研究结果显示:除复烘叶温外,其它参数均与感官品质呈显著或极显著相关关系;制品叶温、含水率参数与感官品质的相关作用主要是通过复烘叶含水率的间接作用实现的。将加工过程的11个叶温、含水量参数做主成分分析,采用前6个主成分逐步回归,构建的感官品质评价模型决定系数R2=0.746,P<0.01,拟合程度高,回归模型显著。通过模型验证真实值与预测值的相关系数达0.843,表明该模型评价针芽形绿茶感官品质较为准确。通过该模型的建立,结合温度、含水率的快速无损检测技术,可在加工过程中快速预测产品品质。