计算机视觉图像处理技术在茶学领域应用方法的研究

论文摘要

随着计算机技术的发展,计算机视觉图像处理技术已广泛应用到农业工程领域,但在茶学领域的应用尚很少见有报道。本文对在茶学领域应用计算机视觉图像处理技术的方法及其可行性进行了摸索,以求为茶学各领域实现计算机智能及精细化操作寻找思路。本研究的主要结果如下:（1）建立了一种用计算机读取整茶色泽参数的方法——L处理法,并验证了其可靠性和对该方法进行了研究。结果表明,L处理法可以准确快速地读取整茶图像的色泽参数。不同扫描分辨率对L处理法测定整茶色泽影响不大;当整茶扫描区域达到11cm×11cm或以上时,扫描图片的色泽参数可以代表茶样的实际色泽状况,其标准误（SE）分别为:-0.16≤L≤0.16,-0.13≤a≤0.13,b=0;整茶色泽参数与粉碎茶色泽参数存在显著差别,粉碎茶不能代表茶叶真实的外观色泽;电脑读取色泽参数的稳定性优于色差计。（2）建立了分别针对茶鲜叶和干茶的图像分割方法,确定了茶鲜叶图像分割的最佳背景色为蓝色,容差值为150;干茶（炒青）图像分割的最佳背景色为红色,容差值为120。（3）建立了一种针对茶鲜叶的计算机色泽测定方法,并对该方法的应用进行了初步研究。结果表明,利用计算机量化茶鲜叶色泽具有一定可靠性,其中R、G、B、L色泽参数值能够区分不同嫩度的鲜叶,其差异均达极显著水平(R:F=64.26**;G:F=89.25**;B:F=46.91**;L:F=90.97**);亮度通道标准偏差值能有效反映茶鲜叶样的匀净度和新鲜度;R、G色泽参数值在鲜叶采后20小时内有一定的规律性的变化,其中R色泽参数表现最好;在杀青过程中鲜叶的G、L、a、b色泽参数值均有一定规律的改变,其中G色泽参数表现最为明显。（4）以珍眉茶和竹叶青茶为例,摸索了利用计算机图像处理技术量化干茶的外观因子的方法。结果表明:RGB颜色模型中的B色泽参数在珍眉茶等级评价中表现最佳;分割后的目标茶叶图像像素值能够反映条索面积,并随着珍眉茶等级的下降呈现出明显的下降趋势,所得相关系数为0.904**。绿通道和亮度通道的标准差值能够有效判断珍眉茶外形因子中匀净度;R、L、a和像素四项参数的变异系数对竹叶青的质量判断最有效。（5）建立了通过对茶树叶片进行扫描,利用Photoshop软件同时获得多张叶片及其受害部位的像素值,从而快速计算茶树叶片受害面积以及受害面积百分率的测定方法,并对此方法进行了系统的研究,结果表明:扫描分辨率为150dpi时扫描时间和存储占用空间较优,测定效果和高分辨率扫描效果基本一致,该方法测定结果与人工测定结果无显著差异,其效率远远高于人工测定。

论文目录

• 摘要
• Abstracts
• 第一部分 文献综述
• 1 计算机视觉图像处理技术简介
• 2 计算机视觉图像处理技术的研究进展
• 3 国内外计算机视觉图像处理技术在茶学领域中的研究
• 3.1 计算机视觉图像处理在茶叶审评方面的研究应用
• 3.2 计算机视觉图像处理在茶叶加工方面的研究应用
• 3.3 计算机视觉图像处理在茶叶栽培方面的研究应用
• 4 研究目的及意义
• 5 研究内容
• 第二部分 计算机图像处理技术应用于茶学领域的两项核心方法研究
• 1 前言
• 2 实验材料与设备
• 2.1 实验材料
• 2.2 主要实验设备
• 3 整茶平均色泽读取方法（L处理法）的方法研究
• 3.1 方法与步骤
• 3.2 结果与分析
• 3.2.1 对L处理法的可靠性检验
• 3.2.2 扫描分辨率对L处理法读取整茶色泽参数的影响
• 3.2.3 L处理法读取整茶色泽参数区域大小对茶样代表性的影响
• 3.2.4 L处理法测定整茶与粉碎茶色泽参数的比较
• 3.2.5 电脑读取整茶色泽参数与色差计测定整茶色泽参数的比较
• 4 图像分割方法的研究
• 4.1 茶鲜叶图像分割方法的研究
• 4.1.1 鲜叶图像采集
• 4.1.2 图像处理
• 4.1.3 背景色筛选和容差值的确定
• 4.2 干茶图像分割方法的研究
• 4.2.1 干茶图像采集
• 4.2.2 图像处理
• 4.2.3 背景色筛选和容差值的确定
• 5 讨论与结论
• 5.1 整茶平均色泽读取方法（L处理法）的方法研究
• 5.2 图像分割方法的研究
• 第三部分 计算机图像处理技术应用于茶叶加工领域的方法研究
• 1 前言
• 2 实验材料和设备
• 2.1 实验材料
• 2.2 主要实验设备
• 3 计算机量化茶鲜叶质量的方法研究
• 3.1 图像采集
• 3.2 图像处理
• 3.3 结果与分析
• 3.3.1 鲜叶嫩度的量化测定
• 3.3.2 匀净度、新鲜度的量化测定
• 4 茶鲜叶萎凋过程色泽变化的量化测定方法研究
• 4.1 图像采集
• 4.2 图像处理
• 4.3 结果与分析
• 5 杀青工序中色泽变化的量化测定方法研究
• 5.1 图像采集
• 5.2 图像处理
• 5.3 结果与分析
• 6 结论与讨论
• 第四部分 计算机图像处理技术应用于茶叶外形审评的方法研究
• 1 前言
• 2 实验材料和设备
• 2.1 实验材料
• 2.2 主要实验设备
• 3 计算机量化珍眉茶外形审评因子的方法研究
• 3.1 图像采集
• 3.2 图像处理
• 3.3 结果与分析
• 4 计算机量化竹叶青外形审评因子的方法研究
• 4.1 图像采集
• 4.2 图像处理
• 4.3 结果与分析
• 5 结论与讨论
• 第五部分 利用计算机图像处理技术快速测定茶叶叶片受病害程度的方法研究
• 1 前言
• 2 试验材料和设备
• 2.1 材料
• 2.2 设备
• 3 方法与步骤
• 4 结果与分析
• 4.1 最佳扫描分辨率的选择
• 4.2 计算机与人工测定叶片受害面积及其百分率的比较
• 5 结论与讨论
• 第六部分 总结和展望
• 1 总结
• 2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文