计算机图像在茶鲜叶色泽及其萎凋程度测定中的应用

牛青（贵州职业技术学院，贵州贵阳550022）



计算机图像在茶鲜叶色泽及其萎凋程度测定中的应用

牛青
（贵州职业技术学院，贵州贵阳550022）

摘要：随着科技的发展，计算机技术在各个行业领域得到广泛应用，尤其在农业生产中的应用更是发挥了重要作用。计算机视觉技术可以应用于农产品自动分级以及实时监测农作物生长过程，这将会给农业科研带来极大便利。本文就计算机图像在茶鲜叶色泽及其萎凋程度测定中的应用进行探讨，并结合研究结果阐述了该技术的可行性和有效性。

关键词：计算机图像技术；茶叶；茶鲜叶；色泽；萎凋程度

1　引言

从茶鲜叶色泽上可以判断出茶叶的嫩度，茶叶色泽与叶绿素含量有关，茶叶中叶绿素的含量在茶新梢发育过程中发生很大变化，幼嫩期的含量较少，茶叶的色泽较浅，随着茶叶的生长和不断成熟，其叶绿素含量升高，茶叶色泽呈深绿色。采摘后的茶叶色泽也会随着叶绿素含量的变化而发生变化。茶鲜叶色泽的测定以往都是进行感官测评和理化检验，如今随着科技的发展，利用计算机技术可以对鲜叶进行量化测定，通过对鲜叶色泽参数的量化可以更准确、更方便地判断出茶鲜叶的色泽，并实时测定茶鲜叶的萎凋程度。计算机图像处理技术在茶叶生产加工中的应用对保证茶的一致性、茶叶品质的稳定性以及科学制茶有着重要指导意义。本研究利用计算机图像处理技术对茶鲜叶色泽的量化处理，检测、分析茶鲜叶20h内的含水量变化和色泽参数变化。

2　研究设备和材料

相机设备采用Nikon coolpix P3数码相机，可稳定内部光源的暗箱，图像处理软件采用Photoshop CS；从四川农业大学农场茶树品种园采取的福鼎大白茶鲜叶为研究材料。

3　茶鲜叶的色泽的测定

3.1采集茶鲜叶图像资料

图像背景色采用蓝色，将茶鲜叶铺散于暗箱内，避免鲜叶间发生重叠。将Nikon coolpix P3数码相机像素调整为810万，并置于暗箱上方的观测孔上，关闭闪光灯，将相机拍摄方式调整为自动近拍，灯源打开，快速采集茶鲜叶图像并输入计算机。

3.2图像处理

用Photoshop CS软件打开相机采集的茶鲜叶图像资料，首先利用选择工具选中图像中茶鲜叶的轮廓，然后执行滤镜工具中的模糊平均命令，对所选图像的像素参数值进行平均化处理。RGB颜色系统是基于红色、蓝色、绿色三基色学说建立起来的，其属于CIE标准色度学系统，是计算机和数码设备主要采用的颜色系统。相关研究证明，RGB颜色系统在研究玉米生长图像时可以有效克服光照变化造成影响。Lab色系的颜色空间较全面、均匀，是国际照明委员会推荐的色系，相比其他色系，Lab色系与人的视觉一致性最高。HSB来源于RGB的彩色空间，其中H代表色相，S代表饱和度，B代表亮度。RGB、Lab和HSB是计算机视觉研究中的应用都比较广泛。

3.3背景色处理

要测定目标物首先要对图像进行处理，将目标物从背景中分割出来，然后进行信息提取操作。本研究中需要将茶鲜叶从背景中分离出来，常用的选择工具是魔术棒。利用魔术棒准确选取茶鲜叶轮廓时，为了避免其它颜色的影响，图像采用的背景色与茶鲜叶的色泽要有明显的反差，这样才能保证魔术棒选取工具能够完整、准确的选中茶鲜叶的不规则轮廓。魔术棒工具是Photoshop CS图像处理软件中重要的图像区域选取工具，主要应用于与背景色的处理，可以自动选取图像中颜色相似的区域。在颜色的选取处理中，所选取颜色误差范围可以通过容差值来控制，选择区域的大小随着容差值的改变而改变，容差值越大，选择的区域就越大。采用魔术棒工具分离茶鲜叶和背景色时，为了保证隔离效果，保证茶鲜叶图像的完整性，一定要控制好容差值的大小，容差值不能过大也不可过小，以免导致茶鲜叶图像被减去或者将图像阴影部分选中，最终会对图像处理数据的准确性造成极大影响。因此在背景色的选择过程中，为了最大程度去除阴影等其他颜色的干扰，需要在保证茶鲜叶完整性的条件下尽量增大容差值。软件系统度容差值的默认值一般为32，将容差值调整至150时且背景色为蓝色或者白色的情况下可以比较准确地从图像中选中茶鲜叶轮廓，其中蓝色效果最佳。

4　测定茶鲜叶萎凋过程中色泽变化

采摘后的茶鲜叶可随着时间的推移而发生理化性变化。通常情况下，为了保证茶叶品质，采摘后的绿茶都要进行摊晾处理，例如青茶、白茶以及红茶等茶鲜叶的萎凋是茶叶加工过程必须要经过的程序。在摊晾过程中，茶鲜叶的水分含量以及其他内含物都会随着时间的推移而发生变化，茶鲜叶的色泽也会发生变化，从嫩绿色逐渐变为暗绿色。利用计算机图像处理技术检测茶鲜叶色泽变化的相关研究，可以对茶鲜叶萎凋程度变化能否进行自动在线检测提供有利的理论依据和技术参考。

将现采下的福鼎大白茶的一芽二叶标准茶鲜叶摊晾在温度适中的室内，茶鲜叶摊晾时间为20小时，茶叶摊晾过程中每小时对茶鲜叶的水分含量和色泽参数测量一次。

从茶鲜叶萎凋过程水分含量变化以及各颜色模式变化情况中可以看出，在茶鲜叶萎凋过程中，RGB模式中的R和G色泽参数值随着茶鲜叶萎凋程度的加深而呈明显减小趋势；Lab模式中的L、a、b参数值以及HSB模式中的B参数值也成下降趋势，但不明显。在茶鲜叶萎凋6小时内，HSB模式中的H色泽参数值呈明显增长趋势，但在茶鲜叶萎凋6小时后，HSB颜色模式中H色泽参数值增长趋势变缓，并逐渐趋于稳定。

一般情况下，各种茶鲜叶的萎凋程度都是以茶鲜叶中水分流失多少作为判断指标，本研究中将茶鲜叶摊晾萎凋过程水分含量变化与茶鲜叶色泽参数变化之间的相关性进行分析，对比结果：RGB模式（R：0.9516，G：0.9717，B：0.7396）、Lab模式（L：0.9650，a：0.7958，b：0.8946）、HSB模式（H：-0.8069，S：0.1877，B：0.9550）。

水分含量变化与茶鲜叶色泽参数变化之间相关性分析结果显示，茶鲜叶萎凋过程中RGB模式中的G色泽参数值的变化与水分含量变化的相关性较高，这一情况说明茶鲜叶水分的散失对茶鲜叶的色泽造成的影响较为明显，通过人的视觉就可以明显看出茶鲜叶萎凋过程中叶色由原来的鲜绿色变化为暗绿色。各种茶叶在加工过程中对茶叶的水分含量的控制要求较高，例如红茶的水分含量需控制在60%左右，青茶的水分含量需控制在68%到70%，如果茶鲜叶的萎凋程度利用计算机图像处理技术来检测，就需要各个色泽参数设置尽可能多的数据变化，以便对茶鲜叶的萎凋程度，即茶鲜叶的水分含量进行精确控制。分析各个色泽参数在茶鲜叶萎凋过程中的变化情况，相比G色泽参数值的变化，R色泽参数在此过程中的变化较大，基本上是G色泽参数值的两倍；另外比较各色泽与茶鲜叶萎凋过程中水分含量变化的相关性，R色泽参数值的相关系数大于0.95，表现效果较好，所以综合考虑多方面因素，茶鲜叶萎凋程度的判断最好寻找R色泽参数值为依据。

5　结论

本研究通过计算机量化测定方法来鉴定茶鲜叶萎凋过程中的色泽变化，并简单探讨了计算机图像处理及时实现对茶鲜叶萎凋程度自动在线监测的可行性。本次研究结果显示，G和R色泽参数值可以有效地反映出茶鲜叶萎凋程度，而且茶鲜叶萎凋过程中的R色泽参数值变化与水分含量变化相关性较高，综合多种因素确定R色泽比较适合应用于检测茶鲜叶萎凋程度变化。计算机图像处理技术在茶鲜叶萎凋过程中，色泽变化的检测为计算机处理技术在茶叶加工过程的在线监测提供了有利依据。随着计算机技术的发展，计算机图像处理发展成熟，在各行业领域的应用作用越来越明显。目前已经出现的可以对黄瓜、草莓等经济农作物进行自动采收的收割机器人，就是对色泽差异特征的有效应用。利用新老茶叶之间存在色泽差异，通过计算机图像处理技术控制机器人代替人工采茶是下一步需要研究的问题。

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作者简介：牛青（1980-），女，山西隰县人，研究生，教师，副教授。研究方向：计算机技术。