利用计算机图像处理测定茶鲜叶色泽及其萎凋程度变化分析

王娜

（陕西职业技术学院计算机系，陕西西安 710100）

利用计算机图像处理测定茶鲜叶色泽及其萎凋程度变化分析

王娜

（陕西职业技术学院计算机系，陕西西安 710100）

利用计算机的图像处理技术建立了一种对茶鲜叶色泽及其萎凋程度的量化测量方法。研究表明，茶鲜叶的萎凋程度往往与其色泽参数密切相关，其中R色泽参数在茶鲜叶的萎凋过程中变化程度较其他色泽参数更高，因此，本文利用计算机图像处理技术对茶鲜叶图像的R色泽参数进行处理分析，间接地对鲜茶叶的萎凋程度变化进行量化分析。本文所述可为工业化茶叶的生产提供一个规范茶叶质量的新方法。

茶鲜叶；萎凋程度；R色泽参数；计算机图像处理技术

引言

在这个信息技术高速发展的今天，计算机已经能替代人工完成农作物的生长实时监控及自动分级，给农作物的大规模生产提供了极大的便利并且节省了大量人工成本。但是在制茶领域却只实现了利用图像处理技术自动拣梗，其他工序往往只能依靠制茶者的经验操作，而传统的制茶工艺是利用制茶者的经验及五官视觉对茶鲜叶的萎凋程度进行判断，不仅效率低下而且准确率也得不到保证。本文所述方法利用摄像头对茶鲜叶的色泽信息进行实时采集，通过计算机图像处理技术对其进行色泽参数量化分析，实现对茶鲜叶萎凋过程的实时监控，从而对后续的制茶过程提供了一个实时的参考，保证工业化大规模制茶的品质稳定。笔者利用photoshop的滤镜等工具对采集到的原始图像数据进行处理，然后对得到的色泽参数进行分析并完成了其与茶叶萎凋程度之间的关联。

1 测验材料及设备

新鲜采摘的茶叶并在第一时间开始测定，以保证数据的完整性及准确性。数码相机及白色背景的暗箱用于采集准确的茶叶图像信息，笔者的相机为佳能70D。一台安装了Adobe PhotoShop系列软件的计算机用于对图像信息进行处理分析，笔者使用的为Adobe PhotoShop CC。

2 图像采集及处理

2.1 图像采集

将鲜茶叶均匀地平铺在暗箱内，避免茶叶重叠。打开暗箱内的灯，并将数码相机置于暗箱上方的观测孔处，聚焦方式设置为近拍、自动，关闭相机闪光灯，迅速拍摄鲜茶叶的图像，然后将这些图像信息传入到计算机中。

2.2 图像去噪及图像增强

图像的噪音往往是指由于设备或数据传输等造成的图片上一些随机的、与整体图片不协调的、孤立的点。这些噪音的存在会对后面的图像处理带来一些不便。为了去除这些噪音，避免其对后续处理带来较大的影响，本研究采用了邻域平均法对原始图像进行去噪。邻域平均法就是将原图中单个的像素点与它周围的8个或更多像素点进行灰度值平均，将这个平均值作为原像素点的灰度值，从而达到去除噪音的目的。邻域平均法操作简单，可以通过算法实现，且去噪效果较好，不过由于此方法为通过平均灰度实现去噪，所以可能会导致图片变模糊。

2.3 茶鲜叶图像提取

在Adobe PhotoShop CS6软件中打开经过前期处理后的图片，利用快速选择工具选中图中的茶叶图像轮廓部分，提取出完整的单个茶叶图像，然后使用滤镜工具中的模糊平均命令使像素参数值平均化，便于读取其平均色泽参数。打开信息窗口并读取其中的R值、G值、B值，并记录在数据库中。RGB分别代表三原色红（R）黄（G）蓝（B），这是使用最为普遍的一个颜色系统，这三种颜色也恰恰是人类视觉细胞所能感受到的三种基本颜色，其他的所有人类视觉所能看到的颜色都是由着三种颜色不同比例组合而成的。所以，就算是在传统制茶过程中，对茶鲜叶萎凋程度的把握也是通过对RGB颜色分析得到的.

2.4 图片背景色的筛选

由于只需要茶鲜叶作为研究对象且需要数据足够准确，所以如何将茶叶图像从原始图片中分割出来且仅仅分割茶叶图像便变得极为重要。要使茶叶能够完整的从背景中提取出来，就应选择与茶鲜叶颜色差异较大的背景，故本文中所使用的暗箱为白色背景。当然，仅仅是背景的选择并不能完全排除误差，例如茶鲜叶由于光线问题所造成的阴影便不得不考虑，所以便需要2.2节中所提到的图像去噪及图像增强。本文中的容差值选择为150，这是公认的能在白色背景下准确提取出目标图像的有效值。

3 茶鲜叶萎凋及其过程色泽参数变化的测定

3.1 茶鲜叶的萎凋

当茶叶从茶树上采摘下来之后，每时每刻其理化性质都会发生改变，对于不同的茶叶，其需要达到的理化性质也不同。绿茶在采摘之后需要尽快进行适度晾晒，避免其中的叶绿素被破坏并提高茶鲜叶的品质；而红茶和普洱茶之类的需要发酵的茶便需要先进行茶鲜叶的萎凋加工，不同的茶种所需要的萎凋时间也各不相同。在萎凋过程中，伴随着一些物理、化学变化，茶鲜叶的水分减少，茎、叶变得萎蔫，颜色变为暗绿，并散失掉青草味。在现在的制茶过程中，往往需要有单独的工作人员负责观察和记录，而且由于只能依靠经验判断，难免会出现一些偏差，导致茶鲜叶萎凋过度或者不足。

3.2 色泽参数的测定

在采摘到茶鲜叶之后便开始对其拍照并进行图像分析，然后按照正常的萎凋程序将茶鲜叶置于室温下开始萎凋，每隔一段时间便随机取少量多个茶鲜叶样本进行数据采集，将数据录入数据库，持续取样20个小时以上，确保对所有萎凋程度均有记录。由于茶鲜叶的含水量作为茶鲜叶萎凋过程中一个极重要的参数且其对茶鲜叶萎凋过程中的颜色变化起了几乎决定性的作用，故以其作为茶鲜叶萎凋变化程度的量化指标，并将其与得到的RGB数据及HSB数据与其关联起来，分析色泽参数和茶鲜叶萎凋程度的关系。

3.3 色泽参数与茶鲜叶萎凋程度关联分析

通过数据库中所记录的数据发现，在RGB颜色系统中，当含水量降低的时候，G（绿）色泽参数有着比较大的变化，从视觉上可以直观的发现茶鲜叶在萎凋过程中从嫩绿变为暗绿的颜色变化；然而和G色泽参数比起来，另一个不直观的色泽参数却变化更为巨大，那就是R（红）色泽参数，R（红）色泽参数的变化范围甚至达到了G（绿）色泽参数的两倍以上；和G（绿）色泽参数、R（红）色泽参数相比，B（蓝）色泽参数几乎没有随着萎凋过程而变化。而在HSB颜色系统中，当含水量降低的时候，H（色相）色泽参数在前期有着有较大的变化；S（饱和度）色泽参数较H（色相）色泽参数变化较小且在中后期几乎不改变；B（亮度）色泽参数只有极小幅变化，且其与茶鲜叶的本身性质关联不大，故此参数并无实际意义，不予考虑。

3.4 色泽参数与茶鲜叶萎凋程度的线性关系

通过数据分析，在RGB颜色系统中，随着茶鲜叶萎凋程度的加深，R（红）色泽参数接近于线性下降；G（绿）色泽参数在开始阶段呈线性下降，但在一段时间后逐渐趋于平缓；B（蓝）色泽参数变化无规律，无参考价值。

在HSB色彩系统中，随着茶鲜叶萎凋程度的加深，H（色相）色泽参数在开始阶段呈明显的上升趋势，但在6小时之后便开始趋于平缓；S（饱和度）色泽参数略呈下降，在前3个小时内下降较快，之后便趋于平缓；B（亮度）色泽参数没有实际意义。

3.5 实用性

由于R色泽参数在茶鲜叶的萎凋过程中与萎凋程度呈现明显的负相关的线性关系，故可以利用茶鲜叶的这一特性实现计算机对茶叶生产过程中萎凋这一程序的实时监控，辅助工作人员记录茶鲜叶的萎凋程度，以根据不同茶种所需要的加工要求控制萎凋程度，例如白茶需要的萎凋程度通常要求茶鲜叶的含水量在40%以下，红茶所需的萎凋程度通常要求茶鲜叶的含水量在60%左右，青茶所需的萎凋程度最轻，通常要求茶鲜叶的含水量在68%-70%之间。通过计算机的监控便能精确确定茶鲜叶的萎凋程度，从而确保了这一工艺中茶鲜叶的质量。

4 结语

在科技发达的现代生活中，计算机技术变得越来越重要，在各个不同的领域均发挥着巨大的作用，为人类的生产生活带来了极大的便利。就茶叶制造领域而言，仅在拣梗方面实现了利用图像处理技术自动拣梗，其他过程大多只能依靠工作人员主观判断，其效率及准确率较差。本文提供了一种能够自动实时监控茶鲜叶萎凋状态的方法，这种方法可以应用于所有需要经过萎凋过程的茶叶的制造。本文所述的方法能够将茶鲜叶的萎凋过程通过图像处理技术提取出一个可检测的能准确反映茶鲜叶萎凋程度量化参数，并以其为基准完善数据库，从而得到一个能精确反映茶鲜叶萎凋程度的系统，辅助工作人员对茶鲜叶的萎凋程度进行实时把控，从而确保每一批茶叶的品质。

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王 娜（1983-），女，陕西周至人，研究生，讲师，研究方向：计算机数字图像处理，动漫。