唐小林，李文萃，范起業(yè)

（1.中華全國(guó)供銷(xiāo)合作總社杭州茶葉研究院，浙江杭州310016；2.浙江省茶資源跨界應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江杭州310016）

鮮葉是茶葉品質(zhì)的物質(zhì)基礎(chǔ)，鮮葉原料的質(zhì)量?jī)?yōu)劣基本決定著茶葉品質(zhì)的高低。隨著茶產(chǎn)業(yè)機(jī)械化、工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，勞動(dòng)力的日益短缺，以及勞動(dòng)成本的不斷上漲，為適應(yīng)茶葉的規(guī)?；庸ぃ桴r葉原料的機(jī)械化采摘技術(shù)和相應(yīng)裝備已日趨成熟，逐步取代了傳統(tǒng)手工采摘?？梢哉f(shuō)，茶鮮葉機(jī)械化采摘已成為一種趨勢(shì)，不僅能降低勞動(dòng)成本，還可以提高生產(chǎn)效益。然而，受到茶園管理水平、茶樹(shù)品種、地形地貌、設(shè)備等因素的影響，現(xiàn)有的機(jī)采技術(shù)和采茶設(shè)備不能滿足鮮葉原料和成品茶高質(zhì)量的需求，短期內(nèi)無(wú)法實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破，機(jī)采茶鮮葉往往存在長(zhǎng)短不齊、老嫩不均、勻凈度低、莖梗含量高等問(wèn)題[1]，以此為原料的工藝技術(shù)也未標(biāo)準(zhǔn)化，制成的成品茶品質(zhì)較低。因此，對(duì)機(jī)采茶鮮葉原料進(jìn)行分類(lèi)分級(jí)后再分級(jí)付制很有必要，同時(shí)，行業(yè)也迫切需要針對(duì)機(jī)采鮮葉的特定分級(jí)裝備。鑒于此，本文總結(jié)了近年來(lái)機(jī)采茶鮮葉分類(lèi)分級(jí)技術(shù)及相關(guān)設(shè)備的研究現(xiàn)狀，以期提高機(jī)采茶品質(zhì)，并為機(jī)采茶分級(jí)技術(shù)和分級(jí)設(shè)備的不斷完善提供依據(jù)。

1 機(jī)采茶鮮葉分類(lèi)分級(jí)技術(shù)研究

1.1 基于物理特征的鮮葉分級(jí)技術(shù)

我國(guó)對(duì)機(jī)采茶分級(jí)的研究起步較晚，而日本在七十年代末已經(jīng)在該領(lǐng)域展開(kāi)研究。根據(jù)機(jī)采茶鮮葉的物理特征進(jìn)行分級(jí)的方法主要有滾篩分級(jí)、圓篩分級(jí)和風(fēng)選分級(jí)等，這些方法可以使機(jī)采鮮葉原料在一定程度上按大小歸類(lèi)，不同方法分級(jí)差異較大。

為了使機(jī)采茶鮮葉更好地適應(yīng)現(xiàn)有的加工技術(shù)，提高成茶品質(zhì)，譚和平等[2]根據(jù)嫩度不同鮮葉重量（實(shí)為單位體積鮮葉容重）也不同，通過(guò)調(diào)節(jié)風(fēng)力大小對(duì)機(jī)采鮮葉進(jìn)行風(fēng)選分級(jí)，效果較好，分別加工后得到的成品茶嫩度一致，品質(zhì)優(yōu)良。張?zhí)m蘭等[3]通過(guò)比較分析不同分級(jí)方法對(duì)機(jī)采茶鮮葉的分級(jí)效果，發(fā)現(xiàn)滾篩分級(jí)得到的標(biāo)準(zhǔn)芽葉最多，且相對(duì)整齊；圓篩分級(jí)難以將標(biāo)準(zhǔn)芽葉與其他芽葉分離，鮮葉易受損，且掛網(wǎng)現(xiàn)象明顯，分級(jí)效率低；風(fēng)選處理可以較好地分離碎片，但難以區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)芽葉與粗老芽葉；而滾篩與風(fēng)選組合的分級(jí)效果較好，機(jī)采鮮葉經(jīng)滾篩后再進(jìn)行風(fēng)選分級(jí)，標(biāo)準(zhǔn)芽葉比例提高了16%，碎片比例下降了23%，有效地減少了標(biāo)準(zhǔn)芽葉和其他碎片葉的混雜。

1.2 基于計(jì)算機(jī)評(píng)價(jià)的現(xiàn)代分級(jí)技術(shù)

茶鮮葉的質(zhì)量評(píng)級(jí)最早以感官評(píng)定方法為主，芽葉組成分析是其中的一部分，這種方法準(zhǔn)確性差、干擾因素較多。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)技術(shù)越來(lái)越多地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中，茶鮮葉質(zhì)量近紅外評(píng)價(jià)技術(shù)的引進(jìn)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖形分析技術(shù)對(duì)茶鮮葉分級(jí)技術(shù)的深入研究提供了新思路。

利用近紅外光譜分析儀，有學(xué)者建立了茶鮮葉的近紅外光譜與鮮葉內(nèi)含成分之間的關(guān)系模型，得到了鮮葉的質(zhì)量系數(shù)，該系數(shù)越大，鮮葉的質(zhì)量越好[4]。還有研究利用近紅外光譜技術(shù)與偏最小二乘法，對(duì)幼嫩芽葉的組成性質(zhì)和質(zhì)量等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià)，效果較好[5]。陳怡群等[6]研究發(fā)現(xiàn)，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和圖像分析技術(shù)對(duì)茶鮮葉進(jìn)行分類(lèi)的正確率達(dá)90%以上，該技術(shù)是將茶葉圖像中與茶葉分類(lèi)相關(guān)性較大的茶葉形狀、顏色、紋理特征等參數(shù)作為輸入向量，分類(lèi)結(jié)果作為輸出向量，然后建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采集有代表性的茶葉圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練，最后用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行茶鮮葉分類(lèi)。之后，常春等[7]又對(duì)該方法進(jìn)行了優(yōu)化，選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及面積、周長(zhǎng)、凸殼面積、凸殼周長(zhǎng)、長(zhǎng)軸長(zhǎng)度、短軸長(zhǎng)度、對(duì)比度、平滑度等8個(gè)特征作為茶葉分類(lèi)的特征值，取得了較好的分類(lèi)效果，分類(lèi)準(zhǔn)確率同樣達(dá)到90%以上。

2 機(jī)采茶鮮葉原料分級(jí)設(shè)備研究

對(duì)機(jī)采茶鮮葉原料進(jìn)行分級(jí)，可有效提高成品茶的外形和內(nèi)在品質(zhì)。若要適應(yīng)大規(guī)模的生產(chǎn)加工，提高生產(chǎn)效率，鮮葉分級(jí)必須要依靠相應(yīng)的分級(jí)設(shè)備。目前，我國(guó)對(duì)機(jī)采茶鮮葉分級(jí)機(jī)的研制還處在初步階段，現(xiàn)有可用于鮮葉分級(jí)的設(shè)備主要有鮮葉分級(jí)機(jī)、風(fēng)選機(jī)以及圓篩機(jī)，如6CXF-70型大宗茶鮮葉分級(jí)機(jī)、MCF自制名優(yōu)茶鮮葉分級(jí)機(jī)、春江浙茶精766茶葉平面圓篩機(jī)、FX450型茶葉風(fēng)選機(jī)等。其中，平面圓篩機(jī)常常對(duì)鮮葉造成一定損傷，在分級(jí)過(guò)程中，也會(huì)出現(xiàn)掛網(wǎng)現(xiàn)象，分級(jí)效率低，不適用于名優(yōu)茶鮮葉原料分級(jí)；風(fēng)選機(jī)單獨(dú)使用時(shí)效果不理想，若投葉量較多時(shí)，小芽葉較難被分離；不同分級(jí)設(shè)備組合使用，雖然分級(jí)效果提高，但耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)，投入勞動(dòng)力較大，鮮葉經(jīng)多次分級(jí)易損傷，不符合實(shí)際生產(chǎn)要求[8]。以下主要對(duì)鮮葉分級(jí)機(jī)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹。

2.1 名優(yōu)茶鮮葉原料分級(jí)機(jī)

由于名優(yōu)綠茶鮮葉原料的精細(xì)化程度高，因此對(duì)分級(jí)設(shè)備也有較高要求。目前，名優(yōu)茶鮮葉分級(jí)設(shè)備主要有滾筒式分級(jí)機(jī)和往復(fù)振動(dòng)式分級(jí)機(jī)，部分已在茶葉生產(chǎn)中得到應(yīng)用。為了適應(yīng)名優(yōu)茶機(jī)械化生產(chǎn)需要，駱耀平等[9]在前期研究基礎(chǔ)上，自制了名優(yōu)茶鮮葉原料分級(jí)機(jī)MCF-Ⅰ、改良型MCF-Ⅰ和MCF-Ⅱ，均以滾筒篩分法為主。

MCF-Ⅰ型名優(yōu)茶鮮葉原料分級(jí)機(jī)的筒身結(jié)構(gòu)主要由3個(gè)不同孔徑區(qū)段組成，筒身整長(zhǎng)210 cm，各區(qū)段長(zhǎng)度分別為 60 cm、90 cm、60 cm，該設(shè)計(jì)可使鮮葉在筒內(nèi)運(yùn)動(dòng)時(shí)間加長(zhǎng)，能夠較好地散開(kāi)，利于分級(jí)。其中，第一網(wǎng)孔能較好地分離出單芽和一芽一葉，第二網(wǎng)孔能分離出一芽一葉、一芽二葉及其對(duì)夾葉，第三網(wǎng)孔主要分離出一芽三葉及其以上的鮮葉原料。改良型MCF-Ⅰ名優(yōu)茶鮮葉原料分級(jí)機(jī)在筒身結(jié)構(gòu)前端增設(shè)了一個(gè)孔徑更小的網(wǎng)孔，用于分離出單芽，整個(gè)筒身長(zhǎng)度不變，被設(shè)計(jì)成4個(gè)區(qū)段，各區(qū)段長(zhǎng)度分別為45 cm、30 cm、65 cm、70 cm。改良型MCF-Ⅰ在各區(qū)段中能夠分離出較高比例的目標(biāo)芽葉，如第一區(qū)段獲得的單芽比例達(dá)到50%左右，第二區(qū)段獲得的一芽一葉比例在61%左右，效果均優(yōu)于MCF-Ⅰ，但依然存在細(xì)嫩芽葉被延遲分離，出現(xiàn)在大孔區(qū)段的現(xiàn)象。MCF-Ⅱ型名優(yōu)茶鮮葉原料分級(jí)機(jī)為最終定型設(shè)備，是在改良型MCF-Ⅰ的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，適當(dāng)加長(zhǎng)細(xì)嫩芽葉分隔距離，縮小各級(jí)網(wǎng)孔孔徑，調(diào)整后筒身的4個(gè)區(qū)段長(zhǎng)度分別是60 cm、50 cm、60 cm、50 cm，并在第二區(qū)段的落葉處加設(shè)風(fēng)扇裝置，解決了主要原料中出現(xiàn)較多碎葉的問(wèn)題。鮮葉經(jīng)分級(jí)后，第一區(qū)段內(nèi)單芽比例為90%左右，第二區(qū)段內(nèi)單芽和一芽一葉的比例基本在40%左右，該設(shè)備能較好地分選出加工優(yōu)質(zhì)茶的鮮葉原料。

為了解決傳統(tǒng)竹制滾筒式分級(jí)機(jī)的掛葉、紅變及分級(jí)效果不明顯等問(wèn)題，袁海波等[8]研究開(kāi)發(fā)了“一種茶鮮葉篩分機(jī) （專(zhuān)利號(hào)：ZL200820169045.1）”，采用前后往復(fù)振動(dòng)的形式帶動(dòng)鮮葉運(yùn)動(dòng)，鮮葉經(jīng)過(guò)篩網(wǎng)上的孔徑掉落到支撐板，從而實(shí)現(xiàn)鮮葉分級(jí)。鮮葉前進(jìn)速度可通過(guò)改變振動(dòng)頻率和振動(dòng)面角度進(jìn)行調(diào)節(jié)，篩網(wǎng)大小和篩孔形狀可根據(jù)鮮葉原料大小進(jìn)行更換，也可采用多層篩網(wǎng)對(duì)鮮葉進(jìn)行多次分級(jí)處理。該設(shè)備的分級(jí)效果主要與篩網(wǎng)孔徑大小、篩網(wǎng)傾斜角度及其振動(dòng)頻率有關(guān)，生產(chǎn)中可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)節(jié)。

此外，由中華全國(guó)供銷(xiāo)合作總社杭州茶葉研究院主持完成的“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題“茶葉現(xiàn)代化加工與資源增值關(guān)鍵技術(shù)升級(jí)及新產(chǎn)品研發(fā)示范”研究任務(wù)一——針芽形名優(yōu)綠茶連續(xù)化自動(dòng)化加工關(guān)鍵技術(shù)及設(shè)備研究與示范（2011BAD01B03－1）（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所主持完成）對(duì)名優(yōu)茶鮮葉分級(jí)機(jī)進(jìn)行了研究，研制出實(shí)驗(yàn)型鮮葉分級(jí)設(shè)備樣機(jī)，該設(shè)備以篩分為主要技術(shù)手段，根據(jù)鮮葉大小選擇多層具有不同篩孔的特殊篩網(wǎng)，通過(guò)調(diào)節(jié)分級(jí)機(jī)振動(dòng)面高度、振動(dòng)頻率，使鮮葉均勻分布，逐層分級(jí)，最終實(shí)現(xiàn)鮮葉的有效分離。在此基礎(chǔ)上，課題組成員以設(shè)備的實(shí)用、平穩(wěn)、高效以及大處理量等為目的，系統(tǒng)開(kāi)展篩網(wǎng)材料、震動(dòng)方式、運(yùn)動(dòng)模式等方面的改進(jìn)，研制出“一種生產(chǎn)型茶鮮葉分級(jí)機(jī)”[10]（專(zhuān)利號(hào)：ZL201320064553.4），該設(shè)備在外觀、結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性等方面進(jìn)行了提升，增加了鮮葉的處理量，降低了設(shè)備噪音，同時(shí)也提出了設(shè)備的應(yīng)用技術(shù)參數(shù)。

2.2 大宗茶鮮葉原料分級(jí)機(jī)

隨著國(guó)家政策的引導(dǎo)和消費(fèi)者消費(fèi)理念的轉(zhuǎn)變，大宗茶的市場(chǎng)占有率不斷上升，對(duì)其品質(zhì)要求也有所提高。大宗茶鮮葉原料往往通過(guò)機(jī)械采摘獲得，制得的茶葉品質(zhì)較低，因此研究大宗茶鮮葉原料分級(jí)設(shè)備很有必要。

針對(duì)大宗茶鮮葉分級(jí)設(shè)備的發(fā)展現(xiàn)狀，由中華全國(guó)供銷(xiāo)合作總社杭州茶葉研究院主持承擔(dān)并實(shí)施的“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題研究任務(wù)四——優(yōu)質(zhì)茶現(xiàn)代加工模式轉(zhuǎn)型關(guān)鍵工藝裝備研發(fā)與示范（2011BAD01B03-4）研制出一種拋擲式機(jī)采茶鮮葉分級(jí)機(jī)，該設(shè)備主要由動(dòng)力部分、傳動(dòng)部分、分級(jí)槽體和機(jī)架等部分組成，采用獨(dú)特的腰圓形網(wǎng)孔，以拋擲的方式進(jìn)行鮮葉分級(jí)。其工作原理是：電機(jī)帶動(dòng)曲軸搖桿機(jī)構(gòu)，使搖桿作往復(fù)擺動(dòng)，槽體與各搖桿鉸接構(gòu)成平行四邊形機(jī)構(gòu)，促使槽體往復(fù)平動(dòng)，槽體中的茶鮮葉受槽體斜向拋力作用，不斷向前運(yùn)動(dòng)，當(dāng)孔徑大于茶鮮葉的尺寸時(shí)，茶鮮葉便會(huì)從孔中落下，傳送至下一工序的接茶口。為了解決分級(jí)機(jī)在鮮葉分級(jí)過(guò)程中出現(xiàn)的掛網(wǎng)、厚度不均等問(wèn)題，防止細(xì)嫩芽葉提前或滯后出現(xiàn)，對(duì)該設(shè)備進(jìn)行了改進(jìn)，增加了“一種用于振動(dòng)式茶鮮葉分級(jí)機(jī)的掛葉清掃裝置”[11]，獲國(guó)發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)（專(zhuān)利號(hào)：ZL 201210325145.X），得到的成型設(shè)備可有序地分離斷碎、粗老芽葉與中間段質(zhì)量較好的優(yōu)質(zhì)原料，試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)投葉量為5 kg/min、振動(dòng)頻率為50 Hz時(shí)，分級(jí)機(jī)的平均分凈率達(dá)79.04%，能較好地實(shí)現(xiàn)機(jī)采大宗茶鮮葉的分級(jí)。

2.3 其它分級(jí)設(shè)備

依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和圖像分析的原理，常春等[7]設(shè)計(jì)了一臺(tái)用于茶鮮葉分級(jí)的智能茶葉分選機(jī)，該設(shè)備主要由水平轉(zhuǎn)盤(pán)、茶葉測(cè)位器、單片機(jī)控制箱、PC計(jì)算機(jī)、攝像頭、光電感應(yīng)器、分揀器及分類(lèi)茶葉容器等結(jié)構(gòu)組成。該機(jī)在工作時(shí)，茶葉被逐片投在水平轉(zhuǎn)盤(pán)上，經(jīng)過(guò)茶葉測(cè)位器時(shí)被定位，結(jié)合單片機(jī)將茶葉到達(dá)攝像位置的時(shí)間通知給PC計(jì)算機(jī)，攝像機(jī)采集的茶葉圖像通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分析程序進(jìn)行種類(lèi)識(shí)別，分選機(jī)的執(zhí)行裝置接收到計(jì)算結(jié)果后，將茶葉送至分類(lèi)茶葉容器，從而完成分級(jí)。當(dāng)智能茶葉分選機(jī)的運(yùn)行參數(shù)為轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速2.58 r/min，茶葉運(yùn)動(dòng)的線速度約65 mm/s，茶葉投放速度約0.5片/s時(shí)，可有效地將全芽、葉包芽、一芽一葉和一芽二葉等四種類(lèi)別的茶鮮葉分開(kāi)，分級(jí)準(zhǔn)確率最高可達(dá)97.9%，最低為90.3%。該設(shè)備的成功研制，表明采用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)茶鮮葉進(jìn)行智能分級(jí)是可行的。

3 展望

對(duì)機(jī)采茶鮮葉原料進(jìn)行分級(jí)，不僅能提高名優(yōu)茶和大宗優(yōu)質(zhì)茶原料生產(chǎn)比例及質(zhì)量，改善茶葉品質(zhì)，還能避免加工過(guò)程中的能源浪費(fèi)問(wèn)題，適應(yīng)了茶鮮葉機(jī)械化采摘的發(fā)展趨勢(shì)。機(jī)采茶鮮葉分級(jí)設(shè)備的研究與開(kāi)發(fā)，可進(jìn)一步提高鮮葉的分級(jí)效果，有助于推進(jìn)茶產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化與標(biāo)準(zhǔn)化。然而，現(xiàn)有的分級(jí)設(shè)備與分級(jí)技術(shù)，仍存在一定問(wèn)題，在同一分級(jí)結(jié)果中會(huì)出現(xiàn)一定比例的不同展葉狀態(tài)芽葉，分級(jí)效率低，同時(shí)目前大多用于鮮葉分類(lèi)分級(jí)設(shè)備在工作時(shí)都對(duì)芽葉有不同程度的損傷，不利于茶葉品質(zhì)的提高，在鮮葉自動(dòng)輸送和連續(xù)分級(jí)等方面還需進(jìn)行深入研究。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)在水果、蔬菜等農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)鑒別與分類(lèi)分級(jí)方面的應(yīng)用已比較成熟，有研究表明，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)果實(shí)表面著色度并進(jìn)行分級(jí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)分級(jí)與人工分級(jí)的一致度在88%以上[12]；還有研究利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究綠橙表面缺陷的分級(jí)檢測(cè)技術(shù)，結(jié)果對(duì)綠橙4個(gè)質(zhì)量等級(jí)的正確分級(jí)率均達(dá)到90%以上[13]。若將此技術(shù)運(yùn)用到茶鮮葉分級(jí)研究當(dāng)中，將會(huì)大幅提高鮮葉的分級(jí)效率，降低鮮葉嫩度的誤判率，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)采鮮葉的有效分級(jí)。因此，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行鮮葉分級(jí)和相應(yīng)分級(jí)設(shè)備的研發(fā)將成為今后的研究重點(diǎn)方向。

[1]楊娟,徐澤,袁林穎.機(jī)采茶鮮葉分級(jí)技術(shù)研究進(jìn)展[J].福建茶葉,2014(2):2-4.

[2]譚和平,周正科,王云.茶鮮葉分選成茶研究[J].西南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),1993,15(1):17-19.

[3]張?zhí)m蘭,董跡芬,唐萌,等.名優(yōu)茶機(jī)采鮮葉分級(jí)技術(shù)研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版),2012,38(5):593-598.

[4]王勝鵬,宛曉春,林茂先,等.基于水分、全氮量和粗纖維含量的茶鮮葉原料質(zhì)量近紅外評(píng)價(jià)方法 [J].茶葉科學(xué),2011,31(1):66-71.

[5]Zhang Z,Wang S,Wan X,et al.Evaluation of sensory and composition properties in young tea shoots and their estimation by nearinfrared spectroscopy and partialleastsquares techniques[J].Spectroscopy Europe,2011,4(23):17-21.

[6]陳怡群,常春,肖宏儒,等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在鮮茶葉分選中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2010(7):37-40.

[7]常春,陳怡群,肖宏儒,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分析的智能鮮茶葉分選機(jī)[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào),2013,34(1):137-141.

[8]袁海波,魯成銀,毛祖法,等.名優(yōu)綠茶新型鮮葉篩分機(jī)分級(jí)效果初步研究[J].中國(guó)茶葉,2011(8):19-21.

[9]駱耀平,王永鏡,張?zhí)m蘭,等.名優(yōu)茶鮮葉原料分級(jí)機(jī)研究[J].茶葉,2012,38(1):27-33.

[10]尹軍峰,袁海波,鄧余良,等.一種生產(chǎn)型茶鮮葉分級(jí)機(jī):中國(guó),ZL 201320064553.4[P].2013-08-07.

[11]何雪軍,唐小林,王進(jìn),等.一種用于振動(dòng)式茶鮮葉分級(jí)機(jī)的掛葉清掃裝置:中國(guó),ZL 201210325145.X[P].2014-03-04.

[12]何東健,楊青,薛少平,等.果實(shí)表面顏色計(jì)算機(jī)視覺(jué)分級(jí)技術(shù)研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),1998,14(3):202-205.

[13]陳小娜,章程輝.綠橙表面缺陷的計(jì)算機(jī)視覺(jué)分級(jí)技術(shù)[J].農(nóng)機(jī)化研究,2009(10):126-129.