鄭功宇, 金心怡, 葉秋萍, 陳壽松, 李 丹, 方 慧

(福建農(nóng)林大學(xué)園藝學(xué)院，福建 福州 350002)

響應(yīng)面法優(yōu)化閩北烏龍茶CCD色選機(jī)的工藝參數(shù)

鄭功宇, 金心怡, 葉秋萍, 陳壽松, 李 丹, 方 慧

(福建農(nóng)林大學(xué)園藝學(xué)院，福建 福州 350002)

以閩北烏龍茶CCD色選機(jī)為研究對(duì)象，通過單因素試驗(yàn)探明色選機(jī)茶葉流量、一號(hào)色選灰度閾值和二號(hào)色選灰度閾值3個(gè)因素對(duì)臺(tái)時(shí)產(chǎn)量、選別率和帶出比的影響，再根據(jù)Box-Behnken設(shè)計(jì)原理和響應(yīng)面法優(yōu)化色選的工藝參數(shù).結(jié)果表明，3個(gè)因素對(duì)選別率和帶出比影響顯著，最佳工藝條件為：流量3.0×10-4m3·s-1、一號(hào)色選灰度閾值170和二號(hào)色選灰度閾值180.以色選機(jī)初始生產(chǎn)工藝參數(shù)作對(duì)照進(jìn)行模型驗(yàn)證試驗(yàn)得出：驗(yàn)證值與預(yù)測(cè)值相接近，相比對(duì)照組的選別率提高了11.590%，帶出比下降了5.748%，表明該優(yōu)化工藝參數(shù)適用于CCD色選機(jī)揀剔閩北烏龍茶作業(yè).

閩北烏龍茶; CCD色選機(jī); 工藝參數(shù); 響應(yīng)面法

閩北烏龍茶是福建大宗出口茶的特色產(chǎn)品，年出口量八千噸左右[1-2]，約占福建烏龍茶出口總量的60%，約占中國烏龍茶出口總量的36%[3-4].烏龍茶采摘一芽三四葉，鮮葉較成熟且加工工藝復(fù)雜，導(dǎo)致毛茶茶梗和雜質(zhì)較多.傳統(tǒng)烏龍茶揀剔采用手工揀?；蚴褂秒A梯式揀梗機(jī)、靜電揀梗機(jī)揀梗等方式，誤揀率高，費(fèi)工耗時(shí)，揀剔質(zhì)量和效率不能適應(yīng)茶葉加工清潔化的要求[5-7].烏龍茶出口面臨的技術(shù)性貿(mào)易壁壘[8-9]與出口成本的提高，迫切要求揀剔工藝的精準(zhǔn)化，以實(shí)現(xiàn)茶葉加工的智能、高效發(fā)展.

CCD茶葉色選機(jī)是利用茶葉與茶梗及非茶類夾雜物之間的光學(xué)信息不同，將與正茶異色的茶梗等夾雜物剔除，揀剔效率高，近年來在茶葉精加工揀剔工序中被廣泛應(yīng)用.目前茶葉色選機(jī)的研究主要集中于色選機(jī)終端產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與研發(fā)，包括高分辨率、高靈敏度光電傳感器[10]，高速CCD圖像信號(hào)采集與傳輸技術(shù)[11-12]，高精度、多通道色選技術(shù)[13]，高分辨率視頻控制算法的精密控制系統(tǒng)[14-16]等高新技術(shù)[17]；而針對(duì)茶葉色選機(jī)的工藝研究甚少，僅有定性討論工夫紅茶等紅茶色選理論[18-19]的報(bào)道.茶葉原料的差異，不同茶類、不同品種茶、同一品種不同等級(jí)茶的揀剔標(biāo)準(zhǔn)不同[18]，色選機(jī)操作的不規(guī)范，直接導(dǎo)致了茶葉質(zhì)量的下降和生產(chǎn)成本的提高，這使得開展茶葉色選機(jī)精細(xì)而全面的工藝參數(shù)優(yōu)化研究顯得更加緊迫.

本試驗(yàn)以福建省建甌市龍興茶葉有限公司主要出口產(chǎn)品水仙品種6級(jí)(Y306)為原料，在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)Box-Behnken設(shè)計(jì)原理進(jìn)行響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)[20]，分別以選別率和帶出比為響應(yīng)指標(biāo)優(yōu)化閩北烏龍茶CCD色選機(jī)的工藝參數(shù)，以探明茶葉色選機(jī)各工藝參數(shù)的影響機(jī)制，逐步建立有效的工藝參數(shù)數(shù)據(jù)庫，充分發(fā)揮色選設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，為閩北烏龍茶其他品種茶葉的色選提供技術(shù)依據(jù)，為實(shí)現(xiàn)茶葉色選機(jī)的精準(zhǔn)化、智能化控制提供理論基礎(chǔ).

1 材料與方法

1.1 材料

閩北烏龍茶出口水仙品種6級(jí)(Y306)由建甌市龍興茶葉有限公司提供.Y306是目前閩北烏龍茶出口的主要產(chǎn)品，具有較強(qiáng)的應(yīng)用代表性.

6CSX-256型CCD智能茶葉色選機(jī)(安徽中科光電色選機(jī)械有限公司)由供料系統(tǒng)、光電檢測(cè)系統(tǒng)、分選系統(tǒng)和電控系統(tǒng)4個(gè)部分組成，通過光電檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)茶物料的光譜特性進(jìn)行分析，對(duì)色澤不匹配的茶梗等異色雜質(zhì)用壓縮空氣吹出[21-22].色選機(jī)采用雙鏡頭雙面色選[18]，分別稱為一號(hào)色選和二號(hào)色選；一、二號(hào)色選鏡灰度閾值(簡稱色選閾值)為光電檢測(cè)系統(tǒng)的光學(xué)信息指標(biāo)，色選閾值為0-255時(shí)，表示茶物料亮度從深到淺，圖像顏色從黑到白，色選閾值需由用戶設(shè)定.CCD茶葉色選機(jī)是閩北烏龍茶精加工企業(yè)應(yīng)用最為普遍的一款智能化揀剔設(shè)備.

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.2.1 單因素試驗(yàn) 選定色選機(jī)茶葉流量、一號(hào)色選閾值和二號(hào)色選閾值3個(gè)因素，以選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量作為閩北烏龍茶揀剔效果指標(biāo).單因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)因素和水平見表1.

表1 單因素試驗(yàn)的因素水平設(shè)計(jì)表1)Table 1 Factors and levels design of single factor experiment

1)單因素試驗(yàn)時(shí)的其他參數(shù)水平：流量3.5×10-4m3·s-1，一、二號(hào)色選閾值均為170.

1.2.2 響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn) 根據(jù)Box-Behnken設(shè)計(jì)原理，選取流量(A)、一號(hào)色選閾值(B)和二號(hào)色選閾值(C)為自變量，分別以選別率(Y1)和帶出比(Y2)作為響應(yīng)值，即設(shè)Y1=f(A，B，C)和Y2=f(A，B，C)，建立考察因素與響應(yīng)值之間的二次多項(xiàng)回歸方程模型.應(yīng)用Design-Expert V8.0.6軟件進(jìn)行響應(yīng)面數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析及繪圖，并進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn).響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)因素和水平表見表2.

表2 Box-Behnken設(shè)計(jì)的響應(yīng)面試驗(yàn)因素水平設(shè)計(jì)表1)Table 2 Factors and levels of Box-Behnken response surface design

1)流量，一、二號(hào)色選閾值通過控制面板調(diào)節(jié).

1.3 項(xiàng)目測(cè)定

參照文獻(xiàn)[7]的方法測(cè)定選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量.選別率表示含有異色物的茶葉經(jīng)過色選后, 選出的雜質(zhì)重量占茶原料中所含雜質(zhì)總重的百分比；帶出比表示茶葉經(jīng)過色選后，其副品帶出料中所含合格茶葉的重量占副品帶出料總重的百分比；臺(tái)時(shí)產(chǎn)量表示色選機(jī)單位時(shí)間內(nèi)揀剔的茶物料重量.

依據(jù)該批次出口閩北烏龍茶揀剔加工需要，要求臺(tái)時(shí)產(chǎn)量≥200 kg·h-1，選別率≥50%，帶出比≤7%.在臺(tái)時(shí)產(chǎn)量符合要求的條件下，盡可能提高選別率，降低帶出比.

2 結(jié)果與分析

2.1 單因素試驗(yàn)結(jié)果

2.1.1 流量對(duì)選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響 設(shè)定一、二號(hào)色選閾值均為170，流量對(duì)閩北烏龍茶選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響如圖1所示.

圖1 流量對(duì)選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響Fig.1 Effect of tea flow on sorting net rate, error-sorting rate and picking tick efficiency

由圖1可知：當(dāng)流量<3.0×10-4m3·s-1時(shí)，色選機(jī)的臺(tái)時(shí)產(chǎn)量<200 kg·h-1；當(dāng)流量>4.0×10-4m3·s-1時(shí)，選別率<50%，都不符合生產(chǎn)需求.因此選定流量為(3.0-4.0)×10-4m3·s-1進(jìn)行響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn).

2.1.2 一號(hào)色選閾值對(duì)選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響 設(shè)定流量為3.5×10-4m3·s-1，二號(hào)色選閾值為170，一號(hào)色選閾值對(duì)閩北烏龍茶選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響如圖2所示.

圖2 一號(hào)色選閾值對(duì)選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響Fig.2 Effect of the gray threshold of No.1 color selection mirror on sorting net rate， error-sorting rate and picking tick efficiency

由圖2可知：一號(hào)色選閾值為140-200時(shí)，臺(tái)時(shí)產(chǎn)量>200 kg·h-1；一號(hào)色選閾值≤170時(shí)，選別率<50%；一號(hào)色選閾值>190時(shí)，帶出比>7%.因此選定一號(hào)色選閾值為170-190進(jìn)行響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn).

2.1.3 二號(hào)色選閾值對(duì)選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響 設(shè)定流量為3.5×10-4m3·s-1，一號(hào)色選閾值為170，二號(hào)色選閾值對(duì)閩北烏龍茶選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響如圖3所示.

圖3 二號(hào)色選閾值對(duì)選別率、帶出比和臺(tái)時(shí)產(chǎn)量的影響Fig.3 Effect of the gray threshold of No.2 color selection mirror on sorting net rate， error-sorting rate and picking tick efficiency

由圖3可知：二號(hào)色選閾值為140-200時(shí)，臺(tái)時(shí)產(chǎn)量>200 kg·h-1，符合生產(chǎn)要求；二號(hào)色選閾值>180時(shí)，帶出比>7%；二號(hào)色選閾值<160時(shí)，選別率≤50%.因此選定二號(hào)色選閾值為160-180進(jìn)行響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn).

2.2 響應(yīng)面法優(yōu)化試驗(yàn)結(jié)果

2.2.1 二次多項(xiàng)回歸方程的擬合與顯著性分析 采用Design-Expert V8.0.6軟件對(duì)表3數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合，得到的選別率(Y1)和帶出比(Y2)的二次多項(xiàng)回歸方程如下：

Y1=60.01-3.93A+2.26B+3.47C-1.76AB-2.22AC-1.21BC-2.58A2+1.08B2+1.07C2

Y2=6.56+0.82A+0.45B+0.27C-0.37AB-0.28AC-0.19BC+0.14A2+0.076B2-0.033C2

表3 CCD色選機(jī)揀剔效果的響應(yīng)面試驗(yàn)方案及結(jié)果Table 3 Response surface methodology experimental designs and response values of sorting net rate and error-sorting rate on CCD color sorter

方差分析結(jié)果(表4、5)顯示，選別率(Y1)和帶出比(Y2)模型的P分別為0.0017和0.0002，表明兩個(gè)回歸方程描述的各影響因素與響應(yīng)值之間達(dá)到極顯著差異(P<0.001)，擬合非常好.兩個(gè)模型失擬項(xiàng)的“Prob>F”分別為0.1713和0.4603，均大于0.05，即失擬項(xiàng)不顯著，進(jìn)一步表明模型的擬合程度好.兩個(gè)模型的相關(guān)系數(shù)R2分別為0.9395和0.9672，表明響應(yīng)值的變化來源于所選的影響因素，該模型能較好地描述試驗(yàn)結(jié)果.

表4 CCD色選機(jī)工藝優(yōu)化回歸模型(選別率)的方差分析1)Table 4 ANOVA for sorting net rate with different picking tick parameters of CCD color sorter

1)*表示差異顯著(P<0.05)，**表示差異極顯著(P<0.01).

2.2.2 影響閩北烏龍茶選別率的響應(yīng)面分析 以選別率(Y1)為響應(yīng)指標(biāo)的回歸模型的方差分析結(jié)果見表4.

由表4可知：一次項(xiàng)A、B、C對(duì)選別率有極顯著影響(P<0.01)，交叉項(xiàng)AC與平方項(xiàng)A2對(duì)選別率有顯著影響(P<0.05)；由F的大小可推測(cè)，3個(gè)因素對(duì)選別率影響程度的大小為：流量>二號(hào)色選閾值>一號(hào)色選閾值.

響應(yīng)面三維圖可直觀地反映出各因素間的交互作用對(duì)響應(yīng)值的影響，進(jìn)而推測(cè)影響選別率響應(yīng)值的最佳工藝參數(shù).閩北烏龍茶選別率的二次多項(xiàng)回歸模型的響應(yīng)面三維圖如圖4所示.

表5 CCD色選機(jī)工藝優(yōu)化回歸模型(帶出比)方差分析1)Table 5 ANOVA for error-sorting rate with different picking tick parameters of CCD color sorter

1)*表示差異顯著(P<0.05)，**表示差異極顯著(P<0.01).

圖4 兩因素交互作用對(duì)選別率影響的響應(yīng)面圖Fig.4 Three-dimensional response surface diagram showing three process parameters effect on sorting net rate

由圖4A可知：當(dāng)二號(hào)色選閾值為170時(shí)，選別率在流量為3.0×10-4m3·s-1的條件下，隨一號(hào)色選閾值的增加而緩慢升高；選別率在一號(hào)色選閾值為190的條件下，隨流量的增加而逐漸下降.因此選別率的最高值應(yīng)在流量3.0×10-4m3·s-1的附近.而當(dāng)一號(hào)色選閾值為170時(shí)，選別率隨流量的增加呈先緩慢增加后逐漸降低的變化趨勢(shì)，可能是當(dāng)流量>3.2×10-4m3·s-1時(shí)，茶葉通過色選鏡的時(shí)間已經(jīng)小于色選機(jī)的反應(yīng)時(shí)間，造成茶梗等雜質(zhì)漏撿，使選別率降低.

由圖4B可知：當(dāng)一號(hào)色選閾值為180時(shí)，選別率在流量為3.0×10-4m3·s-1的條件下，隨二號(hào)色選閾值的增加而迅速升高；二號(hào)色選閾值和流量對(duì)選別率的影響呈“馬鞍形”[23]，存在明顯的交互影響，選別率的最高值應(yīng)在二號(hào)色選閾值180的附近，且流量在最小值的附近.

由圖4C可知：當(dāng)流量為3.5×10-4m3·s-1時(shí)，選別率隨一、二號(hào)色選閾值的變化趨勢(shì)一致；一、二號(hào)色選閾值對(duì)選別率不存在顯著的交互作用.

2.2.3 影響閩北烏龍茶帶出比的響應(yīng)面分析 以帶出率(Y2)為響應(yīng)指標(biāo)的回歸模型的方差分析結(jié)果見表5.

由表5可知：一次項(xiàng)A、B、C和交叉項(xiàng)AB對(duì)帶出比有極顯著影響(P<0.01)，交叉項(xiàng)AC對(duì)帶出比有顯著影響(P<0.05)，交叉項(xiàng)BC對(duì)帶出比不存在顯著性影響(P=0.1077>0.05)；由F的大小可推測(cè)，3個(gè)因素對(duì)選別率影響程度的大小為：流量>一號(hào)色選閾值>二號(hào)色選閾值.

閩北烏龍茶帶出比的二次多項(xiàng)回歸模型的響應(yīng)面三維圖如圖5所示.

圖5 兩因素交互作用對(duì)帶出比的響應(yīng)面圖Fig.5 Three-dimensional response surface diagram showing three process parameters effect on error-sorting rate

由圖5A(B)可知：當(dāng)二(一)號(hào)色選閾值為170(180)時(shí)，帶出比隨流量和一(二)號(hào)色選閾值的增加而逐漸升高，在低流量和低一(二)號(hào)色選閾值的條件下出現(xiàn)最小值；帶出比隨一(二)號(hào)色選閾值的增加而升高的速率受到流量的影響，在流量為3.0×10-4m3·s-1時(shí)的速率高，在流量為4.0×10-4m3·s-1時(shí)的速率低，這表明流量和一(二)號(hào)色選閾值對(duì)帶出比存在顯著的交互影響.

由圖5C可知，當(dāng)流量為3.5×10-4m3·s-1時(shí)，帶出比隨一、二號(hào)色選閾值的增加而緩慢升高，隨一號(hào)色選閾值的變化程度較明顯，一、二號(hào)色選閾值對(duì)帶出比不存在顯著的交互影響.

2.2.4 閩北烏龍茶選別率和帶出比的響應(yīng)面優(yōu)化 閩北烏龍茶CCD色選機(jī)揀剔的最佳效果是保證臺(tái)時(shí)產(chǎn)量在一定范圍的前提下，盡可能地提高選別率和降低帶出比，并且還要考慮揀剔成本和設(shè)備損耗等其他因素.

在結(jié)合選別率和帶出比兩個(gè)響應(yīng)面模型分析的前提下，把對(duì)二者具有共同影響的流量、一號(hào)色選閾值和二號(hào)色選閾值3個(gè)因素的響應(yīng)面三維圖進(jìn)行重疊處理，選取變化區(qū)間分別為(3.0-4.0)×10-4m3·s-1、170-190和160-180，各影響因素的重要程度均設(shè)為3，并以選別率最大和帶出比最小為響應(yīng)目標(biāo)，進(jìn)行響應(yīng)面優(yōu)化處理，最終獲得的優(yōu)化工藝條件為：流量3.0×10-4m3·s-1、一號(hào)色選閾值170和二號(hào)色選閾值180.

2.2.5 模型驗(yàn)證 對(duì)模型的優(yōu)化工藝參數(shù)進(jìn)行3次重復(fù)驗(yàn)證試驗(yàn)，并以CCD色選機(jī)初始工藝參數(shù)(流量3.5×10-4m3·s-1、一號(hào)色選閾值170和二號(hào)色選閾值170)作為試驗(yàn)對(duì)照組，其方差分析結(jié)果見表6.

由表6可知，選別率和帶出比的驗(yàn)證值接近于預(yù)測(cè)值，因此認(rèn)為分別以選別率和帶出比為響應(yīng)值的CCD色選機(jī)揀剔閩北烏龍茶的兩個(gè)響應(yīng)面預(yù)測(cè)模型是可行的.與對(duì)照組相比，驗(yàn)證組的選別率提高了11.590%，帶出比下降了5.748%，表明通過響應(yīng)面法優(yōu)化得到的工藝條件能夠很好地提高閩北烏龍茶的色選揀剔效果而應(yīng)用到加工生產(chǎn)中.

表6 優(yōu)化條件下選別率和帶出比的預(yù)測(cè)值、驗(yàn)證值和對(duì)照值Table 6 Average predicted, experimental and comparative values of sorting net rate and error-sorting rate under the optimal process parameters

3 結(jié)論

(1)將響應(yīng)面法用于閩北烏龍茶CCD色選機(jī)揀剔工藝研究，建立了以選別率和帶出比為響應(yīng)指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型，確定了目標(biāo)函數(shù)選別率、帶出比與色選機(jī)流量、一號(hào)色選閾值和二號(hào)色選閾值3個(gè)工藝參數(shù)之間的關(guān)系.

(2)以選別率為響應(yīng)指標(biāo)時(shí)，流量和二號(hào)色選閾值的交互作用顯著，其他各因素之間的交互作用不顯著，對(duì)選別率影響程度的大小為：流量>二號(hào)色選閾值>一號(hào)色選閾值；以帶出比為響應(yīng)指標(biāo)時(shí)，流量與一、二號(hào)色選閾值之間的交互作用均為顯著，一、二號(hào)色選閾值之間的交互作用不顯著，對(duì)帶出比影響程度的大小為：流量>一號(hào)色選閾值>二號(hào)色選閾值.

(3)以CCD色選機(jī)初始生產(chǎn)工藝參數(shù)作為對(duì)照，在最佳工藝參數(shù)的條件下進(jìn)行3次重復(fù)驗(yàn)證試驗(yàn).結(jié)果顯示：驗(yàn)證組的選別率和帶出比與模型預(yù)測(cè)值相接近；驗(yàn)證組比對(duì)照組的選別率提高了11.590%，帶出比下降了5.748%，表明該組優(yōu)化工藝參數(shù)適用于CCD色選機(jī)的閩北烏龍茶揀剔作業(yè).

(4)通過響應(yīng)面法優(yōu)化和模型驗(yàn)證試驗(yàn)確定的閩北烏龍茶CCD色選機(jī)最佳工藝參數(shù)為：流量3.0×10-4m3·s-1、一號(hào)色選閾值170和二號(hào)色選閾值180.其他閩北烏龍茶進(jìn)行色選揀剔作業(yè)時(shí)，只需在該組最佳工藝參數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)就可以獲得理想的揀剔效果，這為閩北烏龍茶的色選揀剔工藝優(yōu)化和精細(xì)化控制提供了依據(jù).

[1] 馬艷凌,黃伙水,陳曉棟,等.閩北烏龍茶出口現(xiàn)狀及對(duì)策建議[J].福建茶葉,2009(3):36-37.

[2] 倪碧星.閩北茶葉產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究[D].福州:福建農(nóng)林大學(xué),2013.

[3] 王嬌玲.福建省茶葉出口與綠色貿(mào)易淺析[J].福建師大福清分校學(xué)報(bào),2014(123):43-50.

[4] 中國茶業(yè)年鑒編輯委員會(huì).中國茶業(yè)年鑒:2009-2010[M].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,2011:415.

[5] 林茂先,江東,馬俊.茶葉色選技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及展望[J].糧食與食品工業(yè),2011,18(3):28-30.

[6] 孟兆研.茶葉色選機(jī)基本機(jī)械結(jié)構(gòu)的研究[J].科技致富向?qū)?2012(5):292.

[7] 丁勇,廖萬有.茶葉色選機(jī)的技術(shù)特性與應(yīng)用[J].茶葉,2009,35(1):33-36.

[8] 林榮溪.福建烏龍茶出口面臨的技術(shù)性貿(mào)易壁壘及對(duì)策[J].中國茶葉加工,2008(2):6-7.

[9] 黃種發(fā),陳欽,鄭建鋒.福建烏龍茶出口日本面臨的技術(shù)性貿(mào)易壁壘探析[J].臺(tái)灣農(nóng)業(yè)探索,2009(2):38-42.

[10] 劉德瑞.基于CCD的高速色選機(jī)光機(jī)系統(tǒng)研究[D].天津:天津大學(xué),2007.

[11] 徐捷.基于DSP和FPGA的茶葉色選機(jī)的研究與設(shè)計(jì)[D].天津:天津大學(xué),2011.

[12] 叢昊.色選數(shù)據(jù)采集及傳輸實(shí)驗(yàn)平臺(tái)研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2008.

[13] 姚惠源,方輝.色選技術(shù)在糧食和農(nóng)產(chǎn)品精加工領(lǐng)域的應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)[J].糧食與食品工業(yè),2011,18(2):4-6.

[14] 張海順.CCD色選機(jī)控制系統(tǒng)研究[D].天津:天津大學(xué),2010.

[15] 謝鵬.微機(jī)控制光電揀梗機(jī)光電傳感器與中央控制系統(tǒng)研究[D].長沙:湖南農(nóng)業(yè)大學(xué),2004.

[16] 秦鋒,阮競蘭.谷物色選機(jī)國內(nèi)外現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].糧食加工,2011,36(2):51-53.

[17] 李灝.茶葉色選機(jī)智能控制系統(tǒng)研究[D].南京:南京林業(yè)大學(xué),2012.

[18] 丁勇,徐奕鼎,王燁軍.工夫紅茶精制中色選技術(shù)應(yīng)用研究[J].中國茶葉加工,2009(3):22-23,27.

[19] 張明漢.色選機(jī)在紅茶精制加工中的應(yīng)用[J].茶業(yè)通報(bào),2007,29(4):169-170.

[20] 張學(xué)赤.談?wù)劜枞~光電揀梗機(jī)的使用[J].茶葉機(jī)械,1983(4):21-23.

[21] 王婉瑩,張?chǎng)维?肖偉,等.Box-Behnken響應(yīng)面法設(shè)計(jì)藤茶抗氧化活性的最優(yōu)沖泡工藝[J].食品工業(yè)科技,2014(9):216-220.

[22] 吳挹華.光電揀茶梗機(jī)的光電系統(tǒng)研究[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),1990,3(1):90-95.

[23] 高瑞.基于ARM_DSP的光電色選機(jī)控制系統(tǒng)研究[D].武漢:武漢工業(yè)學(xué)院,2009.

[24] 茍文,馬榮朝,秦文,等.響應(yīng)面法優(yōu)化茶籽油的提取工藝[J].食品科學(xué),2012,33(22):81-84.

(責(zé)任編輯:施曉棠)

Response surface methodology for optimization of the processing parameterson CCD color sorter of northern Fujian Oolong tea

ZHENG Gong-yu, JIN Xin-yi, YE Qiu-ping, CHEN Shou-song, LI Dan, FANG Hui

(College of Horticulture, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian 350002, China)

The study focused on CCD color sorter of northern Fujian Oolong tea. Single factor test indicated that tea flow, gray threshold of No.1 and No.2 color selection mirror effected on picking tick efficiency, sorting net rate and error-sorting rate. Optimal process parameters of color sorter were determined using Box-Behnken design principles combining with response surface methodology. The results showed that all of the three process parameters had a remarkable effect on sorting net rate and error-sorting rate, the optimal processing parameters were as follows: tea flow 3.0×10-4m3·s-1, the gray threshold of No.1 color selection mirror 170 and the gray threshold of No.2 color selection mirror 180. Under these conditions, taking the initial process parameters of color sorter as a contrast, the experimental values of sorting net rate and error-sorting rate were in accordance with the predicted values. Sorting net rate increased at 11.590%, whilst error-sorting rate decreased at 5.748%. The results of validation experiments suggested the good application of response surface methodology for optimization of processing parameters on CCD color sorter of northern Fujian Oolong tea.

northern Fujian Oolong tea； CCD color sorter； parameters； response surface methodology

2014-10-27

2014-12-26

“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAD06B06).

鄭功宇(1988-)，男，碩士.研究方向：茶葉加工與加工機(jī)械.Email:zgy5403@126.com.通訊作者金心怡(1957-)，女，教授，博士生導(dǎo)師.研究方向：茶葉加工與加工機(jī)械.Email:jxy427@fafu.edu.cn.

S571.1

A

1671-5470(2015)02-0135-07

10.13323/j.cnki.j.fafu(nat.sci.).2015.02.005