蔣立新

（北京京北職業(yè)技術(shù)學(xué)院，北京100000）

在當(dāng)前大眾飲茶生活不斷成熟的今天，做好茶葉產(chǎn)品的品質(zhì)把控與種類篩選至關(guān)重要。結(jié)合茶葉產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化與批量化生產(chǎn)現(xiàn)狀來說，傳統(tǒng)的色澤分類測定技術(shù)很難適應(yīng)當(dāng)前大眾自身的整體訴求，客觀的看，合理利用計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù)，具體把控茶葉的品質(zhì)，不僅能夠優(yōu)化篩選茶葉，同時(shí)也能夠適應(yīng)茶葉產(chǎn)業(yè)的時(shí)代化趨勢。茶鮮葉色澤測定關(guān)系到茶葉品質(zhì)，也是茶葉產(chǎn)業(yè)全面發(fā)展的重要訴求。

1 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的定義內(nèi)涵認(rèn)知

結(jié)合當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)成熟應(yīng)用的時(shí)代背景看，形成了關(guān)于計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用與圖像相關(guān)的技術(shù)。計(jì)算機(jī)圖像處理（Computer Image Processing）指的是通過使用計(jì)算機(jī)技術(shù)來對圖像進(jìn)行處理和分析?？偟膩碚f，整個(gè)處理技術(shù)中，主要包含數(shù)字圖像的具體采集、分析與處理，以及數(shù)字化表達(dá)等等。

對于計(jì)算機(jī)來說，其作為一種數(shù)字化處理設(shè)施，其主要是數(shù)字圖像處理技術(shù)，其中包含了空間域處理和壓縮處理等等。因此，結(jié)合C語言和Mat-lab等編程語言來處理圖像。通?？矗麄€(gè)圖像處理技術(shù)主要應(yīng)用于預(yù)處理之中。使用該技術(shù)，其不僅能夠?qū)D像進(jìn)行改良優(yōu)化，同時(shí)也能夠?qū)D像內(nèi)涵的深層次內(nèi)容進(jìn)挖掘，尤其是該技術(shù)的預(yù)測功能，能夠?qū)崿F(xiàn)該技術(shù)的廣泛應(yīng)用。

結(jié)合當(dāng)前計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的綜合應(yīng)用來看，VR技術(shù)、AR技術(shù)與圖像處理技術(shù)相結(jié)合已經(jīng)成為重要的時(shí)代趨勢，因此，通過使用數(shù)字化技術(shù)，從而為圖像處理技術(shù)的深化發(fā)展提供了重要幫助。相對于計(jì)算機(jī)視覺藝術(shù)來說，圖像處理更多是對圖像的增強(qiáng)、還原等等處理。所以，在這一過程中，其不僅是圖像的具體處理，同時(shí)也是對圖像本身的有效理解。在當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)成熟應(yīng)用背景下，圖像處理技術(shù)日益成熟，且形成了廣泛應(yīng)用。

2 茶鮮葉色澤測定的具體背景

在茶葉產(chǎn)業(yè)成熟發(fā)展中，科學(xué)化標(biāo)準(zhǔn)不斷提高，尤其是整個(gè)茶葉產(chǎn)業(yè)的科學(xué)化水平實(shí)現(xiàn)了全面發(fā)展，這不僅是該產(chǎn)業(yè)科學(xué)發(fā)展的表現(xiàn)，也是從大眾飲茶訴求角度出發(fā)的必然訴求。隨著當(dāng)前茶葉品質(zhì)化要求不斷提升，優(yōu)化茶葉原料配備已經(jīng)成為其重要要求。通過使用機(jī)器設(shè)備采摘茶葉已經(jīng)成為制約茶葉生產(chǎn)成本和產(chǎn)量的重要障礙。但是就這一狀況看，其很難對茶葉產(chǎn)品進(jìn)行有效的等級分類。在傳統(tǒng)的茶鮮葉評定過程中，由于缺乏合理的分類機(jī)制及方法，從而影響了整個(gè)茶鮮葉的有效分類，進(jìn)而限制了茶葉產(chǎn)業(yè)的品質(zhì)化轉(zhuǎn)型與優(yōu)化升級。

從上個(gè)世紀(jì)80年代開始，就開始了關(guān)于茶葉鮮葉的等級分類研究，根據(jù)當(dāng)前茶葉鮮葉的整體特性看，其主要有兩種表現(xiàn)：其一，根據(jù)茶葉鮮葉自身的葉梢大小來分類。其二，則是根據(jù)茶葉鮮葉自身的葉形和重量來進(jìn)行具體分類。目前在進(jìn)行茶葉鮮葉分類時(shí)，其主要使用的就是風(fēng)選機(jī)和分級機(jī)。隨著當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)成熟應(yīng)用，如今在茶鮮葉色澤測定與分類時(shí)，可以使用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)來綜合應(yīng)用，從而整體適應(yīng)茶葉產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化生產(chǎn)。

對于茶葉產(chǎn)品來說，鮮葉色澤直接決定和影響其品質(zhì)和內(nèi)涵，尤其是在當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)全面優(yōu)化背景下，傳統(tǒng)的茶鮮葉色澤測定方法中更多使用的是傳統(tǒng)的人工鑒定方法，無論是其精準(zhǔn)度，還是其中科學(xué)性和穩(wěn)定性都相對有限，因此，整個(gè)測定過程，過于傳統(tǒng)、機(jī)械，加上成本較高、批量有限等諸多障礙，就成為制約當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)品質(zhì)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的重要不足。

3 基于計(jì)算機(jī)圖像處理的茶鮮葉色澤測定技術(shù)的應(yīng)用訴求和構(gòu)建思路

在計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)應(yīng)用過程中，其通過對圖像信息進(jìn)行檢測和輸入，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)圖像內(nèi)容的合理轉(zhuǎn)化。對于當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r看來說，其中所具體需要的不僅是完善融入多種技術(shù)設(shè)備，同時(shí)更關(guān)鍵的是以品質(zhì)角度來判斷茶葉鮮葉。從某種程度上看，在測定茶葉鮮葉色澤這一過程中使用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，其能夠?qū)Σ枞~鮮葉的色澤變化狀況進(jìn)行及時(shí)、精準(zhǔn)檢測。通過使用該技術(shù)，也將以量化方式來對茶葉鮮葉色澤狀況進(jìn)行合理認(rèn)知。結(jié)合當(dāng)前茶葉鮮葉色澤狀況看，R色澤和G色澤參數(shù)就成為我們判斷茶葉鮮葉色澤度的重要指標(biāo)。

結(jié)合當(dāng)前計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)來說，在整個(gè)茶葉鮮葉色澤測定時(shí)，通過使用該技術(shù)，增加茶葉產(chǎn)品形狀的具體參數(shù)，在優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)茶葉品質(zhì)的自動(dòng)化、智能化識別。在檢測和評定茶葉鮮葉色澤過程中，通過使用圖像分析技術(shù)，從而對茶葉品質(zhì)中的茶多酚元素和茶氨酸等形成有效分析，尤其是借助PLS算法，構(gòu)建反映茶葉含量的關(guān)系分析模型，從而獲得相關(guān)檢測標(biāo)準(zhǔn)，這一方法中，也能夠快速有效的評定茶葉鮮葉的色澤與品質(zhì)。

在傳統(tǒng)的茶葉鮮葉色澤測定過程中，其更多使用的是傳統(tǒng)分級設(shè)備，其效果并不理想，甚至與當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢之間因存在明顯差距。因此，結(jié)合當(dāng)前計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)日益成熟這一客觀狀況看，如果能夠合理使用該技術(shù)，其對茶葉鮮葉的大小、色澤形狀等多個(gè)細(xì)節(jié)要素進(jìn)行提取，結(jié)合具體的數(shù)據(jù)分析模型，從而精準(zhǔn)評判茶葉鮮葉的品質(zhì)等級。當(dāng)然，結(jié)合具體的圖像處理與分析技術(shù)，其還能夠?qū)Σ枞~本身的茶氨酸含量等進(jìn)行綜合分析，從而實(shí)現(xiàn)最為全面的分析。結(jié)合當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r看，使用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，在按照具體的數(shù)據(jù)處理方法基礎(chǔ)上，通過對茶葉鮮葉進(jìn)行合理分類及評判，從而實(shí)現(xiàn)理想的茶葉鮮葉色澤測定與分類，從而提高茶葉鮮葉的最大價(jià)值。

在研究茶鮮葉色澤測定技術(shù)時(shí)，我們可以對其他類似植物的色澤測定進(jìn)行借鑒和應(yīng)用。使用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)能夠?qū)Σ枞~鮮葉的具體顏色和大小等基礎(chǔ)特征進(jìn)行提取、匯總、分析，在利用智能技術(shù)的前提下，實(shí)現(xiàn)茶葉鮮葉色澤度的精準(zhǔn)分類。在茶鮮葉圖像信息收集過程中，選擇合適的顏色為背景色，并且將等待檢測的茶葉鮮葉隨機(jī)鋪開，鮮葉之間盡可能不予以重疊，結(jié)合專業(yè)的設(shè)備進(jìn)行圖形信息收集。同時(shí)使用相關(guān)圖像處理軟件來對茶葉鮮葉的像素參數(shù)進(jìn)行分析與處理，并且讀取其中的RGB值和HSB值進(jìn)行讀取。借鑒德國在茶葉鮮葉色澤測定中的經(jīng)驗(yàn)狀況看，其在整個(gè)鮮葉分揀設(shè)備中，通過增加高速攝影設(shè)施，使得整個(gè)系統(tǒng)能夠及時(shí)讀取茶葉的RGB色澤參數(shù)，并且結(jié)合計(jì)算機(jī)設(shè)備的有效應(yīng)用與處理，當(dāng)茶葉鮮葉的色澤參數(shù)出現(xiàn)了約定范圍以外，就將其定義為雜質(zhì)元素，通過相關(guān)設(shè)備對其進(jìn)行篩選。

對于茶葉鮮葉色澤測定活動(dòng)來說，其中所具體設(shè)計(jì)的指標(biāo)元素相對模糊，并沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，所以如果僅僅使用人工的評審方法或者傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備，那么其測定的效果很難滿足和適應(yīng)當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展訴求。結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，可以將茶鮮葉色澤的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)以模擬數(shù)值的方式來構(gòu)建具體的評判模型，進(jìn)而依據(jù)這一模型，實(shí)現(xiàn)茶葉鮮葉色澤的科學(xué)智能測定。當(dāng)然，對于計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)來說，其不需要具體接觸就能完成整個(gè)檢測活動(dòng)。因此，其能實(shí)現(xiàn)規(guī)模化、無污染化的檢測目的。同時(shí)，其相對低廉的成本和及時(shí)更新的技術(shù)形式，能夠與當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展之間形成融合、匹配。

4 結(jié)語

就當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢來說，使用機(jī)械化設(shè)備來采摘茶葉，以規(guī)模化和批量化體系來加工茶葉已經(jīng)成為茶葉產(chǎn)業(yè)的重要特征。對茶葉鮮葉的色澤進(jìn)行測定，不僅符合優(yōu)質(zhì)茶葉的品質(zhì)要求，同時(shí)也能夠優(yōu)化茶葉產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)制。對于當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營狀況看，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的合理應(yīng)用，是其中極為重要的應(yīng)用趨勢。通過對采集到的茶葉產(chǎn)品圖像進(jìn)行采集，并且轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)字模型，在充分利用該技術(shù)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)茶葉產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展。