黃藩 王云 熊元元

摘要：茶葉機械化采摘是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。經(jīng)過幾十年的發(fā)展茶葉機械化采摘雖有長足進步，但仍存在較大問題。筆者通過簡單介紹機械采茶的發(fā)展現(xiàn)狀，指出機械采茶的有關(guān)問題，并對未來趨勢進行展望，旨在為我國茶葉機械化采摘技術(shù)發(fā)展提供一定的參考意見。

關(guān)鍵詞：茶葉;機采技術(shù);存在問題;發(fā)展趨勢

中圖分類號：S225.99?? 文獻標志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）12-0048-04

茶葉含有豐富的茶多酚、蛋白質(zhì)、氨基酸、咖啡堿、多糖、維生素等營養(yǎng)物質(zhì)和功能成分[1]，具有消炎殺菌、抗輻射、預(yù)防癌癥、調(diào)節(jié)血脂等保健作用[2]，是風靡全球的保健飲品，越來越受到消費者的青睞。但傳統(tǒng)的種植、采摘及加工等環(huán)節(jié)需要耗費大量的勞動力，已無法滿足日益增長的消費者需求，制約著行業(yè)發(fā)展，因此茶葉機械化采摘成為發(fā)展的必然趨勢。我國從20世紀50年代起針對大宗茶采摘開始機采試驗[3]，全國各主要產(chǎn)茶區(qū)研究集成了機采茶園農(nóng)藝工程技術(shù)，雖然對名優(yōu)茶機采進行了大量試驗[4-5]，但仍然存在較大問題。本文對茶葉機采技術(shù)的現(xiàn)狀及存在的問題進行簡單介紹，并對發(fā)展趨勢進行簡單探索，旨在為茶葉機械化采摘技術(shù)發(fā)展提供一定的參考意見。

1 我國茶葉機械化采摘的現(xiàn)狀

雖然機采效益明顯高于手工，但茶園要實施機采必須有相應(yīng)的基建設(shè)備和技術(shù)，包括栽培技術(shù)、機器選型配套技術(shù)及機采葉分選技術(shù)等農(nóng)藝工程技術(shù)的集成。

1.1 茶園基建

標準化茶園建設(shè)包括茶樹行距、株距、修剪形式，灌溉設(shè)施，除霜設(shè)施，以及大型設(shè)備入園道路設(shè)施等。除了新開墾建設(shè)標準化茶園，大部分是通過改造現(xiàn)有茶園建成機采標準化茶園。在規(guī)劃設(shè)計上，新茶園茶行間距1.5 m，茶行長度35～40 m為宜，茶行兩端地頭各留1.5 m，便于采茶機掉頭、換行、下葉;由老茶園改造的，但是應(yīng)用雙人采茶機采茶的行距 應(yīng)≤1.8 m，選用單人采茶機的行距應(yīng)≤1.2 m[6]。而零星分散、叢植茶園、坡度超過20°以上的茶園不適宜機械采茶作業(yè)，改造時需進行叢植改條植及改換無性系良種等措施。1.2 機采品種

目前，機采多為往復(fù)切割式，對芽頭沒有識別性，并不適合所有品種，而無性系品種長勢較為勻齊，可以在一定程度上緩解采茶機“一刀切”帶來的弊端。王秀鏗等認為，機采品種選擇主要考慮再生性和株型，要求采后新梢萌發(fā)力強、生長間隔期短、分枝級數(shù)多且葉片夾角稍大，且認為湘波綠不適合機采[7]。經(jīng)過大量研究證明，龍井43、中茶102、浙農(nóng)113、浙農(nóng)139、藪北種、烏牛早、迎霜、碧云、福鼎大白、櫧葉齊、云抗10號、青峰和垂綠等紅、綠茶品種適合機采[8-11]，丹桂、黃觀音、白芽奇蘭、金觀音、悅茗香、黃棪、福建水仙、金牡丹等烏龍茶品種適合機采[12]。

1.3 栽培技術(shù)

樹冠培養(yǎng)技術(shù)是機采茶樹栽培的保障。大量研究表明，幼齡茶樹修剪樹冠為水平型，可以養(yǎng)成高產(chǎn)樹冠，成齡茶樹修剪樹冠為弧形，可以增大采摘面積，衰老茶樹需要及時臺刈等[13]。土壤肥力對機采茶產(chǎn)量和質(zhì)量的影響較大。大量試驗表明，機采茶園多施氮素，可以增加機采茶葉的完整率和細嫩芽葉比例，增加采摘批次，提高機采的產(chǎn)量，增加茶葉生化成分含量，提高茶葉品質(zhì)[14-16]。不同地區(qū)根據(jù)測土配方要求，實踐集成施肥技術(shù)，如浙江省麗水市松陽縣分別在每年的10月、2月、5月、7—8月施用冬肥、春肥、夏肥、秋肥，用肥量分別為全年量的40%、25%、10%、25%[17]。

1.4 采摘適期

大量研究表明，產(chǎn)值是確定機采適期的最好方式，紅茶、綠茶春茶為標準新梢（一芽二、三葉及夾二、三葉）80%左右開采，夏茶為標準新梢60%左右開采[3]。龍井43、浙農(nóng)113和浙農(nóng)139等名優(yōu)茶，標準芽葉即一芽一至二葉占新梢總數(shù)的80%左右時為最適開采標準，而余葉展后15～18 d，也可以作為名優(yōu)茶的開采標準[6，18]。直立型茶梢的白芽奇蘭烏龍茶和披張型的鐵觀音以及金觀音以中開面三葉為切入點[19]。由于機采能在一定程度上刺激芽葉萌發(fā)，機采適宜的間隔期較手采短，大宗茶一般為20～30 d[20]，名優(yōu)茶采摘間隔期更短。

1.5 設(shè)備選用

采茶設(shè)備的選擇首先應(yīng)考慮適用性，影響采茶機適用性的因素，包括蓬面整齊程度、高度、寬度、茶樹行間通過性、茶樹品種、漏采率、機器噪聲、機器振動、燃油消耗率等[5，21]。幼齡茶園選擇平行采茶設(shè)備，成齡茶園選擇弧形采茶設(shè)備，綜合考慮省力性和適用性，平坡茶園選擇雙人采茶機，針對丘陵山區(qū)的地形以及名優(yōu)茶鮮葉嫩度高、量小、采摘精確高的特點，建議選用小型單人采茶機[14]，并且應(yīng)用便攜式名優(yōu)茶采摘機采茶，機采葉完整率可達70%，比傳統(tǒng)采摘機械提高20%。

2 我國茶葉機械化采摘存在的問題

2.1 機采茶園不集約

集約化是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。但很多地區(qū)仍以家庭為單位開展種植生產(chǎn)，茶園分布零散，茶園集約化生產(chǎn)水平不高[22]。特別是丘陵山區(qū)茶園，茶園田塊較小，地勢較高，茶園布局的不規(guī)范非常不便于大型機采設(shè)備的使用，并且茶行靠外一側(cè)沒有通向茶園的機耕道，茶行兩頭沒有留出掉頭空間。甚至機采茶園的茶樹品種還存在混雜現(xiàn)象，給后續(xù)茶葉加工造成困難，無性系良種的種植推廣還有待加強。另外很多地區(qū)的機采茶園管理粗放，茶農(nóng)由于意識或者效益等原因，施肥、樹冠修剪和留養(yǎng)等措施跟不上，導(dǎo)致機采茶樹過早衰老，影響機采效果[23]。

2.2 機采技術(shù)不精細

機采經(jīng)過近70年的發(fā)展，仍然使用往復(fù)切割式采茶機，雖有不同程度的改進[24-26]，但非選擇性的特點仍然存在。雖然機采技術(shù)的應(yīng)用極大降低了低端茶葉的生產(chǎn)成本，機采鮮葉仍然很難滿足名優(yōu)茶加工的需求。例如，烏龍茶品飲對外形要求比較低，但烏龍茶茶樹品種豐富，其物理性狀各具特點，這給高端烏龍茶機采技術(shù)的應(yīng)用帶來一定的復(fù)雜性和難度，當前單一性和通用性的機采設(shè)備與之無法匹配[27]。同時，雖然名優(yōu)茶采摘的機器人技術(shù)成為近年研究熱點，但效率和穩(wěn)定性還有待提高，尚未應(yīng)用到實踐中[28-30]。

2.3 機采茶不優(yōu)質(zhì)

機采鮮葉中標準芽葉含量較手采葉低，碎葉和對夾葉含量高，這將極大影響干茶的色香味。陸德彪等研究了 6CDW-220 微型采茶機的機采鮮葉加工扁型綠茶的效果，結(jié)果除了湯色以外，外形、香氣、葉底等項目的得分均較手工茶低2～5分[31]。葉飛等對比了早春（4月初）機采和手采2種鮮葉制成的恩施玉露，發(fā)現(xiàn)機采毛茶外形和葉底的感官得分低于手采毛茶[32]。機采鮮葉老嫩不勻，給后續(xù)初加工帶來技術(shù)難度，造成干茶勻度下降，目前只能通過鮮葉采后分級和干茶精制的方法，在一定程度上進行彌補。

3 茶葉機械化采摘技術(shù)發(fā)展趨勢

全國各個茶區(qū)自然環(huán)境、生產(chǎn)傳統(tǒng)、產(chǎn)品要求等均存在很大差異，需要在深入調(diào)研基礎(chǔ)上，結(jié)合地域條件因地制宜，確定不同區(qū)域最佳茶葉收獲方式和技術(shù)路線，有針對性地進行茶葉機械化采摘技術(shù)的研發(fā)和推廣應(yīng)用。

3.1 機采茶園集約化

3.1.1 農(nóng)藝與農(nóng)機互融促進機采茶園標準化 機采的經(jīng)濟效益受農(nóng)機性能、茶樹品種、栽培管理等多方面因素的影響，所以農(nóng)藝與農(nóng)機融合發(fā)展是機采效益實現(xiàn)的保障。目前選擇性智能采摘技術(shù)尚未應(yīng)用于實踐，只能通過農(nóng)藝措施建設(shè)高標準的機采茶園，合理優(yōu)化并形成區(qū)域規(guī)范的茶葉生產(chǎn)技術(shù)體系，為茶葉機采實施提供基礎(chǔ)條件。高標準的機采茶園需要通過農(nóng)藝修剪措施，培養(yǎng)適應(yīng)機采的樹冠面;日常注意培肥，滿足機采茶園施肥量的需求;加強病蟲害防護措施，并注意及時補栽缺株。只有將機械、農(nóng)藝和制茶工藝相融合的采茶機械化技術(shù)推廣作為重點，才能推動采茶機械化技術(shù)的進展[33]。

3.1.2 農(nóng)民生產(chǎn)合作方式變革促進機采集約化 機械采茶是規(guī)模生產(chǎn)，必須與茶園種植、茶葉加工的適度規(guī)模經(jīng)營相結(jié)合[34]。谷兆騏等比較了平水日鑄茶的機采和手采2種采摘模式，在售價均為250元/kg的情況下，得出機采茶的成本比手采茶低36.22%，得率低25.48%，經(jīng)濟效益高約21.30%[35]。由此可以看出，機采鮮葉因為得率較低，如果無法在鮮葉數(shù)量上占據(jù)優(yōu)勢，機采的經(jīng)濟效益會被減弱。而每天進廠大量的鮮葉，則需要具有相當規(guī)模的加工廠及時將鮮葉付制。種植及生產(chǎn)的機械化和規(guī)?；l(fā)展，勢必引起生產(chǎn)組織模式的變革，比如有關(guān)茶葉種植加工及農(nóng)業(yè)機械的農(nóng)民專業(yè)合作社的大量出現(xiàn)。大型采摘設(shè)備投入較大，個體種植戶不愿意購置一些利用率不高的大型采茶設(shè)備。可以借鑒其他實現(xiàn)收獲規(guī)?；霓r(nóng)作物，嘗試建設(shè)采摘服務(wù)平臺，農(nóng)場主可以選擇代收或者租賃設(shè)備，節(jié)省一部分購機資金。如美國的花生機械化采收服務(wù)平臺上，提供農(nóng)場與耕地的位置、耕地規(guī)模、土壤類型、種植品種與收獲時間等花生收獲信息，同時提供花生收獲機械類型、型號、數(shù)量、租賃和代收服務(wù)指導(dǎo)價格等信息，用發(fā)達的信息化系統(tǒng)實現(xiàn)了花生收獲的集約化[36]。

3.2 機采技術(shù)精細化

隨著消費者對茶葉品質(zhì)要求的提高，機采技術(shù)朝著精細化的方向發(fā)展。精細化采摘需要研發(fā)高效率、高精度、智能化的采茶機器人。機器人采摘作業(yè)的實現(xiàn)，需要解決識別定位、采摘動作、導(dǎo)航、換行、移運等多個環(huán)節(jié)與裝備的充電、維護等問題。茶園作業(yè)環(huán)境的高度非結(jié)構(gòu)化、鮮葉個體的大差異化對采摘機器人的作業(yè)帶來了巨大挑戰(zhàn)，是制約采摘機器人技術(shù)作業(yè)性能提高與推廣應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸。除了在茶園標準化建設(shè)方面繼續(xù)努力推廣以外，機械、電子技術(shù)的高速發(fā)展使采摘機器人技術(shù)的研究大大加速，將為名優(yōu)茶采摘機器人的實現(xiàn)提供基礎(chǔ)。目前，RealSense深度攝像頭和彩色CCD相機charge coupled douice camera等多信息先進傳感技術(shù)提高了嫩芽識別度，已有研究者利用機器視覺圖像技術(shù)用于茶葉的種類、品質(zhì)等級鑒別和產(chǎn)地溯源[37-41]。我國茶葉采摘機器人發(fā)展較晚，但是在溫室果蔬采摘等領(lǐng)域，機器人已有一定范圍的投入使用[42]。隨著機械臂、底盤、傳感器、電機系統(tǒng)等關(guān)鍵模塊不斷成熟，RFID（radio frequency idontifica tion，射頻識別技術(shù)）、激光切割、熱切割等新技術(shù)快速引入并運用于機器人導(dǎo)航與摘取等環(huán)節(jié)，圖像處理與機器人運動求解等算法和工具的成熟模塊化使檢測與控制的實施得到簡化，采摘機器人技術(shù)不斷得到有力推動[43-47]。

3.3 機采茶優(yōu)質(zhì)化

3.3.1 機采茶加工配套設(shè)備開發(fā) 目前，專門配套機采鮮葉的加工設(shè)備缺乏，現(xiàn)有加工設(shè)備不能最大化提高機采茶的品質(zhì)。很多研究對機采鮮葉的分選、攤放、萎凋、做青等工藝參數(shù)進行優(yōu)化，以期探明機采茶葉品質(zhì)影響因素，將為機采茶加工設(shè)備研發(fā)提供理論依據(jù)。何鑫以機采鮮葉為原料，系統(tǒng)研究了大宗茶分級機的分級效果，空調(diào)攤放和加溫萎凋?qū)Σ桴r葉主要化學成分和香氣物質(zhì)變化的影響[48]。劉亞峰研究了機采鮮葉分選技術(shù)中對烏龍茶內(nèi)質(zhì)的影響，發(fā)現(xiàn)鮮葉采用滾動式處理對烏龍茶香味的穩(wěn)定性有正效應(yīng)，且鮮葉分選后的做青方式以四搖為宜[19]。機采鮮葉在制作過程中，需要初加工、精加工及深加工等系列產(chǎn)品的配套，才能實現(xiàn)機采茶效益的提升。朱德文針對機采鮮葉的特點，研究開發(fā)機采茶鮮葉加工速溶綠茶關(guān)鍵設(shè)備及技術(shù)，對現(xiàn)有加工速溶茶的鮮葉粉碎設(shè)備、殺青設(shè)備及浸提設(shè)備等進行了研發(fā)[49]。

3.3.2 機采茶分選分級技術(shù)開發(fā) 機采毛茶勻凈度較差，需要通過分選獲得不同等級的茶葉，提升茶葉品質(zhì)和經(jīng)濟價值。目前，融合了機械、電子、圖像識別等現(xiàn)代科學技術(shù)研制的茶葉分級機，有風選、色選和靜電等多種類型[50-51]。在生產(chǎn)實踐中，機采鮮葉制成毛茶后，再進行茶葉精制，取得了很好的效果。翁炎生等提出了直接對機采茶青進行香茶加工，再利用色選機對機采香茶進行分選分級的松陽香茶機械化采制模式，從而提高了茶葉產(chǎn)品質(zhì)量和加工附加值[52]。葉飛等研究發(fā)現(xiàn)，鮮葉（風選）分級和加工過程（風選-色選）分級（殺青葉分級、二青葉分級、三青葉分級）后制得的綠茶，相比不分級機采綠茶，在感官品質(zhì)上并沒有明顯的改善;但毛茶精制分級后，得到的一級茶和二級茶的品質(zhì)明顯高于不分級機采綠茶[53]。曹婷婷以機采巖毛茶為原料，開展巖毛茶關(guān)鍵精制工序的比較研究與全程工藝參數(shù)的跟蹤研究，為機采機制巖毛茶實際生產(chǎn)提供了一整套可應(yīng)用的精制加工技術(shù)[54]。實時、客觀、高效、智能的分選分級技術(shù)，是提高機采茶品質(zhì)的重要手段，國家應(yīng)繼續(xù)擴大國家農(nóng)機補貼的范圍，后續(xù)鮮葉風選設(shè)備、毛茶色選設(shè)備等也都納入補貼的范圍。

4 小結(jié)

綜上所述，我國茶葉機采技術(shù)經(jīng)過長期發(fā)展，雖然茶園基建、品種篩選、栽培技術(shù)優(yōu)化、采摘適期選擇、機采設(shè)備選用等方面的進步，在提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本方面取得了一定效果，但機采茶園建設(shè)集約化，機采技術(shù)精細化，機采茶優(yōu)質(zhì)化等方面仍然存在很多問題。還需在推進農(nóng)藝與農(nóng)機結(jié)合建立規(guī)范化機采茶園，變革農(nóng)民合作生產(chǎn)方式，發(fā)展智能采摘機器人技術(shù)，深化機采茶配套設(shè)備開發(fā)，發(fā)展毛茶分選分級技術(shù)等多方面進行突破，將極大改善我國機采現(xiàn)狀，實現(xiàn)茶葉機械化采摘技術(shù)新發(fā)展。

參考文獻：

[1]宛曉春. 茶葉生物化學[M]. 3版. 北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2007：319-349.

[2]Hajiaghaalipour F，Sanusi J，Kanthimathi M S. Temperature and time of steeping affect the antioxidant properties of white，green，and black tea infusion[J]. Journal of Food Science，2016，81（1）：246-254.

[3]王秀鏗，黃仲先，朱樹林. 機械采摘茶園的農(nóng)藝工程技術(shù)研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，1998，8（1）：56-64.

[4]唐 萌. 茶園名優(yōu)茶機械化采摘集成技術(shù)研究[D]. 杭州：浙江大學，2007：18-20.

[5]俞燎遠. 浙江茶葉機械化采摘修剪的現(xiàn)狀與發(fā)展建議[J]. 中國茶葉，2016（1）：4-6.

[6]史忠琴. 丘陵茶區(qū)機采存在的問題及對策[J]. 茶業(yè)通報，2007，29（2）：68-69.

[7]王秀鏗，黃仲先，朱樹林. 茶樹品種對機采適應(yīng)性研究[J]. 茶葉通訊，1987，5（2）：6-9.

[8]駱耀平，宋婷婷，文東華，等. 茶樹新梢節(jié)間與展葉角度生長變化及對名優(yōu)茶機采的影響[J]. 浙江大學學報（農(nóng)業(yè)與生命科學版），2009，35（4）：420-424.

[9]肖 星，殷麗瓊，夏 銳，等. 云抗10號茶園機采適期研究[J]. 山西農(nóng)業(yè)科學，2015，43（10）：1276-1278.

[10]石元值，呂閏強，方乾勇，等. 不同茶樹品種實行優(yōu)質(zhì)綠茶機械化采摘的適應(yīng)性比較[J]. 中國茶葉，2010（11）：8-9，11.

[11]鄭旭霞，敖 存，毛宇驍，等. 杭州名優(yōu)茶機采品種篩選初步研究[J]. 浙江農(nóng)業(yè)科學，2016，57（5）：661-663.

[12]游小妹，陳志輝，鐘秋生，等. 8個適宜機采烏龍茶品種各葉位節(jié)間長與展葉角度分析[J]. 茶葉學報，2017，58（1）：21-25.

[13]張?zhí)m蘭，王家倫，胡華健，等. 貴州湄潭茶區(qū)茶葉機械采摘的技術(shù)應(yīng)用[J]. 西南農(nóng)業(yè)學報，2011，24（5）：1948-1951.

[14]李 維，向 芬，劉紅艷，等. 氮素調(diào)控對機采茶園茶葉品質(zhì)與土壤理化特性的影響[J]. 江西農(nóng)業(yè)學報，2017，29（9）：51-55.

[15]向 芬，周凌云，李 維，等. 機采茶園存在的問題及改進建議[J]. 茶葉通訊，2015，42（3）：58-61.

[16]張?zhí)m蘭，董跡芬，唐 萌，等. 名優(yōu)茶機采鮮葉分級技術(shù)研究[J]. 浙江大學學報（農(nóng)業(yè)與生命科學版），2012，38（5）：593-598.

[17]翁炎生，張林福. 松陽香茶機械化采制技術(shù)的應(yīng)用研究[J]. 中國農(nóng)機化學報，2013，34（4）：158-161，141.

[18]駱耀平，唐 萌，蔡維秩，等. 名優(yōu)茶機采適期的研究[J]. 茶葉科學，2008，28（1）：9-13.

[19]劉亞峰. 閩南烏龍茶機采鮮葉切入點及分選技術(shù)研究[D]. 福州：福建農(nóng)林大學，2013.

[20]王秀鏗，黃仲先，朱樹林. 機采茶樹采摘適期的研究[J]. 茶葉通訊，1986，8（4）：14-18.

[21]鄧曉明，許甦康，左學中. 影響采茶機適用性的因素分析[J]. 四川農(nóng)業(yè)與農(nóng)機，2013（3）：36.

[22]尹 博，張曉輝，馮海明. 北方茶葉機械應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展對策研究——以山東省日照市為例[J]. 中國農(nóng)機化學報，2016，37（9）：119-123，145.

[23]羅列萬，錢曉東，孫利育，等. 茶樹良種無性系栽培及機械化采茶技術(shù)總結(jié)[J]. 中國茶葉，2002，24（5）：29-31.

[24]吳先坤，李 兵，王小勇，等. 單人背負式采茶機的設(shè)計分析[J]. 農(nóng)機化研究，2017（8）：92-96.

[25]韓 余，肖宏儒，秦廣明，等. 往復(fù)式采茶切割器剛?cè)狁詈戏抡鎇J]. 中國農(nóng)機化學報，2015，36（3）：46-50.

[26]賈瑞昌，李嘉晉，曹 拯，等 . 一種基于帶式切割與貫流收集的手持式智能采茶機：201621436513.8[P]. 2017-07-14.

[27]郭雅玲，賴凌凌，劉亞峰，等. 烏龍茶機采及其分選技術(shù)研究進展[J]. 中國農(nóng)機化學報，2016，37（1）：262-267.

[28]原艷芳. 名優(yōu)茶采摘機械手與采摘策略研究[D]. 武漢：華中農(nóng)業(yè)大學，2017：63-64.

[29]韓 余，肖宏儒，秦廣明，等. 自走式采茶機液壓系統(tǒng)的設(shè)計和試驗研究[J]. 茶葉科學，2014，34（6）：548-556.

[30]高 鳳. 名優(yōu)茶并聯(lián)采摘機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計與仿真[D]. 南京：南京林業(yè)大學，2013：3-6.

[31]陸德彪，何樂芝，袁海波，等. 6CDW-220微型采茶機應(yīng)用于優(yōu)質(zhì)扁形綠茶試驗初報[J]. 中國茶葉，2013（10）：22-24.

[32]葉 飛，高士偉，龔自明，等. 機采與手采茶鮮葉加工恩施玉露的比較研究[J]. 浙江農(nóng)業(yè)科學，2016，57（7）：1131-1133，1136.

[33]權(quán)啟愛. 我國茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展新常態(tài)下的茶葉機械[J]. 中國茶葉加工，2016（1）：5-8.

[34]陸德彪，尹軍峰. 我國名優(yōu)綠茶機械化采摘的意義與實現(xiàn)路徑[J]. 中國茶葉，2018（1）：1-4.

[35]谷兆騏，曹婷婷，陳國榮，等. 機采與手采鮮葉加工平水日鑄茶工藝、品質(zhì)及成本比較研究[J]. 茶葉，2014，40（4）：207-211.

[36]Fletcher S M，Revoredo C L. World peanut market：an overview of the past 30 years，University of Georgia[R/OL]. [2018-01-12]. http：//athenaeum.libs.uga.edu/bitstream/10724/ 12051/1/RB437.pdf.

[37]Xie C Q，Li X L，Shao Y N，et al. Color measurement of tea leaves at different drying periods using hyperspectral imaging technique[J]. PLoS One，2014，9（12）：e113422.

[38]Chen Q S，Zhang D L，Pan W X，et al. Recent developments of green analytical techniques in analysis of teas quality and nutrition[J]. Trends in Food Science & Technology，2015，43（1）：63-82.

[39]Zhu D S，Zhang H L，He Y，et al. Classification of Chinese famous tea base on visible and near infrared hyperspectra imaging[C]//2013 Fourth International Conference on Intelligent Systems Design and Engineering Applications. IEEE，2013：208-211.

[40]Chen Q，Zhao J，Cai J. Identification of tea varieties using computer vision[J]. Transactions of the ASABE，2008，51（2）：623-628.

[41]Jiang H，Chen Q S. Chemometric models for the quantitative descriptive sensory properties of green tea （Camellia sinensis L.） using Fourier transform near infrared （FT-NIR） spectroscopy[J]. Food analytical methods，2015，8（4）：954-962.

[42]劉繼占. 溫室采摘機器人技術(shù)研究進展分析[J]. 農(nóng)機機械化學報，2017，48（12）：1-16.

[43]Liu J Z，Hu Y，Xu X Q，et al. Feasibility and influencing factors of laser cutting of tomato peduncles for robotic harvesting[J]. African Journal of Biotechnology，2011，10（69）：15552-15563.

[44]Lehnert C，English A，McCool C，et al. Autonomous sweet pepper harvesting for protected cropping systems[J]. IEEE Robotics and Automation Letters，2017，2（2）：872-879.

[45]John A J，Clark C E F，F(xiàn)reeman M J，et al. Milking robot utilization，a successful precision livestock farming evolution[J]. Animal，2016，10（9）：1484-1492.

[46]Ji R H，Li D L，Chen L R，et al. Classification and identification of foreign fibers in cotton on the basis of a support vector machine[J]. Mathematical and Computer Modelling，2010，51（11/12）：1433-1437.

[47]Zhao X H，Li D L，Yang B，et al. Feature selection based on improved ant colony optimization for online detection of foreign fiber in cotton[J]. Applied Soft Computing，2014，24：585-596.

[48]何 鑫. 機采鮮葉前處理技術(shù)研究[D]. 杭州：浙江大學，2013：87-90.

[49]朱德文. 用機采茶鮮葉加工速溶綠茶關(guān)鍵設(shè)備及技術(shù)的研究[D]. 合肥：安徽農(nóng)業(yè)大學，2013：8-10.

[50]張皓臻，肖宏儒，梅 松，等. 茶葉分選技術(shù)的現(xiàn)狀和未來[J]. 農(nóng)業(yè)工程，2014，4（5）：59-63.

[51]Borah S，Bhuyan M. Quality indexing by machine vision during fermentation in black tea manufacturing[C]//Sixth International Conference on Quality Control by Artificial Vision. International Society for Optics and Photonics，2003：468-476.

[52]翁炎生，張林福. 松陽香茶機械化采制技術(shù)的應(yīng)用研究[J]. 中國農(nóng)機化學報，2013，34（4）：158-161.

[53]葉 飛，龔自明，高士偉，等. 不同分級處理對機采綠茶品質(zhì)的影響[J]. 浙江農(nóng)業(yè)科學，2016，55（20）：5266-5270.

[54]曹婷婷. 機采巖毛茶精制工藝及烘焙與香氣品質(zhì)的關(guān)系研究[D]. 杭州：浙江大學，2015：72-74.龐文玉，王 安，楊寶誼，等. 大白菜ENT基因家族的鑒定與生物信息學分析[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學，2019，47（12）：52-57.