一种茶叶整碎度的数字化评价方法技术

本发明专利技术公开了一种茶叶整碎度的数字化评价方法，包括如下步骤：S1、构建所测茶样的整碎度判别模型(采用LDA、logistic回归)；S2、一次性随机采集代表性50片干茶茶样，均匀平铺置于无影灯上，使茶叶之间互不重叠；S3、使用摄影设备获取茶样图片；S4、用目标识别算法自动识别并直接测出50片茶叶(以像素来量化)的长宽比面积比AR、最小夹角Ang

【技术实现步骤摘要】
一种茶叶整碎度的数字化评价方法


[0001]本专利技术涉及茶叶指标评价方法
，具体涉及一种茶叶整碎度的数字化评价方法。

技术介绍

[0002]茶叶整碎度指茶叶外形的匀整、断碎程度，是茶叶外形的重要指标，与匀度不同，匀度指茶叶大小外形一致性，而整碎度是指茶叶的完整程度。
[0003]现有的茶叶整碎度的评价方法存在以下不足：
[0004]1.整碎度依赖于专业人员和专业设备和场地；
[0005]2.评语评价非常主观，只能从宏观上给出评价，不够精确。
[0006]3.当前评价也只限于整、尚整、不整，等少数几档评语，分档较笼统，未实现整碎度的数字化评测，不能给出茶样中整的茶叶、尚整的茶叶、碎的茶叶的比例。
[0007]因此，建立一种茶叶整碎度的数字化评价体系，能够快速地给出茶样中整、尚整、碎的茶叶的比例，为判断茶叶品质提供参考依据。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于提供一种茶叶整碎度的数字化评价方法，能够快速完成对不同叶种茶叶干茶整碎度的数字化的评价工作，以解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术构建了整碎度判别模型，能够快速对图片中的每片茶的整碎度作“整、尚整、碎”的识别，得出茶样中整、尚整、碎的茶叶的比例，不依赖专业人员和专业设备和场地，不受茶叶图像大小、摆放角度等的影响。
[0009]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0010]一种茶叶整碎度的数字化评价方法，包括如下步骤：
[0011]S1、构建所测茶样的整碎度判别模型(采用LDA、logistic回归)；
[0012]S2、一次性随机采集代表性50片干茶茶样，均匀平铺置于无影灯上，使茶叶之间互不重叠；
[0013]S3、使用摄影设备获取茶样图片；
[0014]S4、用目标识别算法自动识别并直接测出50片茶叶(以像素来量化)的长宽比面积比AR、最小夹角Ang
min
、相对面积
[0015]S5、使用整碎度判别模型对每片茶叶进行“整、尚整、碎”的定级；
[0016]S6、得出茶样中整、尚整、碎的茶叶的比例。
[0017]作为优选的，所述步骤S1中的构建整碎度判别模型是根据茶样中每片茶叶的整碎度等级采用类聚分割算法进行建模。
[0018]作为优选的，对整碎度判别模型进行准确度测试，将测试数据分为训练集和测试集(7:3)，得到的各个分级测试集判别准确率及模型总判别准确率。
[0019]作为优选的，所述测试集模型的模型总判别准确率根据不同茶叶品种包括：
[0020]大佛龙井(绿茶)的测试集模型的模型总判别准确率/(正确判别数/茶叶总数)为97.77(307/314)％；单类别判别准确率/(正确判别数/茶叶总数)分别为：茶样为整：97.48(116/119)％、茶样为尚整：98.01(148/151)％、茶样为碎：97.72(43/44)％；
[0021]阿萨姆(红茶)的测试集模型的模型总判别准确率/(正确判别数/茶叶总数)为93.98(390/415)％；单类别判别准确率/(正确判别数/茶叶总数)分别为：茶样为整：94.00(188/200)％、茶样为尚整：94.08(143/152)％、茶样为碎：93.65(43/44)％。
[0022]作为优选的，所述步骤S4中的“目标识别算法”包括使用实时显示像素点值的代码，得到茶叶像素点值的区间；使用连通域法和轮廓检测的代码，通过调整周长、宽、面积的像素值，让所有目标茶叶得到识别，并读取每片茶叶的序号S/N、面积S、相对面积长宽比最小外接圆面积S
MCC
、最小夹角Ang
min
。
[0023]作为优选的，所述长宽比最小外接矩形(MBR)的长宽比；所述面积比AR：面积/最小外接圆(MCC)面积；
[0024]所述最小夹角Ang
min
：外接三角形的最小内角；
[0025]所述相对面积单张图片中，所有茶叶面积总和为100％，每片茶叶所占的百分比。
[0026]作为优选的，整的所述茶样值大、AR值小、Ang
min
值小、值大；碎的茶样与之相反；尚整的茶样居于中间。
[0027]作为优选的，每片茶叶的所述整碎度等级，按完整茶样破碎程度达到40％定义为“尚整”，完整度大于90％定义为“整”，低于40％定义为“碎”。
[0028]作为优选的，所述茶样破碎程度，采用感官审评方法《GB/T23776
‑
2018》中的集体评分方法，主要对茶样进行评定，整个审评过程由五位评茶员一起完成，审评过程中先评出茶叶的破碎程度，再根据品质标准对主评出具的茶叶特点进行修改与确认，对观点差异较大的茶进行讨论，最后共同确定整碎度。
[0029]综上所述，由于采用了上述技术，本专利技术的有益效果是：
[0030]1、本专利技术构建了整碎度判别模型，能够快速对图片中的每片茶的整碎度作“整、尚整、碎”的识别，得出茶样中整、尚整、碎的茶叶的比例，不依赖专业人员和专业设备和场地。
[0031]2、本专利技术判别模型基于长宽比面积比AR、最小夹角Ang
min
、相对面积等相对指标得来，不受茶叶图像大小、摆放角度等的影响；
[0032]3、评价结果从微观上实现量化，评价结果更精确、更直观。
附图说明
[0033]图1为本专利技术的茶叶整碎度的数字化评价方法流程图；
[0034]图2为本专利技术的茶叶整碎度分级示意图；
[0035]图3为本专利技术的MBR测量方法取样分析示意图；
[0036]图4为本专利技术的最小外接三角形测量方法取样分析示意图；
[0037]图5为本专利技术的MCC测量方法取样分析示意图；
[0038]图6为本专利技术的大佛龙井(绿茶)分级模型图；
[0039]图7为本专利技术的阿萨姆红茶(红茶)分级模型图；
[0040]图8为本专利技术的实施例1中大佛龙井茶样1取样图；
[0041]图9为本专利技术的实施例1中大佛龙井茶样1整碎度评价结果图；
[0042]图10为本专利技术的实施例2中大佛龙井茶样2取样图；
[0043]图11为本专利技术的实施例2中大佛龙井茶样2整碎度评价结果图；
[0044]图12为本专利技术的实施例3中阿萨姆红茶茶样1茶样取样图；
[0045]图13为本专利技术的实施例3中阿萨姆红茶茶样1茶样整碎度评价结果图；
[0046]图14为本专利技术的实施例4中阿萨姆红茶茶样2茶样取样图；
[0047]图15为本专利技术的实施例4中阿萨姆红茶茶样2茶样整碎度评价结果图。
具体实施方式
[0048]为使本专利技术实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施方式中的附图，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域普通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种茶叶整碎度的数字化评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建所测茶样的整碎度判别模型(采用LDA、logistic回归)；S2、一次性随机采集代表性50片干茶茶样，均匀平铺置于无影灯上，使茶叶之间互不重叠；S3、使用摄影设备获取茶样图片；S4、用目标识别算法自动识别并直接测出50片茶叶(以像素来量化)的长宽比面积比AR、最小夹角Ang
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、相对面积S5、使用整碎度判别模型对每片茶叶进行“整、尚整、碎”的定级；S6、得出茶样中整、尚整、碎的茶叶的比例。2.根据权利要求1所述的一种茶叶整碎度的数字化评价方法，其特征在于：所述步骤S1中的构建整碎度判别模型是根据茶样中每片茶叶的整碎度等级采用类聚分割算法进行建模。3.根据权利要求1所述的一种茶叶整碎度的数字化评价方法，其特征在于：对整碎度判别模型进行准确度测试，将测试数据分为训练集和测试集(7:3)，得到的各个分级测试集判别准确率及模型总判别准确率。4.根据权利要求3所述的一种茶叶整碎度的数字化评价方法，其特征在于：所述测试集模型的模型总判别准确率根据不同茶叶品种包括：大佛龙井(绿茶)的测试集模型的模型总判别准确率/(正确判别数/茶叶总数)为97.77(307/314)％；单类别判别准确率/(正确判别数/茶叶总数)分别为：茶样为整：97.48(116/119)％、茶样为尚整：98.01(148/151)％、茶样为碎：97.72(43/44)％；阿萨姆(红茶)的测试集模型的模型总判别准确率/(正确判别数/茶叶总数)为93.98(390/415)％；单类别判别准确率/(正确判别数/茶叶总数)分别为：茶样为整：94.00(188/200)％、茶样为尚整：94.08(143/152)％、茶样为碎：...

【专利技术属性】
技术研发人员：林杰，杨垚，施陈吉，卢思佳，王周立，钟玉，仝晨，
申请(专利权)人：浙江省新昌县澄潭茶厂，
类型：发明
国别省市：