【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种辣木茯茶发酵度测定方法。
技术介绍
1、辣木茯茶是一种利用辣木叶和茯苓等原料制成的一种茶饮，富含各种维生素、矿物质和抗氧化物质，具有丰富的营养价值和药用价值。在生产过程中，辣木茯茶的发酵度是一个重要的指标，它直接影响到茶叶的口感、香气和营养成分的释放。为了评估茶叶质量，需要对辣木茯茶的发酵度进行测定。
2、目前，公开号为cn115128076a的专利申请文件公开了一种茶叶发酵度测定方法，方法包括：获取已充分浸泡和干燥后的茶叶显微图像；获取茶叶已充分浸泡的茶汤成分组成；根据所述茶叶显微图像分析出茶叶的纤维结构保留度；根据纤维结构保留度和茶汤成分组成估算茶叶发酵度。
3、然而，上述方法通过茶叶在显微镜下的图像来估算茶叶发酵度，需要测量茶汤成分组成，操作繁琐，且不涉及发酵度测定结果的验证过程，无法确保发酵度测定结果的准确性。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的上述技术问题，本申请提供了一种辣木茯茶发酵度测定方法，操作便捷且能够确保发酵度测定结果的准确性。
2、本申请提供了一种辣木茯茶发酵度测定方法，所述测定方法包括：采集待测茶叶的茶叶样本，并采集所述茶叶样本的茶叶图像、茶汤图像和叶底图像；计算所述茶叶图像中茶叶区域的平均像素值，得到所述茶叶样本的茶叶颜色值，计算所述茶汤图像中茶汤区域的平均像素值，得到所述茶叶样本的茶汤颜色值；获取所述叶底图像的梯度图像以确定第一目标方向，沿所述第一目标方向构建所述叶底图像的灰度共生矩
3、在一些实施例中，所述采集所述茶叶样本的茶叶图像、茶汤图像和叶底图像包括：采集浸泡前所述茶叶样本的灰度图像，得到茶叶图像；将茶叶样本充分浸泡后，采集茶汤的灰度图像以作为茶汤图像；将茶叶样本充分浸泡后，采集所述茶叶样本的灰度图像，得到叶底图像。
4、在一些实施例中，计算所述茶叶图像中茶叶区域的平均像素值，得到所述茶叶样本的茶叶颜色值包括：对所述茶叶图像进行中值滤波，得到茶叶去噪图像；依据最大类间方差法确定所述茶叶去噪图像的茶叶分割阈值，并利用所述茶叶分割阈值对所述茶叶去噪图像进行阈值分割，得到茶叶二值图像，所述茶叶二值图像中茶叶区域内像素点的取值为1，茶叶区域外像素点的取值为0；将所述茶叶二值图像与所述茶叶去噪图像相乘，得到茶叶区域图像；计算所述茶叶区域图像中所有像素点的平均值，作为所述茶叶样本的茶叶颜色值。
5、在一些实施例中，所述发酵度预测模型满足关系式：
6、；其中，为茶叶样本的茶叶颜色值，为茶叶样本的茶汤颜色值，为茶叶样本的纹理粗糙度，、、和分别为第一系数、第二系数、第三系数和第四系数；为茶叶样本的初始发酵度。
7、在一些实施例中，所述发酵度预测模型的拟合方法包括：采集多组茶叶测试样本，对于一组茶叶测试样本，获取所述茶叶测试样本的茶叶颜色值、茶汤颜色值和纹理粗糙度，并标注所述茶叶测试样本的真实发酵度，得到所述茶叶测试样本对应的训练数据；将所有茶叶测试样本对应的训练数据作为训练数据集；在所述训练数据集上，利用最小二乘法拟合所述发酵度预测模型，以确定所述第一系数、所述第二系数、所述第三系数和所述第四系数的取值。
8、在一些实施例中，任意两组茶叶样本之间的图像相似度满足关系式：
9、；其中，、和分别代表茶叶样本的茶叶图像、茶汤图像和叶底图像；、和分别代表茶叶样本的茶叶图像、茶汤图像和叶底图像；代表茶叶图像和茶叶图像之间的茶叶图像相似度，代表茶汤图像和茶汤图像之间的茶汤图像相似度，代表叶底图像和叶底图像之间的叶底图像相似度，为茶叶样本和茶叶样本之间的图像相似度；所述初始发酵度偏差满足关系式：
10、；其中，为茶叶样本的初始发酵度，为茶叶样本的初始发酵度，为茶叶样本和茶叶样本之间的初始发酵度偏差。
11、在一些实施例中，所述预设区间的确定方法包括：对于多组茶叶测试样本，每组茶叶测试样本包括茶叶图像、茶汤图像、叶底图像和真实发酵度；计算任意两组茶叶测试样本的图像相似度，以及真实发酵度偏差，并计算所述图像相似度和所述真实发酵度偏差的比值，得到一组真实比值；对所有真实比值进行高斯函数拟合以获取高斯函数的均值和方差；基于所述均值和所述方差确定预设区间，所述预设区间为。
12、在一些实施例中，所述设定方向包括、、和，获取所述叶底图像的梯度图像以确定第一目标方向包括：计算所述叶底图像中每一个像素点的梯度向量，得到梯度图像，所述梯度向量包括梯度大小和梯度方向；对于任意一个设定方向，获取每个像素点在所述设定方向的投影梯度，所述投影梯度满足关系式：
13、；其中，为像素点的梯度向量，为所述设定方向的方向向量，为像素点在所述设定方向上的投影梯度；将所有像素点在所述设定方向上投影梯度的总和作为所述设定方向的纹理丰富度；获取每一个设定方向的纹理丰富度，并将纹理丰富度最大值对应的设定方向确定为第一目标方向。
14、在一些实施例中，获取所述叶底图像的第二目标方向以更新所述茶叶样本的纹理粗糙度包括：按照纹理丰富度从大到小的顺序对所有设定方向进行排列，在排名第二的设定方向作为第二目标方向，并构建所述叶底图像在所述第二目标方向上的灰度共生矩阵；计算所有灰度共生矩阵熵值的总和，得到所述茶叶样本更新后的纹理粗糙度；将所述茶叶样本的茶叶颜色值、茶汤颜色值和更新后的纹理粗糙度输入发酵度预测模型，再次输出所述茶叶样本的初始发酵度。
15、本申请的技术方案具有以下有益技术效果：
16、本申请实施例提供的上述一种辣木茯茶发酵度测定方法，首选从待测茶叶中采集至少两组茶叶样本，获取茶叶样本的茶叶颜色值、茶汤颜色值和纹理粗糙度，其中纹理粗糙度为叶底图像沿着第一目标方向的灰度共生矩阵的熵值；将茶叶颜色值、茶汤颜色值和纹理粗糙度输入发酵度预测模型，以输出每组茶叶样本的初始发酵度；进一步的，计算任意两组茶叶样本之间的图像相似度和初始发酵度偏差，响应于图像相似度和初始发酵度偏差的比值不处于预设区间，采集叶底图像沿着第二目标方向的灰度共生矩阵的熵值，以更新纹理粗糙度，直至得到所述待测茶叶的目标发酵度，或本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述测定方法包括：
2.如权利要求1所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述采集所述茶叶样本的茶叶图像、茶汤图像和叶底图像包括：
3.如权利要求1所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，计算所述茶叶图像中茶叶区域的平均像素值，得到所述茶叶样本的茶叶颜色值包括：
4.如权利要求1所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述发酵度预测模型满足关系式：
5.如权利要求4所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述发酵度预测模型的拟合方法包括：
6.如权利要求1所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，任意两组茶叶样本之间的图像相似度满足关系式：
7.如权利要求6所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述预设区间的确定方法包括：
8.如权利要求1所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述设定方向包括、、和，获取所述叶底图像的梯度图像以确定第一目标方向包括：
9.如权利要求8所述的一种辣木茯茶发酵度测定方
...【技术特征摘要】
1.一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述测定方法包括：
2.如权利要求1所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述采集所述茶叶样本的茶叶图像、茶汤图像和叶底图像包括：
3.如权利要求1所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，计算所述茶叶图像中茶叶区域的平均像素值，得到所述茶叶样本的茶叶颜色值包括：
4.如权利要求1所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述发酵度预测模型满足关系式：
5.如权利要求4所述的一种辣木茯茶发酵度测定方法，其特征在于，所述发酵度预...
【专利技术属性】
技术研发人员：周文富，马树政，
申请(专利权)人：陕西仙喜辣木茯茶有限公司，
类型：发明
国别省市：
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