計算機圖像處理技術(shù)在茶葉品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

陳修齊，方　柯（河南省財經(jīng)學(xué)校，河南 鄭州 450012）

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計算機圖像處理技術(shù)在茶葉品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

陳修齊，方柯
（河南省財經(jīng)學(xué)校，河南 鄭州 450012）

摘要：傳統(tǒng)茶葉品質(zhì)判定主要是以人工評審為主，這種方法不僅無法避免誤差，而且評審帶有強烈的主觀色彩。圖像處理技術(shù)是基于計算機技術(shù)發(fā)展而來的一種新技術(shù)，將其運用到茶葉品質(zhì)檢測中，通過圖像分割、標(biāo)記以及HSI顏色模型等，能夠?qū)Σ枞~品質(zhì)做出客觀、科學(xué)的評價。經(jīng)大量實踐證明，將計算機圖像處理技術(shù)應(yīng)用到茶葉品質(zhì)檢測中，能夠成功檢測茶葉品質(zhì)。

關(guān)鍵詞：圖像處理技術(shù)；茶葉；品質(zhì)檢測

1　常見的茶葉品質(zhì)檢測方法

1.1智能感官分析技術(shù)

智能感官是模仿人體感官發(fā)展而來的一種技術(shù)，在茶葉品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用較為廣泛。該技術(shù)中的傳感器類似于人的感覺器官，與茶樣在某些屬性上形成響應(yīng)信號。信號采集器類似于人的神經(jīng)系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對信號的傳輸以及處理。計算機與人腦功能類似，能夠?qū)崿F(xiàn)對信號的分析識別，處理也更加深入一些，這樣所做出的判斷也更加系統(tǒng)、全面。目前在茶葉品質(zhì)檢測中應(yīng)用比較普遍的技術(shù)包括電子舌、機器視覺以及電子鼻檢測技術(shù)。三種檢測技術(shù)的檢測原理基本一致，主要區(qū)別在于傳感器不同。電子鼻技術(shù)在茶葉品質(zhì)檢測中的應(yīng)用較為普遍，電子鼻是人工嗅覺系統(tǒng)的一種，其主要是通過仿生物嗅覺實現(xiàn)對茶葉品質(zhì)的檢測的，在氣味識別方面有著領(lǐng)先優(yōu)勢。近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，電子鼻檢測技術(shù)不僅僅應(yīng)用于茶葉品質(zhì)檢測，在飲料、食品等領(lǐng)域也得到廣泛的應(yīng)用，并取得良好的檢測效果。電子鼻主要由兩部分組成，一個是氣敏傳感器，另一個就是模式識別軟件，其中該檢測技術(shù)的核心就是模式識別。從目前來看比較常用的方法有線性判別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及主成分分析三種方法。

1.2近紅外光譜分析技術(shù)

該技術(shù)出現(xiàn)時間較早，在茶葉品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用也比較早。其檢測原理是借助茶樣成分在近紅外光譜下產(chǎn)生的最強吸收波長、吸收強度等方面的不同對它們與成分之間存在的線性關(guān)系進行分析，建立起定標(biāo)方程。采用該方法并不需要對茶樣進行任何處理就能夠?qū)⑵渲械膹?fù)雜物料分析出來，從而對茶葉品質(zhì)進行檢測和判定。由于該技術(shù)所產(chǎn)生的能量要遠遠低于可見光，因此，對檢測人員不會造成任何身體傷害，是綠色分析技術(shù)。

檢測流程：（1）建模。按照要求選擇茶樣數(shù)量，借助科學(xué)的方法將組分標(biāo)準(zhǔn)值測量出來，利用光譜儀將近紅外光譜信號測量出來；運行相關(guān)分析方法將樣品分為預(yù)測集和校正集，借助校正集光譜信號和濃度值之間的關(guān)系，結(jié)合科學(xué)的校正方法將校正模型建立起來；然后通過預(yù)測集光譜信號和模型對組分標(biāo)準(zhǔn)值進行預(yù)測，并對模型進行檢驗。如果預(yù)測誤差控制在允許范圍內(nèi)，那么將校正模型輸出即可，反之，需要重新建立模型并檢驗，直到預(yù)測誤差達到標(biāo)準(zhǔn)方可輸出；（2）預(yù)測。在條件相同的情況下，對茶樣近紅外光譜信號進行測量，采用與上述步驟相同的算法；選取校正模型進行檢驗，從而實現(xiàn)對茶葉樣品組分標(biāo)準(zhǔn)值的預(yù)測，進而做出對茶葉品質(zhì)的判定。

目前比較常用的近紅外光譜儀器主要就是傅立葉變換近紅外光譜儀，該儀器不僅分辨率較高，而且掃描速度較快，大大提高了檢測效率。但是該儀器也存在著一定的不足，比如該儀器中包含移動性部件，并且對工作環(huán)境的要求比較高。但是隨著近年來科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，成本低廉、分辨率高、掃描速度快以及性能穩(wěn)定的近紅外光譜儀器得到了人們的廣泛關(guān)注。

2　材料和方法

2.1材料

本文選擇的供試材料為綠茶，考慮到實驗所需，選擇三種品級各不相同的綠茶進行檢測，將三種供試材料分別進行標(biāo)記：茶樣1、茶樣2以及茶樣3，該三種供試茶樣均由A茶葉企業(yè)提供。本次研究對設(shè)備的要求較為簡單，設(shè)備種類較少，主要包括計算機和數(shù)碼相機。其中，對計算機的要求是硬件內(nèi)存為1G，CPU為2G，軟件運行Microsoft Windows XP，其它軟件包括，Adobe Photoshop CS3，Microsoft Office Access以及XP，Microsoft VisualC++6.0（SP6）。數(shù)碼相機為FUJILM Finpix S1500。另外，需要布置白色背景，以供拍照使用。

2.2方法

2.2.1采集茶樣

茶樣采集直接關(guān)系到接下來的茶葉品質(zhì)檢測，因此，一定要做好茶樣的采集工作。需要注意的是，茶樣的采集必須要確保采集環(huán)境的亮度是一致的，如果采集環(huán)境亮度不一致，采集到的茶樣也就不能保證檢測要求。將獲取到的三種茶樣按照順序依次放置在準(zhǔn)備好的白色背景上，要將每個茶葉分散開來，如果不能達到要求，應(yīng)當(dāng)盡量避免茶樣出現(xiàn)折疊的情況。然后固定數(shù)碼相機的高度和位置對三種茶樣分別進行拍攝，在拍攝時要盡量做到數(shù)碼相機的焦距不變，并且拍攝到的茶葉數(shù)量的應(yīng)當(dāng)在三十個以上。將拍攝到的三張茶樣圖片上傳到計算機中，利用Adobe Photoshop CS3將圖片格式轉(zhuǎn)換為BMP，并且規(guī)格大小要改為一致，保存到相應(yīng)文件中。

2.2.2HSI顏色模型轉(zhuǎn)化

將經(jīng)過處理的三張茶樣圖片打開，以RGB模式將茶樣圖片的像素信息讀取到內(nèi)存中，借助HSI顏色轉(zhuǎn)化函數(shù)對RGB顏色信息進行轉(zhuǎn)化，生成HSI顏色信息。

2.2.3選取特征點

用鼠標(biāo)拖動茶葉圖像，選取特征點區(qū)域，對鼠標(biāo)進行拖動的位置為開始位置，結(jié)束拖動的地方為結(jié)束位置，將選取到的特征點區(qū)域映射到圖像上，這樣一來，我們就得出了一個代表圖像特征色彩的矩形，根據(jù)這個矩形的HSI的數(shù)據(jù)值范圍，將圖像上與數(shù)據(jù)值相似的像素全部標(biāo)注出來，當(dāng)全部像素都被標(biāo)價完成之后，特征點的選取工作也就完成了。

2.2.4圖像分割

將全部的茶葉標(biāo)記數(shù)組，根據(jù)圖像的像素進行依次排列，然后逐一進行掃描。在進行掃描時需要注意，按照各行標(biāo)記點的連續(xù)性儲存其各個連續(xù)區(qū)間的起始坐標(biāo)到臨時變量中。完成該項工作之后，需要判斷相鄰兩行的連續(xù)區(qū)間，在判斷過程中如果發(fā)現(xiàn)在水平方向上連續(xù)區(qū)間存在水平交叉時，我們就可以將這兩個連續(xù)區(qū)間合并在一起，形成一個連續(xù)區(qū)域，注意要用不同數(shù)字對每一個連續(xù)區(qū)域進行標(biāo)記。當(dāng)所有的相鄰行判斷工作完成之后，茶葉個數(shù)指的就是標(biāo)記個數(shù)，而所謂的茶葉單體，指的就是每個標(biāo)記數(shù)字的存儲區(qū)域。經(jīng)過圖像分割處理之后，就能夠?qū)⒉枞~單體從圖片中分割出來。

2.2.5提取顏色特征參數(shù)

顏色特征參數(shù)的提取是一項十分重要的工作，它直接關(guān)系到茶葉品質(zhì)判定。特征參數(shù)的選取實際上指的就是分割圖像中HSI顏色的各個分量，我們只需要對H、S和I進行分別計算即可。

3　結(jié)果與分析

HSI顏色模型最早是在上世紀(jì)初由美國色彩學(xué)家孟塞爾提出的，該模型對人視覺系統(tǒng)感知色彩方式的模擬，主要是通過色調(diào)（H）、飽和度（S）以及強度（I）三個方面實現(xiàn)的。該模型是在下面兩個事實上建立起來的：一是I分量和圖像彩色信息并無任何關(guān)系；二是H分量和S分量與人的顏色感受方式具有一定關(guān)系。因此，在本文對茶葉品質(zhì)的檢測中選擇HSI顏色模型。

3.1H直方圖分析

由于篇幅限制，在文章中不具體列出直方圖界面。根據(jù)直方圖顯示發(fā)現(xiàn)，如果綠茶的品級為同一級，那么能夠清晰的發(fā)現(xiàn)在色調(diào)值方面是存在明顯的規(guī)律的，也就是說，綠茶的品級如果為同一級，其峰值以及分布也都是相同的，在H直方圖上的反映就是直方圖形狀的變化范圍，不會超出某個范圍。通過實際檢測發(fā)現(xiàn)，由于本文所選的三種茶樣的品級是不同的，所以在H直方圖上的體現(xiàn)也存在較大的差異，主要體現(xiàn)在分布幅度、比例和峰值等方面。由于H直方圖能夠直觀、清晰地體現(xiàn)上述內(nèi)容，因此，對茶葉品質(zhì)的判定也是十分有效的。

3.2S直方圖分析

通過S直方圖我們發(fā)現(xiàn)，如果綠茶的品級是一樣的，那么在S直方圖中，其外觀、取值區(qū)間、峰值以及比例分布基本上沒有大的變化，與H直方圖一樣，其形狀的變化范圍是固定的，但是與H直方圖不同的是，H直方圖形狀雖在一定范圍內(nèi)變化，但是變化幅度比較大，而S直方圖形狀在這個范圍中的變化幅度并不大，也就是說，數(shù)值分布較為相似。但是通過仔細觀察發(fā)現(xiàn)，S直方圖在峰值、比例分布以及取值區(qū)間是存在一定的差異，因此，對茶葉品質(zhì)的判定也是十分有效的。

3.3I直方圖分析

無論是在茶葉級別不同還是在茶葉級別相同重復(fù)之間不同的情況下，在I直方圖中都存在一樣的分布區(qū)域，也就是說比例差異并不明顯，所以說，在茶葉品質(zhì)檢測時不能夠利用I直方圖。

4　結(jié)語

綜上所述，本文提出了一種基于計算機圖像處理技術(shù)的新型茶葉品質(zhì)檢測方法，通過圖像分割，利用HSI顏色特征值進行標(biāo)記的選取，除此之外還可以利用Sobel進行邊緣的檢測，逐一對茶樣圖像進行掃描以及區(qū)域歸納，能夠?qū)⒉枞~單體從茶樣圖片中分割出來。由于此檢測方法借助設(shè)備較少，且大部分工作都是由計算機完成，因此，該方法不僅效率高，而且確保了分割的準(zhǔn)確。通過分別分析H、S和I值直方圖發(fā)現(xiàn)，其H和S直方圖與茶葉品質(zhì)存在關(guān)聯(lián)，因此，能夠通過這兩個直方圖對茶葉品質(zhì)進行檢測。

參考文獻

［1］魏曉惠.圖像處理技術(shù)對茶葉品質(zhì)分級的探討［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012（7）：4251-4253，4271.

［2］齊帥.茶葉和速溶茶粉品質(zhì)可見/近紅外光譜檢測方法及便攜式儀器開發(fā)研究［D］.江蘇大學(xué)，2014.

作者簡介：陳修齊（1963-），男，河南滑縣人，研究生，副教授，研究方向：軟件工程。茶葉品質(zhì)檢測是針對干判斷茶葉質(zhì)量的全過程。在茶葉品質(zhì)檢測中最先檢測的一個因素就是干茶的色澤。檢測人員往往根據(jù)色澤對茶葉品質(zhì)進行評審。此外，茶葉品質(zhì)檢測還包括滋味、香氣以及茶葉的湯色、葉底。這些都是判斷茶葉品質(zhì)的依據(jù)。傳統(tǒng)茶葉品質(zhì)檢測方法往往存在誤差，為了避免這一情況的出現(xiàn)，利用計算機技術(shù)對茶葉的色澤進行參數(shù)量化處理，以此來確定干茶的色澤。相關(guān)學(xué)者利用Photoshop6.0建立起了專門對茶樣色澤參數(shù)測定的方法——S處理法。具體來說，該方法主要是針對粉碎的茶樣進行的。因為完整的茶樣稍大一些，色澤分布并不均勻，而且具有較大的局部差別，所求出來的平均色澤并不可靠。但是經(jīng)粉碎之后的茶樣，其外觀色澤被破壞，對其品質(zhì)檢測也是非常不利的?；诖?，筆者借助圖像分割、標(biāo)記以及HSI顏色模型、特征等的技術(shù)對茶葉的色澤進行提取，從而對其品質(zhì)檢測進行了研究。