一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机及其智控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机及其智控方法，揉捻机包括机械部分、智能控制部分；智能控制部分包括机器视觉、温湿精控、氧气精控、智能中控装置等。智控方法步骤如下：茶叶放进智能揉捻机，通过机器视觉对原料特性快速识别，结合特色需求，配套适宜揉捻技术参数；对色泽和纹理特征实时采集，构建基于卷积神经网络的揉捻程度判别模型，实现揉捻作业的智能调控和揉捻程度的智慧判别。同时本发明专利技术实现温、湿、气、压、时、频率等技术参数的多元精准调控，大幅提升揉捻成条效果和揉捻效率，产品品质大幅提升；揉捻叶状态的可视化和揉捻程度判别的智能化，实现揉捻作业的精准化、数字化、智控化加工，实现茶叶高质、稳定生产。产。产。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机及其智控方法


[0001]本专利技术涉及农业机械
，具体涉及一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机及其智控方法。

技术介绍

[0002]茶叶是世界上仅次于水的第二大饮料，按照加工工艺分类，我国的茶叶可分为绿茶、红茶、乌龙茶、黑茶、白茶、黄茶等六大茶类。其中，揉捻作为各茶类加工的重要工序，一方面通过揉捻收紧茶条、缩小体积，为茶叶优美的外形打下基础，另一方面适当破坏叶组织，便于茶汁外溢和茶叶冲泡，同时增加叶内生化反应底物的接触机率，为品质成分的形成典型基础。揉捻技术的程度掌握对于茶叶外形品质，以及香气、滋味、色泽等内质均具有重要意义。现阶段茶叶生产中使用的揉捻机多为单机型，部分是多台连续化作业，但仅对揉捻的时间、频率及下压高度等技术参数进行了调控，而对茶叶品质形成具有重要影响的温度、相对湿度、氧气等条件未进行调控。
[0003]现阶段揉捻程度的判别仍依靠制茶师傅的主观经验，通过散落在揉盘上茶条的颜色、紧结度等进行揉捻程度的人工判别，主观波动性大，且不同师傅的评判标准不一，即使同一师傅也会因时间点、天气、心情等不同造成对揉捻程度的评判出现波动和偏差，难以实现揉捻质量、茶叶品质的均匀性和稳定性，严重制约着茶叶生产的数字化水平和产业的高质量发展。因此，急需开发一种智能化茶叶揉捻机，实现对揉捻温度、湿度、气体、压力、时间、频率等参数精准调控，脱离制茶师傅的主观判断，实时显示揉捻叶颜色、纹理、条索等茶叶状态，实现茶茶叶揉捻程度的在线判别，并基于判别结果实现对揉捻参数进行反馈调控，解决茶叶生产中“看茶做茶”的技术难题，实现揉捻质量的智控性和产品品质的稳定性。
[0004]目前，市场上有关智能化茶叶揉捻机的开发与研究较少，有一专利技术专利ZL201310243818.1公布了一种基于细胞破碎率和电特性的红茶揉捻程度判别方法，该方面需停止揉捻机进行取样检测，未实现揉捻程度的实时判别，且电特性参数需要仪器设备检测，而非是可直接观察茶叶获得的客观指标，增加了揉捻程度的判别难度和精准程度，实用价值低。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机及其智控方法，用于攻克靠人为经验“看茶做茶”的技术难题，脱离人工评判，通过控制系统结合机器视觉技术对不同嫩度、品种等原料进行快速识别，结合特色定向加工技术需求，自主配套适宜的揉捻技术组合参数；对茶叶状态的智能实时决策与反馈，实现揉捻作业的智能调控和揉捻程度的智慧判别。同时突破了现有加工设备参数不控制或控制精准性差的技术瓶颈，实现温、湿、气、压、时、频率等技术参数的多元精准调控，实现揉捻作业的精准化、数字化、智控化加工，实现茶叶高质、稳定加工。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：
[0007]一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机，包括机械部分、智能控制部分；
[0008]所述机械部分包括支撑架和设置在支撑架上的揉捻装置，所述揉捻装置包括揉捻盖、揉捻桶、揉捻盘、揉捻筒转动驱动装置和升降结构；所述揉捻桶上方可活动连接揉捻盖，所述揉捻筒转动驱动装置与揉捻桶相连，所述升降结构与揉捻筒转动驱动装置和揉捻盖相连；
[0009]所述智能控制部分包括机器视觉装置、揉捻温湿调控设施、智控揉捻机中控装置；所述机器视觉装置设置在揉捻机上，用于实时拍摄、采集揉捻茶叶照片，所述揉捻温湿调控设施包括温湿度探头、隧道式控温控湿装置，所述温湿度探头设置在揉捻桶内部，所述揉捻桶一侧开设有第一入口，所述隧道式控温控湿装置与第一入口通过管道相连；
[0010]所述揉捻盘表面沿其圆周方向均匀设有轮骨，所述揉捻盖中间开设有第二供氧孔，所述第二供氧孔与氧气发生器相连，所述轮骨上均匀开设有第一供氧孔，所述第一供氧孔与氧气发生器相连。
[0011]所述机器视觉装置包含CCD工业相机图像采集器、补光模块、数据存储与传输模块、信息提取与处理模块、模型构建模块；
[0012]所述CCD工业相机图像采集器分别设置在揉捻盘、揉捻盖和揉捻桶上，所述揉捻盘、揉捻盖和揉捻桶上分别开设有第一圆孔、第二圆孔和第三圆孔，所述CCD工业相机图像采集器分别设置在第一圆孔、第二圆孔和第三圆孔上，所述第一圆孔、第二圆孔和第三圆孔内部用有机玻璃填充，方便对揉捻茶叶进行拍摄；
[0013]所述补光模块用于在拍摄照片时进行补光；
[0014]所述数据存储与传输模块用于进行照片的存储、平移、旋转、翻转和加噪进行数据增强处理，数量级形式增加图像样本数量，并实时传输至智控揉捻机中控装置；
[0015]所述信息提取与处理模块用于对揉捻茶叶的客观指标进行特征提取与量化处理；
[0016]所述模型构建模块用于通过主成分分析PCA、偏最小二乘判别分析PLS
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DA、因子载荷图解析，筛选关键差异量化指标，构建了基于Darknet
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53卷积神经网络的揉捻程度定性判别模型。
[0017]所述智控揉捻机中控装置包括数据采集模块、控制单元；所述数据采集模块包括温湿度探头和机器视觉装置输入的图像样本；所述控制单元包括输入模块和控制面板，用于查看揉捻茶叶状态和控制工艺参数。
[0018]本专利技术还包括一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机智控方法，采用如上所述的一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机，包括以下步骤：
[0019]S1、茶叶摊放、杀青或茶叶萎调进行备用；
[0020]S2、启动智能化茶叶揉捻机，将处理后的茶叶装入揉捻桶(4)内，机器视觉装置对茶叶进行机器视觉扫描，通过智控揉捻机中控装置(11)预设采集信息拍摄茶叶照片，通过深度学习框架
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PyTorch、主成分分析PCA、偏最小二乘判别分析
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PLS
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DA、因子载荷图等解析，构建揉捻程度定性判别模型；同时棘突视觉技术，快速判别其原料嫩度，配套适宜的揉捻技术参数，实现不同原料精准定向化加工；
[0021]S3、揉捻完成后茶叶进行干燥或发酵、干燥。
[0022]所述步骤S2还包括：
[0023]S21：茶叶装入揉捻桶后，通过智控揉捻机中控装置预设采集图像像素、曝光时间、
补光光强、采集频次，当揉捻开始作业时，通过CCD工业相机图像采集器和补光模块的组合，拍摄茶叶照片；
[0024]S22：通过数据存储与传输模块，基于深度学习框架
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PyTorch进行照片的存储、平移、旋转、翻转和加噪完成数据增强处理，数量级形式增加图像样本数量，并实时传输至智控揉捻机中控装置，便于数字化展示；
[0025]S23：随后在信息提取与处理模块，基于卷积可视化技术对揉捻茶叶的客观指标进行特征提取与量化处理，通过灰度共生矩阵和色彩空间提取颜色和纹理指标，提取茶叶状态的客观量化指标；
[0026]S24：模型构建模块，通过主成分分析PCA、偏最小二乘判别分析PLS
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DA、因子载荷图解析，筛选关键差异量化指标，构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机，其特征在于，包括机械部分、智能控制部分；所述机械部分包括支撑架和设置在支撑架上的揉捻装置，所述揉捻装置包括揉捻盖(3)、揉捻桶(4)、揉捻盘(5)、揉捻筒转动驱动装置(7)和升降结构(8)；所述揉捻桶(4)上方可活动连接揉捻盖(3)，所述揉捻筒转动驱动装置(7)与揉捻桶(4)相连，所述升降结构(8)与揉捻筒转动驱动装置(7)和揉捻盖(3)相连；所述智能控制部分包括机器视觉装置、揉捻温湿调控设施、智控揉捻机中控装置(11)；所述机器视觉装置设置在揉捻机上，用于实时拍摄、采集揉捻茶叶照片，所述揉捻温湿调控设施包括温湿度探头、隧道式控温控湿装置(10)，所述温湿度探头设置在揉捻桶(4)内部，所述揉捻桶(4)一侧开设有第一入口，所述隧道式控温控湿装置(10)与第一入口通过管道相连。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机，其特征在于，所述揉捻盘(5)表面沿其圆周方向均匀设有轮骨(501)，所述揉捻盖(3)中间开设有第二供氧孔(301)，所述第二供氧孔(301)与氧气发生器(9)相连，所述轮骨(501)上均匀开设有第一供氧孔(502)，所述第一供氧孔(502)与氧气发生器(9)相连。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机，其特征在于，所述机器视觉装置包含CCD工业相机图像采集器、补光模块、数据存储与传输模块、信息提取与处理模块、模型构建模块；所述CCD工业相机图像采集器分别设置在揉捻盘(5)、揉捻盖(3)和揉捻桶(4)上，所述揉捻盘(5)、揉捻盖(3)和揉捻桶(4)上分别开设有第一圆孔(504)、第二圆孔和第三圆孔，所述CCD工业相机图像采集器分别设置在第一圆孔(504)、第二圆孔和第三圆孔上，所述第一圆孔(504)、第二圆孔和第三圆孔内部用有机玻璃填充，方便对揉捻茶叶进行拍摄；所述补光模块用于在拍摄照片时进行补光；所述数据存储与传输模块用于进行照片的存储、平移、旋转、翻转和加噪完成数据增强处理，数量级形式增加图像样本数量，并实时传输至智控揉捻机中控装置(11)；所述信息提取与处理模块用于对揉捻茶叶的客观指标进行特征提取与量化处理；所述模型构建模块通过主成分分析PCA、偏最小二乘判别分析PLS
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DA、因子载荷图解析筛选关键差异量化指标，构建了基于Darknet
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53卷积神经网络的揉捻程度定性判别模型。4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机，其特征在于，所述智控揉捻机中控装置(11)包括数据采集模块、控制单元；所述数据采集模块包括温湿度探头和机器视觉装置输入的图像样本；所述控制单元包括输入模块和控制面板，用于查看揉捻茶叶状态和控制工艺参数。5.一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机智控方法，采用如权利要求1～4任意一项的一种基于机器视觉的智能化茶叶揉捻机，其特征在于，包括以下步骤：S1、茶叶摊放、杀青或茶叶萎调进行备用；S2、启动智能化茶叶揉捻机，将处理后的茶叶装入揉捻桶(4)内，机器视觉装置对茶叶进行机器视觉扫描，通过智控揉捻机中控装置(11)预设采集信息拍摄茶叶照片，通过深度学习框架
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PyTorch、主成分分析PCA、偏最小二乘判别分析
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PLS...

【专利技术属性】
技术研发人员：滑金杰，袁海波，江用文，王近近，沈帅，邓余良，
申请(专利权)人：中国农业科学院茶叶研究所，
类型：发明
国别省市：