一种茶叶肥壮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肥壮度的数字化评价方法，包括如下步骤：S1、建立不同叶种茶叶肥壮度的评价标准；S2、茶芽间不重叠，固定拍摄距离，垂直拍摄，获取茶叶无阴影正面清晰图像；S3、利用python编程，采用边缘检测和轮廓检测等算法获取茶芽的最小外接圆和最大内切圆的直径，从而分别表征茶芽的长度和宽度；S4、创建茶叶肥壮度的度量方法；S5、根据茶叶肥壮度的评价标准，得出每个茶芽的肥壮度评语，进一步得出此茶样茶叶肥壮度的总体评价结果。本发明专利技术定义了茶叶肥壮度的度量方法，求最大内切圆的方法克服了人工测量的困难，准确地测量茶芽的宽度；建立了一种茶叶肥壮度的客观评价方法，可实现对茶叶肥壮度的数字化测评，使评价更客观、更准确。更准确。更准确。

【技术实现步骤摘要】
一种茶叶肥壮度的数字化评价方法


[0001]本专利技术涉及茶叶品控
，具体涉及一种茶叶肥壮度的数字化评价方法。

技术介绍

[0002]茶叶肥壮度指茶芽的肥壮程度。茶叶肥壮度是茶叶品质的重要评价指标，茶芽肥壮是制作某些高品质茶的首选要求，如特级“白毫银针”要求条索芽针肥壮，特级一等“蒙顶甘露”要求叶底芽头肥壮，英德红茶(英红九号)特级一等(金毫)要求外形芽头肥壮，叶底全芽，肥硕柔软。茶叶肥壮度也是评价茶树品种性状的重要指标和品种选育的重要参考依据。茶叶肥壮度可用于鲜叶质量检测、干茶(叶底)品质检测和育种领域芽叶性状检测。
[0003]现有的评价方法存在技术上的不足包括：
[0004]1.主要依赖人工感官审评，无统一、客观的评价标准。
[0005]2.评价比较主观，评语只有2
‑
3个，不够精确、不直观，不能给出肥壮度指标的量化数值，未实现肥壮度的数字化测评。
[0006]3.未细化对不同叶种的评价标准。
[0007]4.茶芽一般呈不规则的长条略带弯曲形状，如何准确测定其长、宽(特别是芽宽)是个难题，茶芽的宽度一般只有几毫米，人工测量茶芽的宽度比较困难，找不到一个准确的芽宽测定位置，其准确性受多种因素影响，如测量工具的精确度，测量人员的测量方法，茶芽摆放位置的不同，测量环境(如光线)的不同。
[0008]因此，建立一种茶叶肥壮度的数字化、客观的评价体系，能够快速判断茶叶的肥壮度，即提高了效率和准确率又节约了资源，对于茶叶品质评价和提升具有重要意义，为茶树品种选育提供参考依据。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的是提供一种茶叶肥壮度的数字化评价方法，能够快速完成对不同叶种茶叶(鲜叶、叶底)肥壮度的数字化评价工作，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0011]一种茶叶肥壮度的数字化评价方法，包括如下步骤：
[0012]S1、创建一种茶叶肥壮度的客观评价方法，得到所测茶样肥壮度的评价标准；
[0013]S2、一次性采集约50个茶芽，使茶芽之间互不重叠，固定拍摄距离，使用摄像设备通过无影灯摄影棚进行垂直拍摄，获取无阴影的茶叶正面清晰图像；
[0014]S3、茶样原始图片输入计算机，利用python编程，原始图片通过转灰度图、二值化、平滑和补洞等预处理图像，然后连通区域分析，形态学操作，边缘检测，轮廓检测，将检测到的轮廓进行遍历，然后对图像中的每个点进行多边形检测，获得该点到当前轮廓的距离。用cv2.minMaxLoc函数获取最大内切圆的中心点坐标和半径，用cv2.minEnclosingCircle函数获取最小外接圆的中心点坐标和半径，进一步得到每一茶芽最大内切圆的直径和最小外接圆的直径，创建肥壮度测量计算方法测出50个茶芽的肥壮度指数(以像素来量化)，所述
计算公式为：
[0015][0016]其中SI：肥壮度；CCD
min
：茶芽最小外接圆的直径；ICD
max
：茶芽最大内切圆的直径；
[0017]S4、将得到茶芽的长度(茶芽最小外接圆的直径)和宽度(茶芽最大内切圆的直径)的像素值按像素值与实际值的比例关系换算成茶芽的长度和宽度的实际测量值；
[0018]S5、根据茶叶肥壮度评价标准，得出每个茶芽的肥壮度评语，统计得票最多的评语作为此茶样茶叶肥壮度的总体评价结果。
[0019]其中，所述步骤S1中的一种茶叶肥壮度的客观评价方法：具体步骤如下：
[0020](1)分别建立大叶种茶和中小叶种茶肥壮度的大数据库(大数据采样，专家给出评价)；
[0021](2)从大叶种茶和中小叶种茶肥壮度的大数据库中抽取大样本，用本专利测量方法测出每一个茶芽的长度、宽度和长宽比。
[0022](3)将步骤(2)测量的结果结合(1)，分别建立大叶种茶和中小叶种茶肥壮度的评价标准，使感官审评与数字化评价有效结合，实现对不同叶种的鲜叶、叶底等多个维度、量化的客观评价。
[0023](4)对所测茶样按本专利方法测量，测出每一个茶芽(以像素来量化)的长度、宽度和长宽比，将得到茶芽的长度和宽度的像素值按像素值与实际值的比例关系换算成茶芽的长度和宽度的实际测量值，对照大叶种茶、中小叶种茶的茶叶肥壮度评价标准，得出每个茶芽的肥壮度评语，统计得票最多的评语作为此茶样茶叶肥壮度的总体评价结果。
[0024]其中，所述最小外接圆是指一个实际轮廓的外接圆中直径为最小的外接圆。在一个实际轮廓围成的区域内任取一点O为圆心,画一个能包容整个实际轮廓图的圆，这个圆就是此轮廓的一个外接圆。在一个茶芽上画最小外接圆，得到此茶芽最小外接圆的直径，此直径就是此茶芽的芽基到芽尖的距离，也就是此茶芽的长度。
[0025]其中，所述最大内切圆是指以一个轮廓内部距离轮廓线最远的一个点为圆心得到的内切圆。所述内切圆，是指与多边形各边都相切的圆。茶芽的宽度可以通过测茶芽最大内切圆的直径得到。
[0026]其中，所述肥壮度评价对象包括鲜叶和叶底，鲜叶和叶底的肥壮度评价方法不同。
[0027]其中，所述鲜叶肥壮度的数字化评价方法，包括以下步骤：
[0028]S1、创建一种茶叶肥壮度的客观评价方法，得到所测茶样肥壮度的评价标准；
[0029]S2、一次性采集约50个茶芽，使茶芽之间互不重叠，固定拍摄距离，使用摄像设备通过无影灯摄影棚进行垂直拍摄，获取无阴影的茶叶正面清晰图像；
[0030]S3、茶样原始图片输入计算机，利用python编程，原始图片通过转灰度图、二值化、平滑和补洞等预处理图像，然后连通区域分析，形态学操作，边缘检测，轮廓检测，将检测到的轮廓进行遍历，然后对图像中的每个点进行多边形检测，获得该点到当前轮廓的距离。用cv2.minMaxLoc函数获取最大内切圆的中心点坐标和半径。用cv2.minEnclosingCircle函数获取最小外接圆的中心点坐标和半径。进一步得到每一茶芽最大内切圆的直径和最小外接圆的直径，创建肥壮度测量计算方法测出50个茶芽的肥壮度指数(以像素来量化)；
[0031]S4、将得到茶芽的长度(茶芽最小外接圆的直径)和宽度(茶芽最大内切圆的直径)
的像素值按像素值与实际值的比例关系换算成茶芽的长度和宽度的实际测量值；
[0032]S5、根据茶叶肥壮度评价标准，得出每个茶芽的肥壮度评语，统计得票最多的评语作为此茶样茶叶肥壮度的总体评价结果。
[0033]其中，所述叶底肥壮度的数字化评价方法，包括以下步骤：
[0034]S1、创建一种茶叶肥壮度的客观评价方法，得到所测茶样肥壮度的评价标准；
[0035]S2、一次性采集约含50个芽头的干茶，按照国标法冲泡，待芽叶完全泡开后，将芽叶放在叶底盘中，并加入适量清水，使茶叶完全舒展，茶芽之间互不重叠，固定拍摄距离，使用摄像设备通过无影灯摄影棚进行垂直拍摄，获取无阴影的茶叶正面清晰图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种茶叶肥壮度的数字化评价方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、创建一种茶叶肥壮度的客观评价方法，得到所测茶样肥壮度的评价标准；S2、一次性采集约50个茶芽，使茶芽之间互不重叠，固定拍摄距离，使用摄像设备通过无影灯摄影棚进行垂直拍摄，获取无阴影的茶叶正面清晰图像；S3、茶样原始图片输入计算机，利用python编程，原始图片通过转灰度图、二值化、平滑和补洞等预处理图像，然后连通区域分析，形态学操作，边缘检测，轮廓检测，将检测到的轮廓进行遍历，然后对图像中的每个点进行多边形检测，获得该点到当前轮廓的距离。用cv2.minMaxLoc函数获取最大内切圆的中心点坐标和半径。用cv2.minEnclosingCircle函数获取最小外接圆的中心点坐标和半径。进一步得到每一茶芽最大内切圆的直径和最小外接圆的直径，创建肥壮度测量计算方法，测出50个茶芽的肥壮度指数(以像素来量化)，所述计算公式为：其中SI：肥壮度；CCD
min
：茶芽最小外接圆的直径；ICD
max
：茶芽最大内切圆的直径。S4、将得到茶芽的长度(茶芽最小外接圆的直径)和宽度(茶芽最大内切圆的直径)的像素值按像素值与实际值的比例关系换算成茶芽的长度和宽度的实际测量值；S5、根据茶叶肥壮度评价标准，得出每个茶芽的肥壮度评语，统计得票最多的评语作为此茶样茶叶肥壮度的总体评价结果。2.根据权利要求1所述的一种茶叶肥壮度的数字化评价方法，其特征在于：所述步骤S1中的一种茶叶肥壮度的客观评价方法：具体步骤如下：(1)分别建立大叶种茶和中小叶种茶肥壮度的大数据库(大数据采样，专家给出评价)；(2)从大叶种茶和中小叶种茶肥壮度的大数据库中抽取大样本，用本专利测量方法测出每一个茶芽的长度、宽度和长宽比。(3)将步骤(2)测量的结果结合(1)，分别建立大叶种茶和中小叶种茶肥壮度的评价标准，使感官审评与数字化评价有效结合，实现对不同叶种的鲜叶、叶底等多个维度、量化的客观评价。(4)对所测茶样按本专利方法测量，测出每一个茶芽(以像素来量化)的长度、宽度和长宽比，将得到茶芽的长度和宽度的像素值按像素值与实际值的比例关系换算成茶芽的长度和宽度的实际测量值，对照大叶种茶、中小叶种茶的茶叶肥壮度评价标准，得出每个茶芽的肥壮度评语，统计得票最多的评语作为此茶样茶叶肥壮度的总体评价结果。3.根据权利要求1所述的一种茶叶肥壮度的数字化评价方法，其特征在于：所述最小外接圆是指一个实际轮廓的外接圆中直径为最小的外接圆，在一个实际轮廓围成的区域内任取一点O为圆心,画一个能包容整个实际轮廓图的圆，这个圆就是此轮廓的一个外接圆，在一个茶芽上画最小外接圆，得到此茶芽最小外接圆的直径，此直径就是此茶芽的芽基到芽尖的距离，也就是此茶芽的长度。4.根据权利要求1所述的一种茶叶肥壮度的数字化评价方法，其特征在于：所述最大内切圆是指以一个轮廓内部距离轮廓线最远的一个点为圆心得到的内切圆；所述内切圆，是指与多边形各边都相切的圆。茶芽的宽度可以通过测茶芽最大内切圆的直径得到。5.根据权利要求1所述的一种茶叶肥壮度的数字化评价方法，其特征在于：所述肥壮度
评价对象包括鲜叶和叶底，所述鲜叶和叶底的肥壮度评价方法不同。6.根据权利要求5所述的一种茶叶肥壮度的数字化评价方法，其特征在于：所述鲜叶肥壮度的数字化评价方法，包括以下步骤：S1、创建一种茶叶肥壮度的客观评价方法，得到所测茶样肥壮度的评价标准；S2、一次性采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：林杰，梁秀华，李腊梅，王校常，王周立，仝晨，钟玉，
申请(专利权)人：新昌中国大佛龙井研究院，
类型：发明
国别省市：