一种茶叶智能筛分方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种茶叶智能筛分方法及系统，涉及智能控制技术领域，该方法包括：获得原料茶图像集，并同步至茶梗参数识别子网络，以获得目标茶梗尺寸参数集，分析目标茶梗尺寸参数集，获得第一层级控制参数以及第一层级筛网尺寸；交互确定目标筛分规格等级，包括K级筛分规格及对应的K个茶叶粒度约束；根据K个茶叶粒度约束配置K个层级筛网尺寸；交互确定目标筛分成本约束，获取目标湿度指数；以目标湿度指数和目标筛分成本约束为基准，寻优确定目标层级控制参数。本发明专利技术解决了现有技术中由于无法对茶叶进行有效的分级筛选，导致茶叶生产效率和质量低的技术问题，达到了通过多级筛分控制参数寻优，提高茶叶筛分质量和生产效率的技术效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
一种茶叶智能筛分方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能控制
，具体涉及一种茶叶智能筛分方法及系统。

技术介绍

[0002]茶叶筛分目的是分离茶叶大小，以便分别加工，提高茶叶的商品价值，使茶叶品质规格化。采用茶叶筛选机对茶叶进行筛分，可以提高茶叶的筛分效率，但现有技术基于振动筛进行茶叶筛分时，设备的控制参数通常基于历史经验设定，筛分的稳定性较低，易造成茶叶碰撞碎裂，影响茶叶的质量，且无法对茶叶进行有效的分级筛选，导致实际筛选过程生产效率较低。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种茶叶智能筛分方法及系统，用于解决现有技术中由于无法对茶叶进行有效的分级筛选，导致茶叶生产效率和质量低的技术问题。
[0004]本申请的第一个方面，提供了一种茶叶智能筛分方法，所述方法包括：获得原料茶图像集，其中，所述原料茶图像集通过对待筛分原料茶进行多次翻滚混合后，进行图像采集生成；将所述原料茶图像集同步至茶梗参数识别子网络，以获得目标茶梗尺寸参数集；获得第一层级控制参数，其中，所述第一层级控制参数通过分析所述目标茶梗尺寸参数集确定，所述第一层级控制参数具有第一层级筛网尺寸标识；交互确定目标筛分规格等级，其中，所述目标筛分规格等级包括K级筛分规格，所述K级筛分规格具有K个茶叶粒度约束；根据所述K个茶叶粒度约束对应配置K个层级筛网尺寸，所述第一层级筛网尺寸和所述K个层级筛网尺寸构成层级筛网配置约束；交互确定目标筛分成本约束，其中，所述目标筛分成本约束包括目标筛分效率约束和目标筛分损耗约束；获取目标湿度指数，其中，所述目标湿度指数通过交互湿度采集装置确定；以所述目标湿度指数和所述目标筛分成本约束为基准，寻优确定目标层级控制参数，其中，所述目标层级控制参数包括K级层级控制参数。
[0005]本申请的第二个方面，提供了一种茶叶智能筛分系统，所述系统包括：原料茶图像集获取模块，所述原料茶图像集获取模块用于获得原料茶图像集，其中，所述原料茶图像集通过对待筛分原料茶进行多次翻滚混合后，进行图像采集生成；目标茶梗尺寸参数集获取模块，所述目标茶梗尺寸参数集获取模块用于将所述原料茶图像集同步至茶梗参数识别子网络，以获得目标茶梗尺寸参数集；第一层级控制参数获取模块，所述第一层级控制参数获取模块用于获得第一层级控制参数，其中，所述第一层级控制参数通过分析所述目标茶梗尺寸参数集确定，所述第一层级控制参数具有第一层级筛网尺寸标识；目标筛分规格等级确定模块，所述目标筛分规格等级确定模块用于交互确定目标筛分规格等级，其中，所述目标筛分规格等级包括K级筛分规格，所述K级筛分规格具有K个茶叶粒度约束；层级筛网尺寸配置模块，所述层级筛网尺寸配置模块用于根据所述K个茶叶粒度约束对应配置K个层级筛网尺寸，所述第一层级筛网尺寸和所述K个层级筛网尺寸构成层级筛网配置约束；目标筛分成本约束确定模块，所述目标筛分成本约束确定模块用于交互确定目标筛分成本约束，其
中，所述目标筛分成本约束包括目标筛分效率约束和目标筛分损耗约束；目标湿度指数获取模块，所述目标湿度指数获取模块用于获取目标湿度指数，其中，所述目标湿度指数通过交互湿度采集装置确定；目标层级控制参数寻优模块，所述目标层级控制参数寻优模块用于以所述目标湿度指数和所述目标筛分成本约束为基准，寻优确定目标层级控制参数，其中，所述目标层级控制参数包括K级层级控制参数。
[0006]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请提供的一种茶叶智能筛分方法，涉及智能控制
，通过将原料茶图像集同步至茶梗参数识别子网络，以获得目标茶梗尺寸参数集，进而确定茶梗筛分的第一层级控制参数及第一层级筛网尺寸，通过交互确定茶叶筛分的K级筛分规格及对应的K个茶叶粒度约束，配置K个层级筛网尺寸，然后获取目标筛分成本约束和目标湿度指数，并以目标湿度指数和目标筛分成本约束为基准进行寻优，确定目标层级控制参数，解决了现有技术中由于无法对茶叶进行有效的分级筛选，导致茶叶生产效率和质量低的技术问题，实现了通过多级筛分控制参数寻优，提高茶叶筛分的稳定性，进而提高茶叶质量和生产效率，降低成本损耗的技术效果。
附图说明
[0007]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0008]图1为本申请实施例提供的一种茶叶智能筛分方法流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种茶叶智能筛分方法中获得目标茶梗尺寸参数集的流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种茶叶智能筛分方法中获得第一层级控制参数的流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种茶叶智能筛分系统结构示意图。
[0009]附图标记说明：原料茶图像集获取模块11，目标茶梗尺寸参数集获取模块12，第一层级控制参数获取模块13，目标筛分规格等级确定模块14，层级筛网尺寸配置模块15，目标筛分成本约束确定模块16，目标湿度指数获取模块17，目标层级控制参数寻优模块18。
具体实施方式
[0010]本申请提供了一种茶叶智能筛分方法，用于解决现有技术中由于无法对茶叶进行有效的分级筛选，导致茶叶生产效率和质量低的技术问题。
[0011]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0012]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的
数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
[0013]实施例一：如图1所示，本申请提供了一种茶叶智能筛分方法，所述方法包括：S10：获得原料茶图像集，其中，所述原料茶图像集通过对待筛分原料茶进行多次翻滚混合后，进行图像采集生成；示例性地，对待筛分原料茶进行多次翻滚混合，并在每次翻滚后使用图像采集设备对待筛分原料茶进行图像采集，获取多张待筛分原料茶的外观图像，并由此组成原料茶图像集，所述原料茶图像集中包含多张待筛分原料茶的茶叶、茶梗等的尺寸、数量及分布情况，可以作为茶叶尺寸识别的基础数据。
[0014]S20：将所述原料茶图像集同步至茶梗参数识别子网络，以获得目标茶梗尺寸参数集；具体的，将采集到的所述原料茶图像集同步传输至茶梗参数识别子网络，通过所述茶梗参数识别子本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种茶叶智能筛分方法，其特征在于，所述方法包括：获得原料茶图像集，其中，所述原料茶图像集通过对待筛分原料茶进行多次翻滚混合后，进行图像采集生成；将所述原料茶图像集同步至茶梗参数识别子网络，以获得目标茶梗尺寸参数集；获得第一层级控制参数，其中，所述第一层级控制参数通过分析所述目标茶梗尺寸参数集确定，所述第一层级控制参数具有第一层级筛网尺寸标识；交互确定目标筛分规格等级，其中，所述目标筛分规格等级包括K级筛分规格，所述K级筛分规格具有K个茶叶粒度约束；根据所述K个茶叶粒度约束对应配置K个层级筛网尺寸，所述第一层级筛网尺寸和所述K个层级筛网尺寸构成层级筛网配置约束；交互确定目标筛分成本约束，其中，所述目标筛分成本约束包括目标筛分效率约束和目标筛分损耗约束；获取目标湿度指数，其中，所述目标湿度指数通过交互湿度采集装置确定；以所述目标湿度指数和所述目标筛分成本约束为基准，寻优确定目标层级控制参数，其中，所述目标层级控制参数包括K级层级控制参数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述原料茶图像集同步至茶梗参数识别子网络，以获得目标茶梗尺寸参数集，所述方法还包括：所述茶梗参数识别子网络包括图像预处理层、像素颜色统一层、轮廓识别层和尺寸参数识别层；获得第一原料茶图像，其中，所述第一原料茶图像从所述原料茶图像集调用获得；生成第一RGB色彩空间，其中，所述第一RGB色彩空间经由所述图像预处理层对所述第一原料茶图像进行图像转换生成；所述像素颜色统一层预设颜色分离阈值，将所述第一RGB色彩空间输入所述像素颜色统一层进行像素点颜色统一化处理，获得第一颜色分离图像；获得第一茶梗轮廓图像集，其中，所述第一茶梗轮廓图像集通过将所述第一颜色分离图像输入所述轮廓识别层进行茶梗轮廓提取获得；基于所述尺寸参数识别层进行所述第一茶梗轮廓图像集的尺寸识别和序列化处理，获得第一茶梗轮廓尺寸约束；以此类推，获得映射于所述原料茶图像集的所述目标茶梗尺寸参数集。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，获得第一层级控制参数，其中，所述第一层级控制参数通过分析所述目标茶梗尺寸参数集确定，所述第一层级控制参数具有第一层级筛网尺寸的标识，所述方法还包括：序列化所述目标茶梗尺寸参数集，并进行最小茶梗参数调用，获得第一层级筛网约束；预构建标准筛网参数集，其中，所述标准筛网参数集包括多组标准筛网参数信息；序列化所述标准筛网参数集，并将所述第一层级筛网约束穿插进序列化后的所述标准筛网参数集，获得层级约束穿插节点；基于所述层级约束穿插节点调用获得所述第一层级筛网尺寸；将所述第一层级筛网尺寸同步至历史控制参数数据库，匹配获得第一层级控制参数，采用所述第一层级筛网尺寸进行所述第一层级控制参数的标识处理。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，交互确定目标筛分成本约束，其中，所述目标筛分成本约束包括目标筛分效率约束和目标筛分损耗约束，之后，所述方法还包括：根据所述K级筛分规格交互确定K级筛分茶叶单价；确定K级筛选权重参数，其中，所述K级筛选权重参数根据所述K级筛分茶叶单价计算获取；根据所述K级筛选权重参数和所述目标筛分效率约束反向计算获得K级筛分效率约束；根据所述K级筛选权重参数和所述目标筛分损耗约束正向计算获得K级筛分损耗约束；根据所述K级筛分效率约束和所述K级筛分损耗约束，寻优确定所述K级层级控制参数；根据所述K级筛选权重参数进行标准寻优步长调节，获得K组控制寻优步长。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，以所述目标湿度指数和所述目标筛分成本约束为基准，寻优确定目标层级控制参数，其中，所述目标层级控制参数包括K级层级控制参数，所述方法还包括：构建第一层级控制寻优起始，其中，所述第一层级控制寻优起始包括第一振幅寻优起始、第一振频寻优起始和第一斜度寻优...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔晓君，牟丽云，尚晓阳，庄美琪，王慧，
申请(专利权)人：山东浏园生态农业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：