【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字化，尤其涉及一种绿茶数字化拼配方法及系统。
技术介绍
1、在常规的茶叶种植产业中，往往会借助于自动化的机器，对茶叶进行分类和拼配。通常，管理人员会配置好不同的成品茶叶的配比，然后机器会按照该配比从不同的茶叶集合中获取茶叶，并将获取的茶叶拼配在一起。
2、然而，不同的茶叶集合在实际应用中可参考的参数较多，单纯按照重量进行配比，会导致成品茶叶无法满足用户的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种绿茶数字化拼配方法及系统，能够提高成品茶叶的配比智能化程度。
2、本专利技术一方面提供一种绿茶数字化拼配方法，所述方法包括：
3、获取待拼配的多个茶叶集合；
4、分别拍摄各个所述茶叶集合对应的茶叶图像，并从所述茶叶图像中识别各个所述茶叶集合的干燥程度；
5、针对任一所述茶叶集合，通过红外光谱获取所述茶叶集合的成分；
6、按照所述干燥程度和所述成分，从所述多个茶叶集合中分别获取部分茶叶，并将获取的各个部分茶叶进行拼配。
7、在一个实施方式中，从所述茶叶图像中识别各个所述茶叶集合的干燥程度包括：
8、对所述茶叶图像进行不同光照条件下的曝光，以生成所述茶叶图像对应的衍生图像；
9、针对任一衍生图像，通过完成训练的识别模型对所述衍生图像进行处理，得到所述衍生图像的预测干燥程度；
10、汇总归属于同一茶叶集合中的各个衍生图像的预测干燥程度，并基于所述预测干
11、在一个实施方式中，基于所述预测干燥程度，确定所述茶叶集合的干燥程度包括：
12、计算各个所述预测干燥程度的平均值，并将所述平均值表征的干燥程度作为所述茶叶集合的干燥程度；
13、或者
14、生成所述预测干燥程度的拟合曲线，并基于所述拟合曲线将异常的预测干燥程度剔除，并基于剩余的预测干燥程度确定所述茶叶集合的干燥程度。
15、在一个实施方式中，按照所述干燥程度和所述成分，从所述多个茶叶集合中分别获取部分茶叶包括：
16、获取待拼配的目标茶叶的标准干燥信息和标准成分；
17、以所述标准干燥信息和所述标准成分为目标值，以各个茶叶集合中的部分茶叶为变量，构建拼配目标函数；
18、解算所述拼配目标函数，以确定各个所述部分茶叶的茶叶量。
19、在一个实施方式中，从所述茶叶图像中识别各个所述茶叶集合的干燥程度包括：
20、步骤一：设茶叶存储环境温度为t摄氏度，则在该温度下饱和水汽压的值pt为：
21、
22、其中e为自然数，p0为温度为0摄氏度时的饱和水汽压；
23、步骤二：根据步骤一计算的t摄氏度下的饱和水汽压值，计算茶叶在t摄氏度下的水汽蒸发系数，其计算公式如下：
24、
25、其中st为茶叶在t摄氏度下的水汽蒸发系数；
26、步骤三：设茶叶在当前环境当前时间点的含水率为f0，则其在t时刻后的含水率ft为：
27、
28、其中n为茶叶和空气的接触面积，α为干湿表常数，ft表征茶叶在t时刻后的含水情况，亦即干燥程度。
29、本专利技术另一方面提供一种绿茶数字化拼配系统，所述系统包括：
30、茶叶集合获取单元，用于获取待拼配的多个茶叶集合；
31、干燥程度获取单元，用于分别拍摄各个所述茶叶集合对应的茶叶图像，并从所述茶叶图像中识别各个所述茶叶集合的干燥程度；
32、成分获取单元，用于针对任一所述茶叶集合，通过红外光谱获取所述茶叶集合的成分；
33、拼配单元，用于按照所述干燥程度和所述成分，从所述多个茶叶集合中分别获取部分茶叶，并将获取的各个部分茶叶进行拼配。
34、在一个实施方式中，所述干燥程度获取单元具体用于，对所述茶叶图像进行不同光照条件下的曝光，以生成所述茶叶图像对应的衍生图像；针对任一衍生图像，通过完成训练的识别模型对所述衍生图像进行处理，得到所述衍生图像的预测干燥程度；汇总归属于同一茶叶集合中的各个衍生图像的预测干燥程度，并基于所述预测干燥程度，确定所述茶叶集合的干燥程度。
35、在一个实施方式中，所述干燥程度获取单元具体用于，计算各个所述预测干燥程度的平均值，并将所述平均值表征的干燥程度作为所述茶叶集合的干燥程度；或者生成所述预测干燥程度的拟合曲线，并基于所述拟合曲线将异常的预测干燥程度剔除，并基于剩余的预测干燥程度确定所述茶叶集合的干燥程度。
36、在一个实施方式中，所述拼配单元，具体用于获取待拼配的目标茶叶的标准干燥信息和标准成分；以所述标准干燥信息和所述标准成分为目标值，以各个茶叶集合中的部分茶叶为变量，构建拼配目标函数；解算所述拼配目标函数，以确定各个所述部分茶叶的茶叶量。
37、本专利技术提供的技术方案，通过计算机视觉算法和红外光谱数据，可以综合地确定各个茶叶集合的干燥程度和成分，从而为茶叶拼配提供了精细化的数据基础。后续，根据待拼配的成品茶叶，可以根据干燥程度和成分，智能地从不同的茶叶集合中抓取对应的部分茶叶进行拼配，不仅提高了茶叶拼配的效率，还能够满足用户的口感需求。
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1.一种绿茶数字化拼配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述茶叶图像中识别各个所述茶叶集合的干燥程度包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述预测干燥程度，确定所述茶叶集合的干燥程度包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述干燥程度和所述成分，从所述多个茶叶集合中分别获取部分茶叶包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述茶叶图像中识别各个所述茶叶集合的干燥程度包括：
6.一种绿茶数字化拼配系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述干燥程度获取单元具体用于，对所述茶叶图像进行不同光照条件下的曝光，以生成所述茶叶图像对应的衍生图像；针对任一衍生图像，通过完成训练的识别模型对所述衍生图像进行处理，得到所述衍生图像的预测干燥程度；汇总归属于同一茶叶集合中的各个衍生图像的预测干燥程度，并基于所述预测干燥程度，确定所述茶叶集合的干燥程度。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述拼配单元，具体用于获取待拼配的目标茶叶的标准干燥信息和标准成分；以所述标准干燥信息和所述标准成分为目标值，以各个茶叶集合中的部分茶叶为变量，构建拼配目标函数；解算所述拼配目标函数，以确定各个所述部分茶叶的茶叶量。
10.一种茶叶干燥程度识别方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种绿茶数字化拼配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述茶叶图像中识别各个所述茶叶集合的干燥程度包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述预测干燥程度，确定所述茶叶集合的干燥程度包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述干燥程度和所述成分，从所述多个茶叶集合中分别获取部分茶叶包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述茶叶图像中识别各个所述茶叶集合的干燥程度包括：
6.一种绿茶数字化拼配系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述干燥程度获取单元具体用于，对所述茶叶图像进行不同光照条件下的曝光，以生成所述茶叶图像对应的衍生图像；针对任一衍生图像，通过完成训练的识别模型对所述衍生图像进...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨肖委，沈强，陈瑶，杨文，
申请(专利权)人：贵州省茶叶研究所，
类型：发明
国别省市：
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