【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生产监控，具体为一种普洱茶叶生产流程监控方法及系统。
技术介绍
1、普洱茶是一种发酵茶，其生产工艺复杂且对环境因素非常敏感，因此在生产过程中保持其品质稳定至关重要，普洱茶的生产过程包括采摘、萎凋、杀青、揉捻、发酵、干燥等多个环节，每一个环节都对茶叶的品质产生直接影响，因此需要对每个环节进行精细化的管理和监控，一旦某个环节出现问题，可能会导致整个产品质量的下降，随着传感技术、图像识别技术和大数据分析技术的发展，现代生产监控系统开始引入更多智能化的方法；
2、在现有技术中，茶叶品质监控往往依赖于定期检测，导致识别异常的反应时间较长，异常问题可能未能在第一时间被发现，导致损失或品质波动加剧，且通常会有多个分散的监测点，所得监测数据的集成与关联性分析不足，导致难以从整体上把握茶叶品质监控的全局，缺少对异常原因的深入分析；
3、难以根据生产过程的变化迅速调整监测策略和参数，缺乏自适应性，这使得在面对新的生产工艺或市场要求时，监控准确性和效率大打折扣，缺乏有效的反馈机制，使得生产过程中出现的异常无法进行有效的记录和归纳，从而无法在后续的生产中实现有效的改进和优化。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种普洱茶叶生产流程监控方法及系统，能够有效地解决现有技术的问题。
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现，
5、本专利技
6、步骤1：基于若干生产环节，对应向各生产环节部署若干图像采集设备和温湿度传感采集设备，预设采集频率与采集角度方案，采集茶叶外观图像和温湿度数据，同步进行本地存储；
7、步骤2：预设对应生产环节下的茶叶外观图像与温湿度数据的标准趋势，获取实时采集茶叶外观图像和温湿度数据，并基于标准趋势进行异常捕捉，输出捕捉所得异常点位；
8、步骤3：将每个异常点位与其上一环节状态进行关联，构建异常趋势表；
9、步骤4：基于不同异常点位的当前表现数据和对应异常趋势表，预设图像采集设备和温湿度传感采集设备采集频率与角度的若干等级调整方案；
10、步骤5：获取当前异常趋势表，进行对应等级调整方案应用；
11、步骤6：重新采集并捕捉调整方案应用后的茶叶外观图像和温湿度数据的异常点位，预设异常点位的标准阈值，当重新采集所得异常点位阈值超过标准阈值，则触发报警信息递交管理端，并更新异常趋势表；
12、步骤7：获取步骤6所得异常点位及其异常趋势表为输入，进行异常原因的溯源分析；
13、步骤8：构建纠正数据库，对所输出异常原因进行纠正措施匹配处理。
14、更进一步地，所述步骤2中的异常捕捉过程为：
15、步骤21：对所采集茶叶外观图像进行颜色、纹理和形状特征提取，将所提取的图像特征进行数值转换；
16、步骤22：对所采集的温、湿度数据进行标准化处理，将数据范围归一化；
17、步骤23：将经过数值转换的图像特征和标准化处理的温湿度数据合并，获取以样本为行、特征为列的特征矩阵；
18、步骤24：通过k-means算法对合并后的特征矩阵进行聚类，根据当前聚类结果，确定每个聚类的中心和中心以外样本的分布状态；
19、步骤25：构建标准聚类后的簇内样本的距离度量，基于该距离度量，制定异常检测标准，基于异常检测标准判断当前聚类后的簇内样本的距离度量是否符合标准；
20、步骤26：判断为否，则提取异常数据及其在特征空间中的分布，构成并输出异常点位；
21、步骤27：判断为是，则中止提取。
22、更进一步地，所述步骤4中的调整方案属性包括：基于异常点位产生的图像采集设备及其关联图像采集设备各方位采集的转动调整角度和持续时间，基于异常点位产生的温湿度采集设备及其关联温湿度采集设备的采集范围和采集频率。
23、更进一步地，所述步骤7中异常原因溯源分析的计算公式为：；式中，代表第j个异常原因c对应所有异常点位的影响，代表第i个异常点，代表第l个状态记录，表示第j个异常原因，代表每个异常点在所有原因下的后验概率，代表异常点与状态的相关性测量，n代表异常点数量，m代表异常原因数量。
24、更进一步地，所述异常原因溯源分析的计算公式中，的计算逻辑为：；式中，代表在第j个原因c下观察到第i个异常点a的概率，代表第j个原因c的先验概率，代表第i个异常点a的先验概率。
25、更进一步地，所述异常原因溯源分析的计算公式中，基于异常趋势表，形成时间序列数据，计算每个异常点的趋势变化与状态的相关性，计算逻辑为：；式中，代表异常趋势表t中的第i个异常点的趋势信息。
26、更进一步地，所述步骤8中纠正措施匹配处理的过程为：编辑或读取若干纠正措施构建纠正数据库，并对存入纠正措施进行若干标签措施分配，识别溯源所得异常原因，并对异常原因进行标签化处理，基于若干处理所得标签，在纠正数据库内进行关联匹配，按命中标签值数量，对匹配所得纠正措施进行排序，将匹配所得纠正措施排序递交至管理端。
27、一种普洱茶叶生产流程监控系统，包括：
28、数据采集模块，用于在普洱茶生产的各个环节布置图像采集设备和温湿度传感器，按照预设的采集频率和角度进行操作，实时获取茶叶的外观图像和温湿度数据；
29、标准设定模块，用于设定各个环节的茶叶外观及温湿度的标准趋势；
30、异常捕捉模块，用于将实时获取的茶叶外观图像和温湿度数据与已建立的标准趋势进行比较，当侦测到数据偏离标准趋势时，将自动捕捉到异常点，并记录异常事件的相关信息；
31、趋势分析模块，用于对捕捉到的每个异常点，将其与生产过程中的前一环节状态进行关联分析，建立异常趋势表，记录异常点的发生时间、数据和对应的状态；
32、策略调整模块，用于预设若干采集频率与角度策略，基于当前监测到的异常点的表现，递交对应策略至数据采集模块实施；
33、阈值监控模块，用于根据调整后的采集策略，将数据采集模块再采集数据将与预设的再采集数据标准阈值进行比较，当再采集数据的阈值超过标准阈值时，则更新异常趋势表；
34、溯源分析模块，用于捕捉到的异常点及其对应的异常趋势表，进行溯源追踪，输出导致异常的原因；
35、措施匹配模块，用于构建包含各种纠正方案的数据库，基于当前识别出的异常原因，自动匹配相应的纠正方案。
36、更进一步地，所述阈值监控模块通过无线网络交互连接有警报模块，所述警报模块用于接收阈值监控模块的标准阈值判断结果，当存在违背阈值事件时，则触发报警，向管理端报告异常数据。
37、更进一步地，所述数据采集模块与标准设定模块和阈值监控模块通过无线网络交互连接，所述标准设定模块与异常捕捉模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述步骤2中的异常捕捉过程为：
3.根据权利要求1所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述步骤4中的调整方案属性包括：基于异常点位产生的图像采集设备及其关联图像采集设备各方位采集的转动调整角度和持续时间，基于异常点位产生的温湿度采集设备及其关联温湿度采集设备的采集范围和采集频率。
4.根据权利要求1所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述步骤7中异常原因溯源分析的计算公式为：；式中，代表第j个异常原因c对应所有异常点位的影响，代表第i个异常点，代表第l个状态记录，表示第j个异常原因，代表每个异常点在所有原因下的后验概率，代表异常点与状态的相关性测量，n代表异常点数量，m代表异常原因数量。
5.根据权利要求4所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述异常原因溯源分析的计算公式中，的计算逻辑为：；式中，代表在第j个原因c下观察到第i个异常点a的概率，代表第j个原因c的先验概率，
6.根据权利要求4所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述异常原因溯源分析的计算公式中，基于异常趋势表，形成时间序列数据，计算每个异常点的趋势变化与状态的相关性，计算逻辑为：；式中，代表异常趋势表T中的第i个异常点的趋势信息。
7.根据权利要求1所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述步骤8中纠正措施匹配处理的过程为：编辑或读取若干纠正措施构建纠正数据库，并对存入纠正措施进行若干标签措施分配，识别溯源所得异常原因，并对异常原因进行标签化处理，基于若干处理所得标签，在纠正数据库内进行关联匹配，按命中标签值数量，对匹配所得纠正措施进行排序，将匹配所得纠正措施排序递交至管理端。
8.一种普洱茶叶生产流程监控系统，所述系统是基于所述权利要求1-7中任一项的一种普洱茶叶生产流程监控方法的实施系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的一种普洱茶叶生产流程监控系统，其特征在于，所述阈值监控模块通过无线网络交互连接有警报模块，所述警报模块用于接收阈值监控模块的标准阈值判断结果，当存在违背阈值事件时，则触发报警，向管理端报告异常数据。
10.根据权利要求8所述的一种普洱茶叶生产流程监控系统，其特征在于，所述数据采集模块与标准设定模块和阈值监控模块通过无线网络交互连接，所述标准设定模块与异常捕捉模块通过无线网络交互连接，所述异常捕捉模块与趋势分析模块通过无线网络交互连接，所述趋势分析模块与策略调整模块通过无线网络交互连接，所述阈值监控模块与溯源分析模块通过无线网络交互连接，所述溯源分析模块与措施匹配模块通过无线网络交互连接。
...【技术特征摘要】
1.一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述步骤2中的异常捕捉过程为：
3.根据权利要求1所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述步骤4中的调整方案属性包括：基于异常点位产生的图像采集设备及其关联图像采集设备各方位采集的转动调整角度和持续时间，基于异常点位产生的温湿度采集设备及其关联温湿度采集设备的采集范围和采集频率。
4.根据权利要求1所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述步骤7中异常原因溯源分析的计算公式为：；式中，代表第j个异常原因c对应所有异常点位的影响，代表第i个异常点，代表第l个状态记录，表示第j个异常原因，代表每个异常点在所有原因下的后验概率，代表异常点与状态的相关性测量，n代表异常点数量，m代表异常原因数量。
5.根据权利要求4所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述异常原因溯源分析的计算公式中，的计算逻辑为：；式中，代表在第j个原因c下观察到第i个异常点a的概率，代表第j个原因c的先验概率，代表第i个异常点a的先验概率。
6.根据权利要求4所述的一种普洱茶叶生产流程监控方法，其特征在于，所述异常原因溯源分析的计算公式中，基于异常趋势表，形成时间序列数据，计算每个异常点的趋势变化与状态的相关性，计算逻辑为...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭剑飞，张猛，曾丽欢，李鹏，
申请(专利权)人：东莞市大益茶业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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