唐思均，覃鳳清，李　彪，張　婭（.宜賓職業(yè)技術(shù)學(xué)院；.宜賓學(xué)院，四川宜賓 644000）

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計算機在茶業(yè)中的應(yīng)用展望

唐思均1，覃鳳清2，李彪1，張婭1
（1.宜賓職業(yè)技術(shù)學(xué)院；2.宜賓學(xué)院，四川宜賓 644000）

隨著人們生活水平的不斷提高，飲茶逐漸得到了更大范圍的普及，茶葉市場也得到了進(jìn)一步的活躍發(fā)展。在現(xiàn)代茶行業(yè)中，茶葉的生產(chǎn)和管理呈現(xiàn)出了智能化和自動化的特點，推動了茶葉生產(chǎn)效率的提升，計算機技術(shù)作為當(dāng)前先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，它在茶葉生產(chǎn)中的應(yīng)用可以改變傳統(tǒng)模式中的不足之處，采用新的方法實現(xiàn)一體化的管理，這對茶業(yè)市場的發(fā)展是十分有利的。基于此，本文從當(dāng)前茶業(yè)市場的現(xiàn)狀入手，對計算機技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了分析探討，確保茶葉生產(chǎn)和管理的自動化。

計算機；茶業(yè)；先進(jìn)技術(shù)；應(yīng)用

計算機技術(shù)的廣泛普及和應(yīng)用，為了茶業(yè)市場的進(jìn)一步發(fā)展和創(chuàng)新注入了新的活力，從茶葉的生產(chǎn)角度來講，傳統(tǒng)的管理模式已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)代茶業(yè)市場的發(fā)展要求，隨著市場經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展，計算機技術(shù)在茶業(yè)市場中的應(yīng)用也逐漸形成了一套完整健全的體系，實現(xiàn)了茶葉生產(chǎn)和管理全過程的自動化，大大提高了茶葉生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。

1　計算機在茶葉種植園中的應(yīng)用

過去傳統(tǒng)的茶葉種植園由于經(jīng)濟(jì)的原因，導(dǎo)致管理方式粗放，對于茶葉市場的信息掌握不及時，在生產(chǎn)過程中需要投入大量的勞動力，這樣就導(dǎo)致了種植的資源投入過多，經(jīng)濟(jì)效益下降，很多茶園種植者由于自身認(rèn)識水平不足，導(dǎo)致茶葉種植的投入和效益不成比例，而當(dāng)前市場競爭的加劇，茶葉衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)有了更高的要求，這對茶葉種植管理來說就需要進(jìn)行改革完善，實行精細(xì)化的生產(chǎn)作業(yè)，以最少的投入獲得最大的效益，滿足時代發(fā)展的基本要求。計算機在茶葉種植中的應(yīng)用，可以采用新的技術(shù)和工藝，根據(jù)種植園的實際狀況和特點構(gòu)建相關(guān)數(shù)學(xué)模型，對不同的模塊進(jìn)行自動的分析和處理，并對種植的施肥量、營養(yǎng)診斷以及效益預(yù)測等提供有效的咨詢信息，此外，它的應(yīng)用還可以提高茶葉的經(jīng)濟(jì)價值，依據(jù)于“3S”技術(shù)可以實現(xiàn)種植的全方位、多角度管理，對茶葉生長進(jìn)行全面的監(jiān)控，為茶農(nóng)提供及時的全面的信息，進(jìn)而提高茶葉種植的針對性，減少病蟲害的發(fā)生，例如茶樹樹葉受到的病蟲害狀況，就可以依據(jù)它的葉子表面的具體受害程度和面積大小來看出，這是當(dāng)前對其病害程度判斷的重要形式，根據(jù)所觀察到的損害結(jié)果我們可以進(jìn)行下一步工作，進(jìn)而采取相對應(yīng)的維護(hù)解決對策，促進(jìn)茶園生產(chǎn)效率的提高［1］。

2　茶葉產(chǎn)品在進(jìn)行加工初期時的計算機應(yīng)用

2.1茶葉葉子的嫩鮮程度管理方面

在當(dāng)前先進(jìn)技術(shù)的大范圍發(fā)展應(yīng)用下，為茶農(nóng)種植提供了重要參考，茶農(nóng)種植者以及逐漸實現(xiàn)了在計算機圖像處理技術(shù)應(yīng)用下來實現(xiàn)對茶葉種植的實時監(jiān)測，對茶葉的科研工作帶來很大的便利。在茶葉的加工處理環(huán)節(jié)，以先進(jìn)的加工技術(shù)并結(jié)合計算機我們就可以對葉子的嫩鮮程度進(jìn)行合理的判定，這樣做的另一個好處就是還可以實現(xiàn)它的色澤參數(shù)信息量化，對鮮葉質(zhì)量和判斷等級進(jìn)行綜合評價，葉片的嫩鮮程度差異以及它的色澤參數(shù)兩者之間也存在有很大的差異，各有各自的特點，而且它的其他顏色包括紅、綠等顏色色澤在這方面的差異也表現(xiàn)的十分明顯，并不是都趨于一致，隨著茶農(nóng)在這方面工作上的不斷創(chuàng)新，計算機的應(yīng)用有了更為充足的條件和氛圍，在它的作用下可以有效確保茶葉葉子自身的嫩鮮程度和色澤可靠性，而且在實現(xiàn)這一作用的同時還可以由此反映出茶葉葉子的枯萎狀況，掌握其生長的基本特性，這樣可以確保茶葉制作的一致性，提高制茶方案的科學(xué)性和合理性［2］。

2.2綠茶在進(jìn)行殺青處理時

綠茶在現(xiàn)代茶產(chǎn)品中是重要的構(gòu)成部分，從它的實際生產(chǎn)和制作來看，它的整個環(huán)節(jié)具有細(xì)致化和標(biāo)準(zhǔn)化的特征，對各個環(huán)節(jié)的要求都很要個，尤其是殺青處理環(huán)節(jié)，更是如此，它對整個制作過程質(zhì)量都有重要影響，對于這方面的研究，我們采用對加熱介質(zhì)進(jìn)行合理控制的方式來實現(xiàn)實時掌控茶葉的加熱溫度值，對其變化也有明確掌握，在獲得了相關(guān)數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上來形成一個完整的計算機控制系統(tǒng)，采用計算機來對殺青進(jìn)行控制的流程是依據(jù)于實際投葉量、鮮葉的嫩度以及熱空氣初始溫度等影響殺青效果的因素來對加熱元件的溫度進(jìn)行實時調(diào)整，那么這其中計算機系統(tǒng)的主要任務(wù)就是來描述加熱介質(zhì)的溫度曲線變化，并且還可以對其進(jìn)行靈活的修改。

2.3茶葉的烘干

在茶葉制作過程中，對于茶葉的烘干處理是需要大量的能量消耗的，烘干溫度的不穩(wěn)定和茶葉含水量的多變，會導(dǎo)致干燥品質(zhì)出現(xiàn)下降以及能量的消耗費。在計算機應(yīng)用的系統(tǒng)下，具有提高茶葉品質(zhì)、增加經(jīng)濟(jì)效益以及葉子溫度的反映三個不同角度的功能，那么我們依據(jù)茶葉中所含有的水分多少來合理的確定需要烘干的時間，保證時間設(shè)置的合理性，在風(fēng)的溫度反映下我們還可以實現(xiàn)自動適應(yīng)溫度的功能，系統(tǒng)可以按照出口處葉溫來對烘干程度進(jìn)行合理判斷，以在含水量基礎(chǔ)上自動調(diào)節(jié)時間，一方面提高了茶葉烘干的品質(zhì)優(yōu)良和穩(wěn)定性，另一方面也減少了熱能的浪費。除此之外，計算機技術(shù)還可以應(yīng)用在茶葉的炒制環(huán)節(jié)，例如采用計算機來實現(xiàn)對龍井茶炒制機的自動化控制和管理，之所以是自動化控制和管理就是因為它實現(xiàn)了各項炒制參數(shù)的數(shù)字量化，進(jìn)而會制作出數(shù)字模型和控制曲線圖，而后再把獲得的軟件信息寫入到計算機的單片中，寫入之后我們就可以在單片作用下來對炒制機的整個過程進(jìn)行高效控制和管理，同時使計算機具備一個人機對話的功能，而且還具有的一個功能就是對曲線的修改，這樣可以滿足茶葉產(chǎn)區(qū)、級別等的不同的炒制要求［3］。

2.4精制茶廠技術(shù)管理方面

茶葉在種植收獲后，會囤壓在茶廠中，而茶廠所有的存貨中是有著多種多樣的品種、產(chǎn)地、等級、品質(zhì)以及價格等的批次，由于它的囤積量較大，只有采用計算機才可以實現(xiàn)準(zhǔn)確的管理統(tǒng)計和成本核算，減少人工核算量的投入。相對于傳統(tǒng)的管理模式來說，計算機具有容量大、運算速率快等的優(yōu)勢在茶葉進(jìn)出口業(yè)務(wù)管理中有廣泛應(yīng)用，可以減少工作中的誤差，使最后得到的數(shù)據(jù)更為科學(xué)合理，同時還可以對拼配業(yè)務(wù)部門對庫存茶葉的品種結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)起到有效的指導(dǎo)作用，使其工作效率得到提升。

2.5對于茶葉進(jìn)行揀剔

在對毛茶進(jìn)行精加工處理過程中，揀剔是重要的一個工序，它可以對茶葉起到篩選作用，篩去毛茶中存在的莖梗、老葉以及雜葉等的次質(zhì)茶，進(jìn)而使茶葉的形態(tài)和顏色更為美觀，傳統(tǒng)的揀剔方式以人工為主，這需要大量的勞動力，并且揀剔的效率也很低，使得茶葉成本明顯增加，那么在計算機技術(shù)的廣泛應(yīng)用下，它可以實現(xiàn)智能化、自動化的揀剔，使其成本大大下降，使其更具有社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。相關(guān)研究者按照毛茶中茶梗的顏色、形狀等方面存在的明顯差異，結(jié)合先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)采用了在線識別分揀技術(shù)，在這種技術(shù)的廣泛應(yīng)用下實現(xiàn)了光學(xué)和機械兩種方式的有機融合，多維模式的識別可以在很大程度上降低錯誤率。除此之外，它還具有一定的獨立性，一般不會受到外界環(huán)境的影響，它在當(dāng)前茶葉揀剔中的應(yīng)用是有良好發(fā)展前景的。

2.6茶葉的評審環(huán)節(jié)

隨著人們對于茶葉的關(guān)注度不斷提升，茶葉審評工作逐漸得到了人們的重視，所謂的茶葉評審主要是以人的感官為主，對茶葉的品質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確快速的確定，減少可能出現(xiàn)的誤差，但是，需要注意的是，在這一過程中人們的感官靈敏度并不是一直不變的，會受到諸多因素的影響，這些因素既包括自然環(huán)境也包括內(nèi)部環(huán)境，這樣就很難確保最后評審結(jié)果的精確性，使其出現(xiàn)一定的誤差，而且不同的評審人員感官、視覺、味覺等方面也有很大的差異性。那么在計算機的作用下，采用新的技術(shù)和設(shè)備對評審起到輔助檢測的作用，使最后的評審結(jié)果更為準(zhǔn)確合理，更能反映出茶葉的品質(zhì)。研究者在這種形勢下，采用了新型的視覺和味覺等評審方面的新技術(shù)和設(shè)備，并且也取得了顯著的成效。

除了上述的分析外，對于茶葉品質(zhì)的特征分析，還有的一項重要元素就是色澤，它和茶葉的香氣、滋味等的因素密切相關(guān)。那么對于計算機視覺來說，它是在計算機的作用下，來模擬生物微觀或者是宏觀視覺功能的技術(shù)提取涉及到的特征值，然后以此為依據(jù)對茶葉的顏色色澤因素進(jìn)行一個準(zhǔn)確合理的定量描述，使其各項指標(biāo)更接近于標(biāo)準(zhǔn)化和定量化。它的實際評審過程是在攝像機的作用下把識別和描述的對象通過圖像形式來進(jìn)行全面綜合的記錄，經(jīng)過對它的特征檢測后得到圖像的地層基本特征，再在此基礎(chǔ)上利用計算機圖像處理系統(tǒng)實現(xiàn)對圖像特征的預(yù)處理、邊緣增強予以圖像的分割等，這樣的好處是可以對真實信息起到恢復(fù)作用，使它的識別效果準(zhǔn)確性得到提高。通常情況下，計算機在實際應(yīng)用中，尤其是在視覺中的色澤識別方面，它是有明確的依據(jù)的，它所依據(jù)的是CIE標(biāo)準(zhǔn)色度學(xué)的RGB顏色系統(tǒng)，它的核心是紅、綠、藍(lán)三基色學(xué)說，在這種系統(tǒng)作用下，利用RGB通道的變化可以得到所需要的各種顏色種類［4］。相關(guān)研究者把HIS圖像作為基本模型，提取H作為識別指標(biāo)的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種新的方法，這樣可以實現(xiàn)對茶葉圖像的有效識別，在這種系統(tǒng)的作用下，最后所得的檢測結(jié)果和人工方式判別的結(jié)果是十分接近的，這就從側(cè)面說明了采用計算機視覺來作為新的識別模式是可進(jìn)行實際操作的，它可以說是茶葉感官品質(zhì)檢測的一種新的方法和形勢，對于茶葉的評審結(jié)果科學(xué)性是有重要作用的，而且隨著科學(xué)技術(shù)特別是計算機的廣泛普及，在這方面的研究應(yīng)用也出現(xiàn)了更多的新的方法和途徑。

3　總結(jié)

隨著人們生活水平的不斷提高，人們對于茶葉有了越來越的關(guān)注，茶葉逐漸成為了人們生活中的必備品。茶葉的種植生產(chǎn)是一項綜合復(fù)雜的活動，在當(dāng)前形勢下如果繼續(xù)采用傳統(tǒng)的管理模式，是不滿足時代發(fā)展要求的，計算機技術(shù)作為一種先進(jìn)的技術(shù)，它在茶葉的生產(chǎn)以及最后成品過程中的應(yīng)用，可以大大提高生產(chǎn)管理效率，具有很好的應(yīng)用前景。

［1］張浩，陳勇，汪巍等.基于主動計算機視覺的茶葉采摘定位技術(shù)［J］.農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2014，45（9）：61-65，78.

［2］邵明.基于計算機視覺的龍井茶葉嫩芽識別方法研究［D］.中國計量學(xué)院，2013.

［3］張曉菊.淺析智能感官分析技術(shù)在茶葉評審中的應(yīng)用［J］.廣東茶業(yè)，2014（4）：14-16.

［4］吳水德，馬艷凌.計算機在茶葉生產(chǎn)中的應(yīng)用［J］.福建茶葉，2013，35 （1）：16-19.

唐思均（1980-），男，四川宜賓人，碩士，講師，研究方向：計算機科學(xué)與技術(shù)的應(yīng)用。

課題：2012年四川省科技廳應(yīng)用基礎(chǔ)研究項目：醫(yī)學(xué)影像盲超分辨率重建技術(shù)及應(yīng)用研究（編號：2011JY0139）