中国是茶叶生产、消费、出口大国,茶叶加工方式方法众多,在祁门红茶、炒青绿茶这一类茶叶加工中,通常使用拼配技术,即根据产品的质量要求,将两种以上半成品按一定比例合理拼配,组成成品茶的工艺。在此过程中,茶叶的质量审评和拼配比例设计是两项关键技术。目前茶叶拼配还是依赖于专家进行,主观性较强,缺乏可量化的技术手段,技术人员培养困难。本文围绕茶叶拼配过程中的等级识别和拼配比例设计问题,开展了以下主要工作:（1）茶样数据采集与特征提取。为了表征茶样的品质,使用机器视觉装置和近红外光谱仪采集了茶叶样本的形状、颜色纹理图片和光谱数据,并且分别提取了形状、颜色、纹理和光谱特征。（2）茶叶等级识别。以七个等级的祁门工夫红茶为研究对象,针对其等级识别问题,建立了基于决策层数据融合的高精度等级识别模型。首先使用BP和SVM算法获得了单特征分类结果;其次基于朴素贝叶斯、决策树、DS证据理论和SVM算法建立决策层数据融合模型;为了对比不同种类数据融合的效果,进一步基于决策树和SVM建立特征层数据融合模型。试验结果表明,决策层数据融合方法中DS证据理论和朴素贝叶斯算法的测试集正确率可以达到99%以上,分类精度显著优于单特征分类模型,也优于本文试验的两种特征层数据融合模型。上述研究成果将为祁门工夫红茶在加工、销售环节的品质评价提供参考方法。（3）茶叶拼配比例设计。针对茶叶拼配比例的设计问题,构建了基于优化参数的拼配比例计算模型,该模型能以较高精度计算拼配比例。本文拟通过构建多输出回归模型实现茶叶拼配比例计算,首先构建了决策树、随机森林和梯度提升树三种茶叶拼配比例计算模型,并对模型数据维度和部分关键参数做优化;其次将计算出的茶叶拼配比例与预设拼配比例进行对比,分析模型性能。其中梯度提升树的验证集决定系数和均方根误差分别为0.9422和0.0586,均优于决策树和随机森林算法。研究结果表明,本文建立的基于树模型的茶叶拼配比例计算模型,能够以较高精度计算出拼配比例,对茶叶拼配比例设计具有参考意义。本文针对茶叶拼配过程中的等级识别和拼配比例设计问题,分别构建了基于数据融合方法的等级识别模型与树模型方法的拼配比例计算模型。为相关技术发展提供了数据支撑和参考方法,对实现茶叶数字化、标准化加工具有一定的应用价值。