【摘 要】
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萎凋是红茶加工的首道工序,萎凋程度主要依赖于人工经验判断,难以做到精准、客观和量化评价。本文以工夫红茶萎凋在制品为研究对象,基于机器视觉技术,采集不同时序下的萎凋叶
【机 构】
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东南大学江北新区创新研究院,中国农业科学院茶叶研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31972466)
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萎凋是红茶加工的首道工序,萎凋程度主要依赖于人工经验判断,难以做到精准、客观和量化评价。本文以工夫红茶萎凋在制品为研究对象,基于机器视觉技术,采集不同时序下的萎凋叶图像,并提取图像色泽和纹理特征,与对应水分测定值进行关联分析,建立了相应的线性回归方程。结果表明,R、B、S、b*、(2G-R-B)、hab*和δ等图像特征与水分含量显著相关;回归方程预测值与实测值的相关系数达0.986,标准估算的误差为0.0077,图像特征能较好表征萎凋叶水分变化。本研究为萎凋加工过程中水分含量快速无损检测提供了解决方案,也
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