| 机采名优茶识别研究与试验——基于近红外光谱技术 |
| |
| 引用本文： | 浦宇文,曹成茂,安敏慧,吴正敏,张金炎.机采名优茶识别研究与试验——基于近红外光谱技术[J].农机化研究,2023(6):124-131. |
| |
| 作者姓名： | 浦宇文 曹成茂 安敏慧 吴正敏 张金炎 |
| |
| 作者单位： | 1. 安徽农业大学工学院;2. 安徽农业大学安徽省智能农机装备工程实验室;3. 安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室;4. 安徽农业大学茶与食品科技学院 |
| |
| 基金项目： | 安徽省科技重大专项(18030701195)；;安徽高校自然科学研究项目(KJ2020A0133)； |
| |
| 摘 要： | 机械化采茶过程中，采摘到的碎叶、名优茶鲜叶以及能够加工成大宗茶的带叶枝条和完整单叶混杂在一起，影响了名优茶鲜叶的进一步加工。为此，将机采茶鲜叶作为试验样本进行研究，基于近红外光谱技术和机器学习方法，对名优茶和大宗茶鲜叶样本中的单个完整叶片样本进行分类识别并得出结果。在事先去除带叶枝条、碎叶和单芽之后，通过搭建试验台的方式采集到两类样本的光谱数据，采用标准正态变量变换结合多元散射校正预处理后，使用保留20个主成分的PCA方法进行降维，使用线性判别和支持向量机算法建立分类模型，得到两类样本的识别情况。试验结果表明：两种算法均可识别出名优茶样本，且使用线性判别算法构建的分类模型识别效果最佳，在样本数200、300、400下的识别准确率分别达到98.5%、96.67%和96%。此研究提取的分类模型，可以为实际加工中的名优茶机械化采摘和识别提供技术参考。
|
| 关 键 词： | 机采茶鲜叶 名优茶识别 近红外光谱 机器学习 线性判别 支持向量机 |
|
