基于计算机视觉和近红外光谱的普洱茶品质无损检测研究

普洱茶是独具云南特色的优秀茶叶品种，具有多种医疗保健功效。目前普洱茶产品良莠不齐，市场上以次充好、以假乱真的现象十分严重，影响了普洱茶的形象和竞争力。鉴于此，本课题提出利用计算机视觉技术和近红外光谱技术来无损检测普洱茶的品质，即利用近红外光谱技术检测普洱茶中水分、氨基酸、咖啡因、茶多酚等有效成分的含量，鉴别普洱茶的真伪；利用计算机视觉技术获取普洱茶的色泽、形状及茶汤、叶底的色泽等图像信息，用于对普洱茶进行分类识别，并鉴别普洱茶的存储年代。为了减少数据处理时间，便于实现品质在线检测，将利用遗传算法、独立分量分析等算法筛选出最能表征普洱茶品质的特征信息。在此研究基础上，进一步将图像信息和光谱信息融合起来，利用支持向量机（SVM）、D-S证据理论、粗糙集理论等建立质变茶、霉变茶识别模型以及普洱茶品质综合评判模型，实现对普洱茶品质的综合评判。