[发明专利]基于近红外光谱和机器视觉技术的茶叶品质无损检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于近红外光谱和机器视觉技术的茶叶品质无损检测方法，其特征是：

首先建立知识库：

对所需测定的茶叶样本，根据茶叶品质检测的标准，先对其中一部分样品进行感官评定，并对它们进行常规的理化分析，建立与茶叶品质质量相关的数据库；利用近红外光谱仪和CCD摄像头同时获取这些样品的光谱和图像信息数据，经数据采集卡传入计算机；计算机模拟人的大脑对图像信息和光谱信息进行处理、融合，并与前面建立的数据库联系起来进行模式识别处理，从而在计算机中形成能够决定被测茶叶样本品质质量的优劣、等级及合格与否的不同规格质量的知识库；

然后进行样本测试：

①在稳定的条件下对待测茶叶样本进行光谱和图像信息数据的采集，分别将信息送至计算机；

②将系统采集得到的数据进行预处理后，分别提取能表达茶叶外部品质的图像特征和能表达茶叶内部品质的光谱特征；

③计算机对所提取的特征信号进行融合和模式识别处理，给出被测茶叶样本品质的优劣、等级及合格与否的识别结果；识别结果通过计算机显示出来，本轮测试结束。

2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱和机器视觉技术的茶叶综合品质无损检测方法，其特征在于，步骤①中所述的光谱和图像信息数据的采集；是将待测茶叶样本称取10克左右，均匀地平铺在玻璃容器中，然后将其置于光源箱内；CCD在上方进行茶叶样本的图像数据采集；近红外光谱仪通过Y型光纤与漫反射式密闭光箱相连接，基于漫反射的近红外光谱信号通过Y型光纤进入近红外光谱仪；采集得到的图像和光谱信息分别通过各自数据采集卡传输至计算机。

3.根据权利要求1所述的基于近红外光谱和机器视觉技术的茶叶综合品质无损检测方法，其特征在于，步骤②原始数据的预处理和特征信息的提取；是选择6500-5300cm^-1范围内的光谱数据进行分析；采用标准正态变量变换方法对光谱数据进行预处理；CCD采集得到的原始原始数据是以RGB存放的数字图像，首先找到原始图像中心像素位置，以该像素为中心，截取其周围400×400的邻域作为目标图像区域；光谱信息特征提取通过主成分分析提取前几个主成分得分向量作为光谱信息的特征变量，图像信息的特征提取是对预处理后平铺茶叶图像，在RGB空间分别提取三个颜色分量的均值和各自方差共6个变量来描述茶叶的色泽特征，然后再提取描述茶叶的外部形状特征的平均灰度级，标准方差，平滑度，三阶矩，一致性和熵6个基于灰度统计矩的纹理变量。

4.根据权利要求1所述的基于近红外光谱和机器视觉技术的茶叶综合品质无损检测方法，其特征在于，步骤③所说的计算机对所提取的特征信号进行融合和模式识别处理，就是将提取得到光谱信息特征和图像信息特征在特征层上进行融合，然后再结合已经建立的知识库，通过模式识别的方法对茶叶样本一个综合评价。

5.一种实现权利要求1所述的基于近红外光谱和机器视觉技术的茶叶品质无损检测方法的装置，其特征在于，该装置由近红外光谱系统、机器视觉系统和信息融合和模式识别系统组成；其中，机器视觉系统由CCD摄像头(4)、图像采集卡(6)、漫反射式密闭光箱(2)和光源(3)组成，CCD摄像头(4)和光源(3)被固定在漫反射式密闭光箱内部，图像采集卡(6)固定在计算机(10)内部；近红外光谱系统包括近红外光谱仪(8)、Y型光纤(9)和光谱采集卡(7)，Y型光纤(9)是将近红外光谱仪(8)与漫反射式密闭光箱中的样品池(1)连接，光谱采集卡(7)固定在计算机内部；信号融合与模式识别系统是用于原始图像信息和光谱信息的与处理，特征提取，特征层融合以及模式识别处理；工作时，光源(3)发出的光在漫反射式密闭光箱(2)中形成漫反射后均匀地照射在茶叶样本上，CCD摄像头(4)拍摄茶叶图像时，通过RS232(5)调节CCD摄像头(4)的景深和焦距，采集得到的图像信息数据通过图像采集卡(6)传输到计算机(10)；近红外光谱仪中卤素灯发出的光经光纤照射到茶叶样本上，在茶叶内部形成漫反射，漫反射出来光经Y型光纤(9)进入近红外光谱仪进行近红外光谱分析，得到的近红外光谱信号通过光谱采集卡传输到计算机(10)；计算机内信号融合与模式识别系统模拟人的大脑对近红外光谱数据和图像数据进行融合和模式识别处理，最后由计算机决定被测样品的优劣、等级及合格与否的质量规格。