本申请涉及制茶技术领域,特别涉及一种基于多模态的茶叶做青程度检测方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:通过相应传感器获取茶叶在做青过程中的图像数据、温湿度数据和重量数据;根据图像数据得到做青叶片的第一分类结果,并根据温湿度数据和重量数据得到做青叶片的第二分类结果;最后总结第一分类结果和第二分类结果来确定茶叶的做青程度。由此,解决了相关技术中基于图像处理的方法来检测茶叶,判断条件单一,且存在花费时间长、操作复杂,准确性低等问题。
背景技术
茶叶在我国拥有悠久的历史,其制作过程主要分为萎凋、做青、炒青、揉捻、烘焙等一系列工序,其中做青是茶叶初加工过程中的关键工序,对茶香气和滋味等品质特征的形成具有关键影响。茶叶做青过程中,叶片之间会随着桶体转动不断摩擦以及桶内持续升温导致叶片边缘中的茶多酚活性物质被部分氧化成明黄色的茶黄素,茶黄素进一步氧化成红褐色的茶红素,因此可通过叶片边缘色泽变化来判断下一步的做青策略。在茶叶大批量制作加工过程中,制茶工人通常依靠经验来判断做青程度,这不仅需要大量的时间和精力,而且由于主观因素的影响,很难保证不同批次茶叶品质的一致性。
随着计算机视觉和人工智能技术的发展,出现了许多基于图像处理的方法来检测茶叶的做青情况,做青过程需要连续进行以保证茶叶叶片正常发酵,如使用色差计、建立RGB模型和利用茶叶图像彩色直方图等方法需要取出茶叶进行单独处理,不仅存在需要采集大规模数据、模型泛化能力弱、且需要耗费大量的计算时间,操作复杂,而且其判断条件单一,不合适运用于实际的生产生活中,无法满足检测的实时性和准确性。
实现思路