1. 引言

茶葉作為一種全球普及的飲品，其品質(zhì)直接影響消費(fèi)者的健康和市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。傳統(tǒng)上，茶葉品質(zhì)的評(píng)估依賴于人工感官評(píng)價(jià)，這種方法主觀性強(qiáng)且效率低下。因此，發(fā)展一種快速、準(zhǔn)確且客觀的茶葉品質(zhì)評(píng)估技術(shù)顯得尤為重要。近紅外高光譜成像技術(shù)以其快速、無(wú)損和精確的特點(diǎn)，成為茶葉品質(zhì)檢測(cè)的有效手段。

2. 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)采集

本研究使用了覆蓋900-1700納米波段的近紅外高光譜相機(jī)，以200FPS的采集速度收集茶葉樣本的圖像。為減少噪聲干擾，進(jìn)行了黑白校正，并使用最小噪聲分離變換（MNF）去噪。感興趣區(qū)域（ROI）被提取用于分析。

2.2 數(shù)據(jù)處理

2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于設(shè)備和環(huán)境因素產(chǎn)生的噪聲，對(duì)原始圖像進(jìn)行了預(yù)處理，包括SG平滑濾波、SNV校正以及MSC等方法。

3. 結(jié)果與分析

3.1 光譜特征分析

經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，不同等級(jí)的祁門(mén)紅茶在三個(gè)主要反射峰處表現(xiàn)出顯著差異。這些差異使得基于高光譜成像技術(shù)的分類模型能夠有效識(shí)別茶葉等級(jí)。

3.2 高維數(shù)據(jù)可視化

采用多種算法進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，結(jié)果顯示t-SNE算法在分離不同等級(jí)茶葉方面效果最好。

3.3 模型建立與評(píng)估

構(gòu)建了SVM和ELM模型進(jìn)行等級(jí)分類，其中SVM模型展現(xiàn)了卓越的分類精度，訓(xùn)練集和測(cè)試集均達(dá)到100%準(zhǔn)確率。而ELM模型經(jīng)SG-SNV預(yù)處理后，分類精度有顯著提升。

4. 討論

本研究展示了近紅外高光譜成像技術(shù)結(jié)合SVM和ELM機(jī)器學(xué)習(xí)模型在祁門(mén)紅茶等級(jí)識(shí)別中的應(yīng)用。通過(guò)優(yōu)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和高效的分類模型，實(shí)現(xiàn)了茶葉等級(jí)的快速無(wú)損鑒別。

5. 結(jié)論

結(jié)合近紅外高光譜成像技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法，在茶葉等級(jí)識(shí)別中顯示出高度的準(zhǔn)確性和效率。該技術(shù)不僅對(duì)茶葉產(chǎn)業(yè)的品質(zhì)控制具有重要意義，也為其他農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)評(píng)估提供了新的解決方案。