应用于连翘茶生产制备下的安全管理方法及系统与流程

本发明涉及安全管理，具体为应用于连翘茶生产制备下的安全管理方法及系统。

背景技术：

1、连翘茶是一种具有清热解毒功效的茶饮，其生产过程中的炒制环节对品质影响极大，炒制需要精确控制温度和时间，以实现杀青、揉捻和干燥等工艺目标，同时避免焦糊或香气流失，因此，安全管理是确保产品质量和生产效率的关键。

2、目前，在连翘茶及类似茶叶的炒制安全管理中，主流方法仍主要依赖经验驱动的单一参数控制，最常见的手段是基于接触式温度传感器监测锅体温度，并设定固定的报警阈值；一旦温度超过预设值，系统便触发声光报警或切断热源，此外，部分现代化生产线引入了简单的图像识别技术，用于检测茶叶的颜色变化以判断杀青程度，但这通常仅作为辅助参考，并未深度参与实时控制。

3、然而，传统方法采用固定的温度或气体阈值进行判定，忽略了原料含梗率对热传递的剧烈影响，当原料含梗率较高时，梗部的高导热性会导致局部热惯性剧增，即便锅体温度未达固定阈值，叶片也可能已发生焦糊；反之，含梗率低时则可能因过度保温而导致香气不足。

技术实现思路

1、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：应用于连翘茶生产制备下的安全管理方法，包括：

2、获取连翘茶的原料图像数据及炒制过程的气体浓度数据与温度数据；其中，气体浓度数据至少包括乙醛浓度值、乙醇浓度值及乙酸乙酯浓度值；

3、基于原料图像数据，构建色彩饱和度与明度的比值特征向量，将比值特征向量与预设的梗部特征区间进行向量匹配，筛选出梗部像素集合；

4、统计梗部像素集合的第一面积数值及整幅图像的有效区域的第二面积数值，执行两者相除的浮点运算得到含梗率特征值，将含梗率特征值映射为原料品质影响系数；

5、基于气体浓度数据，构建特征气体组分的浓度比值特征向量；

6、将浓度比值特征向量与温度数据进行乘法运算，生成工艺风险指数；

7、基于原料品质影响系数对工艺风险指数的判定阈值进行动态加权调整，得到目标风险阈值；

8、将工艺风险指数与目标风险阈值进行比对，依据比对结果生成分级控制信号；其中，分级控制信号用于驱动炒制设备的执行机构动作。。

9、优选的，基于原料图像数据，构建色彩饱和度与明度的比值特征向量，将比值特征向量与预设的梗部特征区间进行向量匹配，筛选出梗部像素集合，包括：

10、对原料图像数据进行hsv色彩空间转换，提取每个像素点的饱和度通道值序列与明度通道值序列；

11、将饱和度通道值序列与明度通道值序列执行逐像素的除法运算，生成单维度的比值特征向量；

12、调取基于物理光学特性构建的梗部特征区间，将比值特征向量中的每一个元素与梗部特征区间的上下限边界值进行逐一比对，生成布尔型筛选掩码；

13、利用布尔型筛选掩码对原料图像数据进行索引提取，保留掩码值为真的像素点坐标，剔除掩码值为假的像素点，得到梗部像素集合。

14、优选的，统计梗部像素集合的第一面积数值及整幅图像的有效区域的第二面积数值，执行两者相除的浮点运算得到含梗率特征值，包括：

15、提取梗部像素集合中的像素点坐标，对像素点坐标进行累加运算，得到表征梗部物理占据空间的第一面积数值；

16、对原料图像数据的有效区域进行像素点总数统计，得到表征原料整体规模的第二面积数值；

17、调用第一面积数值与第二面积数值，执行浮点除法运算，生成归一化的含梗率特征值；其中，含梗率特征值表征梗部在原料中的面积占比。

18、优选的，将含梗率特征值映射为原料品质影响系数，包括：

19、基于茶梗纤维的高导热性与叶片细胞的高阻热性之间的物理差异，构建含梗率-热阻干扰关系曲线；

20、将含梗率特征值作为横坐标输入含梗率-热阻干扰关系曲线，查询对应的纵坐标值，得到原料品质影响系数；

21、其中，含梗率-热阻干扰关系曲线的斜率随含梗率增大而单调递增，用于表征梗部含量增加导致的炒制热传递效率提升幅度。

22、优选的，基于气体浓度数据，构建特征气体组分的浓度比值特征向量，包括：

23、根据气体浓度数据中的乙醛浓度值与乙醇浓度值，执行两者相除的比值运算，生成表征焦化风险的主特征比值；

24、将主特征比值作为向量的第一元素，将气体浓度数据中的乙酸乙酯浓度值作为向量的第二元素，构建二维的浓度比值特征向量；其中，浓度比值特征向量用于表征当前炒制阶段的焦香比状态。

25、优选的，将浓度比值特征向量与温度数据进行乘法运算，生成工艺风险指数，包括：

26、提取浓度比值特征向量中的主特征比值，将其与实时采集的锅体温度数据执行乘法运算，生成表征氧化焦化剧烈程度的热-化学反应因子；

27、提取浓度比值特征向量中的乙酸乙酯浓度值，将其与锅体温度数据执行乘法运算，生成表征香气成分挥发速率的热-质传递因子；

28、基于当前炒制阶段的工艺侧重点，分别赋予热-化学反应因子与热-质传递因子对应的风险权重系数；

29、将热-化学反应因子和热-质传递因子与其对应的风险权重系数相乘后求和，生成综合的工艺风险指数。

30、优选的，基于原料品质影响系数对工艺风险指数的判定阈值进行动态加权调整，得到目标风险阈值，包括：

31、调取预存的标准工艺风险阈值，其中，标准阈值为不考虑原料波动时的固定安全边界；

32、将原料品质影响系数与标准工艺风险阈值执行乘积运算，生成表征原料热惯性干扰程度的阈值偏移量；

33、基于当前炒制设备的运行时间信号与预存的阶段-灵敏度映射表，对阈值偏移量进行加权修正，生成动态修正因子；

34、将标准工艺风险阈值减去动态修正因子，得到目标风险阈值。

35、优选的，基于当前炒制设备的运行时间信号与预存的阶段-灵敏度映射表，对阈值偏移量进行加权修正，生成动态修正因子，包括：

36、读取炒制设备的运行时间计数器，依据连翘茶炒制工艺的固有物理时序特征，通过硬件比较器将运行时间硬性划分为杀青阶段、揉捻阶段及干燥阶段；

37、根据当前所处的工艺阶段，检索预存的阶段-灵敏度系数表，得到阶段灵敏度系数；

38、将阶段灵敏度系数与阈值偏移量执行乘法运算，生成动态修正因子。

39、优选的，将工艺风险指数与目标风险阈值进行比对，依据比对结果生成分级控制信号，包括：

40、将工艺风险指数与目标风险阈值执行减法运算，得到实时风险差值；其中，实时风险差值用于量化当前工艺状态偏离安全边界的程度，差值越大代表风险越高；

41、基于实时风险差值的数值大小，结合连翘茶炒制过程的热积累特性，将风险状态硬性划分为安全稳态、预警临界及危险失控三级区间；其中，危险失控区间的判定依据为风险差值超过预设的热积累速度极限值，用于识别突发性焦糊风险；

42、根据当前风险状态所属的区间，匹配对应的执行机构控制策略。

43、应用于连翘茶生产制备下的安全管理系统，其适用于上述的应用于连翘茶生产制备下的安全管理方法，包括：

44、数据获取模块，用于获取连翘茶的原料图像数据及炒制过程的气体浓度数据与温度数据；其中，气体浓度数据至少包括乙醛浓度值、乙醇浓度值及乙酸乙酯浓度值；

45、图像处理模块，用于基于原料图像数据，构建色彩饱和度与明度的比值特征向量，将比值特征向量与预设的梗部特征区间进行向量匹配，筛选出梗部像素集合；

46、占比量化模块，用于统计梗部像素集合的第一面积数值及整幅图像的有效区域的第二面积数值，执行两者相除的浮点运算得到含梗率特征值，将含梗率特征值映射为原料品质影响系数；

47、特征构建模块，用于基于气体浓度数据，构建特征气体组分的浓度比值特征向量；

48、风险计算模块，用于将浓度比值特征向量与温度数据进行乘法运算，生成工艺风险指数；

49、阈值加权模块，用于基于原料品质影响系数对工艺风险指数的判定阈值进行动态加权调整，得到目标风险阈值；

50、控制输出模块，用于将工艺风险指数与目标风险阈值进行比对，依据比对结果生成分级控制信号；其中，分级控制信号用于驱动炒制设备的执行机构动作。

51、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

52、本发明通过对原料图像进行色彩饱和度与明度的比值分析，精准筛选梗部像素并计算含梗率特征值，进而将其映射为原料品质影响系数。将该系数与标准工艺风险阈值进行乘积运算，生成动态的阈值偏移量，使风险判定阈值能够随原料中梗部含量的增加而自动降低，随梗部含量的减少而适当提高，解决了传统固定阈值无法适应原料非均质性导致的漏判或误判问题，提高了不同批次原料下的安全管理精度；

53、本发明通过将乙醛/乙醇浓度比值与乙酸乙酯浓度值构建为特征向量，并分别与实时锅体温度进行乘法运算，生成热-化学反应因子与热-质传递因子，最终加权求和得到工艺风险指数，从而将单一的气体浓度监测升级为温度与浓度的耦合分析，能够量化氧化焦化剧烈程度和香气挥发速率，是的在管理过程中可有效识别低温高浓度的潜在焦糊风险及高温低浓度的香气流失风险，克服了传统单一参数监测无法反映化学反应动力学过程的缺陷；

54、本发明依据炒制设备的运行时间，将工艺过程硬性划分为杀青、揉捻、干燥三个阶段，并根据各阶段对风险的敏感度匹配不同的灵敏度调节因子，对阈值偏移量进行加权修正，在高风险的杀青阶段提高系统灵敏度，微小的风险指数上升即可触发抑制信号，在低风险的干燥阶段降低灵敏度，避免因微小波动导致的设备频繁启停，提升了控制系统的稳定性与执行效率。