一种基于色泽变化判别黑茶渥堆适度的方法

1.本发明属于判别黑茶渥堆适度技术领域，具体是一种基于色泽变化判别黑茶渥堆适度的方法。


背景技术：

2.渥堆是黑茶品质形成的关键工艺，在渥堆过程中受湿热和微生物的共同作用下，能够促进茶叶中生成大量的醛、酸、酯类、以及芳香族化合物；多酚类物质、纤维素、果胶和蛋白质等物质发生降解和异构作用；儿茶素类物质发生酶促氧化、聚合形成茶黄素类(theaflavins,tfs)、茶红素类(thearubigins, trs)、以及茶褐素类(theabrownine,tb)物质；脂溶性色素(如叶绿素a、叶绿素b、叶黄素和胡萝卜素)发生脱镁和转化，最终造就了黑茶独特的色、香、味品质。
3.色泽是茶叶加工变化最直观、最明显的特征，色泽的表现体现了加工中内含物的变化，茶叶生产实际中，通常以色泽的变化程度判断茶叶加工的适度情况。
4.相较于传统黑茶渥堆程度判断，制茶师以主观经验为主，缺乏可靠的数据支撑性和广泛的操作性，这也是制茶师傅中流传的“看茶做茶”，但以经验的判断并不适用于标准化、广泛性的加工。


技术实现要素：

5.解决的技术问题：
6.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于色泽变化判别黑茶渥堆适度的方法，解决了背景技术中提到的问题。
7.技术方案：
8.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
9.一种基于色泽变化判别黑茶渥堆适度的方法，包括以下步骤：
10.s1、图像采集，利用计算机图像采集系统获取渥堆过程中m个时间点下n 个渥堆点的渥堆点茶叶图片信息，共m*n个茶叶色泽信息；
11.s2、渥堆点茶叶图片信息图像处理，利用adobe color cc图像处理系统，提取m*n个渥堆点茶叶图片对应茶叶的叶主脉与叶片色泽参数亮度l、红绿度a、黄蓝度b值；
12.s3、茶汤制备和感官审评，对m*n个渥堆点茶叶品质进行茶汤制备和感官审评；
13.s4、茶汤的色泽参数提取，将茶汤图片依次上传到adobe color cc图像处理系统，移动光标至茶汤区域，快速读取茶汤对应的色泽参数亮度l、红绿度a、黄蓝度b值；
14.s5、建立渥堆进程预测分析模型，将茶汤对应的亮度l、红绿度a、黄蓝度 b与渥堆点茶叶图片对应茶叶的品质得分，进行线性相关性分析，得出渥堆茶叶中叶主脉和叶片a值的变化与茶叶品质的变化具有一定的线性相关性，基于此建立渥堆进程预测分析模型；
15.s6、渥堆进程预测分析模型的验证，选取渥堆过程中其他渥堆时间渥堆点茶叶图片，基于adobe color cc图像处理系统，提取色泽a值，带入渥堆进程预测分析模型得出茶
叶品质得分，对比茶叶感官审评的得分，验证其准确偏差性，其准确率大于85％，模型可用于辅助制茶师快速判别渥堆程度。
16.在一种可能的实现方式中，s1中，所述计算机图像采集系统在获取渥堆点茶叶图片信息时，设置同一图像采集参数，且在同一位置的渥堆点进行采集。
17.在一种可能的实现方式中，s2中，获取所述渥堆茶叶图片信息时，取30g 渥堆叶平铺白色a4纸上，放于计算机图像采集系统所用摄像头的下方，保证渥堆茶叶填满摄像头镜头，同时保持与摄像头距离相同。
18.在一种可能的实现方式中，计算机图像采集系统在对渥堆茶叶图片信息采集时，所设定的图像采集参数为：饱和度38、对比度100、红色24、绿色32、蓝色41。
19.在一种可能的实现方式中，s3中，茶汤制备和感官审评，参照gb/t 23776 —2018《茶叶感官审评标准》进行。
20.在一种可能的实现方式中，感官审评中，黑茶审评方法为，汤色以第1泡为主评判；每个样品称取3g茶样，置于审评杯中，注满150ml沸水，加盖浸泡2min，按冲泡次序依次等速将茶汤沥入评茶碗中，过滤去除茶渣，避免茶渣残留对汤色色泽的影响。
21.有益效果:
22.本发明探究了黑茶渥堆色泽变化与感官品质的关系，发现随着渥堆的进行叶色由绿向黄转变，色泽a值呈现线性化变大，基于此建立了渥堆叶色泽a值与感官评价的线性相关模型，通过模型的验证性分析，基于渥堆叶色泽a值的变化可较好的判断黑茶的感官适度情况，实现黑茶渥堆加工品质的快速判断，对提升黑茶加工品质具有重要的意义；
23.计算机图像采集和adobe color cc图像处理系统并不是一般茶叶加工技术人员能够想到和运用到黑茶渥堆判断。
24.渥堆的感官评价需要专业的团队完成，同时与渥堆色泽a值建立联系，并不是必然发生的，而是通过实验研究后，在线性相关性分析中建立的关系,不是普通的技术人员能够完成的事件。
25.基于研究建立的渥堆色泽判断模型，普通人员可根据此判断模型的方法，对黑茶渥堆程度进行判断。
附图说明
26.图1是本发明渥堆过程中叶色与汤色变化示意图；
27.图2-i是本发明叶脉色泽值的折线图；
28.图2
‑ⅱ
是本发明叶片色泽值的折线图；
29.图2
‑ⅲ
是本发明汤色色泽值的折线图；
30.图3是本发明温度对渥堆叶色及汤色影响的示意图；
31.图4是本发明含水量对渥堆叶片、叶脉及汤色色泽值影响的示意图；
32.图5-i是本发明渥堆预测进程模型中叶脉预测进程模型示意图；
33.图5
‑ⅱ
是本发明渥堆预测进程模型中叶片预测进程模型示意图；
34.图6-i是本发明35℃条件下渥堆叶片的六方图；
35.图6
‑ⅱ
是本发明35℃条件下渥堆茎秆的六方图；
36.图6
‑ⅲ
是本发明45℃条件下渥堆叶片的六方图；
37.图6
‑ⅳ
是本发明45℃条件下渥堆茎秆的六方图；
38.图6
‑ⅴ
是本发明55℃条件下渥堆叶片的六方图；
39.图6
‑ⅵ
是本发明55℃条件下渥堆茎秆的六方图。
具体实施方式
40.本技术实施例通过提供一种基于色泽变化判别黑茶渥堆适度的方法，解决现有技术中的问题。
41.一种基于色泽变化判别黑茶渥堆适度的方法，包括以下步骤：
42.s1、图像采集，利用计算机图像采集系统获取渥堆过程中m个时间点下n 个渥堆点的渥堆点茶叶图片信息，共m*n个茶叶色泽信息；
43.s2、渥堆点茶叶图片信息图像处理，利用adobe color cc图像处理系统，提取m*n个渥堆点茶叶图片对应茶叶的叶主脉与叶片色泽参数亮度l、红绿度a、黄蓝度b值；
44.s3、茶汤制备和感官审评，对m*n个渥堆点茶叶品质进行茶汤制备和感官审评；
45.s4、茶汤的色泽参数提取，将茶汤图片依次上传到adobe color cc图像处理系统，移动光标至茶汤区域，快速读取茶汤对应的色泽参数亮度l、红绿度a、黄蓝度b值；
46.s5、建立渥堆进程预测分析模型，将茶汤对应的亮度l、红绿度a、黄蓝度b与渥堆点茶叶图片对应茶叶的品质得分，进行线性相关性分析，得出渥堆茶叶中叶主脉和叶片a值的变化与茶叶品质的变化具有一定的线性相关性，基于此建立渥堆进程预测分析模型；
47.s6、渥堆进程预测分析模型的验证，选取渥堆过程中其他渥堆时间渥堆点茶叶图片，基于adobe color cc图像处理系统，提取色泽a值，带入渥堆进程预测分析模型得出茶叶品质得分，对比茶叶感官审评的得分，验证其准确偏差性，其准确率大于85％，模型可用于辅助制茶师快速判别渥堆程度。
48.在一些示例中，s1中，所述计算机图像采集系统在获取渥堆点茶叶图片信息时，设置同一图像采集参数，且在同一位置的渥堆点进行采集。
49.在一些示例中，s2中，获取所述渥堆茶叶图片信息时，取30g渥堆叶平铺白色a4纸上，放于计算机图像采集系统所用摄像头的下方，保证渥堆茶叶填满摄像头镜头，同时保持与摄像头距离相同。
50.在一些示例中，计算机图像采集系统在对渥堆茶叶图片信息采集时，所设定的图像采集参数为：饱和度38、对比度100、红色24、绿色32、蓝色41。
51.在一些示例中，s3中，茶汤制备和感官审评，参照gb/t 23776—2018《茶叶感官审评标准》进行。
52.在一些示例中，感官审评中，黑茶审评方法为，汤色以第1泡为主评判；每个样品称取3g茶样，置于审评杯中，注满150ml沸水，加盖浸泡2min，按冲泡次序依次等速将茶汤沥入评茶碗中，过滤去除茶渣，避免茶渣残留对汤色色泽的影响。
53.通过上述技术方案：
54.本发明探究了黑茶渥堆色泽变化与感官品质的关系，发现随着渥堆的进行叶色由绿向黄转变，色泽a值呈现线性化变大，基于此建立了渥堆叶色泽a值与感官评价的线性相关模型，通过模型的验证性分析，基于渥堆叶色泽a值的变化可较好的判断黑茶的感官适度情况，实现黑茶渥堆加工品质的快速判断，对提升黑茶加工品质具有重要的意义。
55.一、在具体的应用场景中
56.参照图1、图2
‑ⅰ
、2
‑ⅱ
和图2
‑ⅲ
(图1中，注：ck0-y中y代表叶色， ck0-t中t代表汤色，0代表渥堆时间为0h，图中标注同理；图2-1、2
‑ⅱ
和图 2
‑ⅲ
中三条折现右上至下依次代表亮度l值、红绿度a值、黄蓝度b值)；
57.渥堆过程中叶色与汤色变化的分析，结果如下：
58.渥堆过程中受湿热和微生物的作用，能够促进儿茶素类物质发生酶促氧化、聚合形成茶黄素类(tfs)、茶红素类(trs)、以及茶褐素类(tb)等物质，同时叶绿素a、叶绿素b、叶黄素和胡萝卜素等脂溶性色素发生脱镁和转化，形成了黑茶特有的色泽品质特征。
59.实验通过研究渥堆过程中叶色与汤色的动态变化，结果表明：
60.(1)渥堆叶色泽整体上呈现由绿向黄绿、浅黄亮、黄亮转变，在12-18h 叶色呈现黄亮的品质特征，其中叶脉由绿向浅绿、浅黄、黄亮转变，叶片由深绿向浅绿、淡黄、黄褐转变(图1)；
61.分析渥堆中叶脉与叶片色泽值变化(图2
‑ⅰ
、2
‑ⅱ
)，两者l、a、b值变化趋势相同，叶脉、叶片l值随渥堆进行呈现显著性差异，两者a、b值在渥堆中呈现显著性增加，主要原因是由于长时间的湿热作用，导致了代表绿色素的叶绿素a、b和脱镁叶绿素a、b含量的显著降低(色泽a值增加，向红转变)，代表黄色素的类胡萝卜素的增加(色泽b值增加，黄度增加)，使叶色向黄逐渐转变，形成黑茶叶色品质。
62.(2)渥堆中汤色由浅绿明亮向黄绿明亮、绿黄明亮、浅黄亮、黄亮转变；分析汤色色泽l、a、b值的变化(图2
‑ⅲ
)，l值和a值渥堆中呈现波动变化，阶段性呈现显著性差异，渥堆18h与对照无显著性差异，b值在渥堆中整体呈现显著性逐渐增加，特别是渥堆12h后，呈现快速直线增加，汤色黄度明显增加(图1ck12-t、ck15-t、ck18-t)，表现出黑茶的汤色品质，这主要与茶汤内氨基酸、茶多酚、茶黄素、茶红素、茶褐素及黄酮醇等物质含量有关。
63.二、在具体的应用场景中
64.参照图3和表1、(表1，注：叶片、叶脉和汤色在同一时间、不同温度下不同小写字母表示各处理间差异显著(p《0.05)，下同)
65.渥堆温度对叶色与汤色的影响，结果如下：
66.温度是影响渥堆品质的重要因素，分析不同温度条件下渥堆叶色的变化(图 3)，随渥堆的进行叶色都呈现由绿向绿黄、黄转变，且温度越高变化速率越快，表明温度促进叶色由绿向黄转变。
67.比较温度对叶片与叶脉l、a、b值的影响(表1)，温度对两者的影响具有相似性，对l值和b值影响较小，对a值的影响较大，渥堆6h之后出现了显著差异，其中55℃下渥堆18h已表现出红色，说明温度对渥堆叶a值的影响较大，呈现显著性差异，且温度越高，向红色转变越快，这主要可能是由于低温叶绿素降解存在延滞期，高温不存在延滞期，更易快速促进叶绿素降解转化。
68.由不同温度下a值的变化速率可看出，渥堆保持在45-55℃条件下，既可以保证渥堆速率，同时保证渥堆叶在18h内不变红，结合不同温度下叶色的变化情况，45-55℃更有利于黑茶渥堆叶色品质的形成。
69.分析温度对茶汤色泽的影响(图3)，不同温度条件下渥堆，茶汤都由绿向浅黄绿、浅黄、黄转变，且温度越高变化速率越快，表明温度促进茶汤由绿向黄转变，这与温度对渥
堆叶的影响相同。
70.比较温度对茶汤色泽l、a、b值的影响(表1)，代表亮度的l值在12h 后出现了显著性差异，且温度越高亮度越低，代表红绿度的a值在6h后有显著性差异，且温度越高向红度方向转化越快，代表黄蓝色的b值在6h后呈现显著性差异，且温度越高向黄色转变越快，由此表明：高温下渥堆汤色转化较快，主要是影响红色a值与黄色b值，特别是黄色b值变化速率较快，但高温渥堆不利于汤色亮度增加，这主要是由于高温下多酚类物质容易转化成茶黄素，茶黄素进一步转化成茶红素、茶褐素，从而影响汤色。
71.因而，45-55℃条件下渥堆更有利于黑茶汤色品质的形成。
[0072][0073]
表1
[0074]
三、在具体的应用场景中
[0075]
参照图4和表2
[0076]
含水量对叶色与汤色的影响，结果如下：
[0077]
分析含水量对渥堆过程中叶片与叶脉色泽变化的影响(图4)，含水量58％的揉捻叶在渥堆过程中呈现由绿向绿黄、黄转变，含水量48％与40％的初烘叶在渥堆过程中呈现深绿向乌黄、乌褐色转变，且初烘含水量越低向乌褐转变越快，表明：揉捻叶与初烘叶在渥堆过程中色泽呈现较大差异，主要是由于经过初烘，脂溶性色素叶绿素a、叶绿素b发生热作用，形成颜色更深绿的脱镁叶绿素a、脱镁叶绿素b。
[0078]
比较含水量对渥堆过程中叶片色泽l、a、b值的影响(表2)，揉捻叶叶片 l值显著性高于初烘叶，初烘叶叶片a值显著性高于揉捻叶，且整体呈现含水量越低值越大，揉捻叶叶片b值显著高于初烘叶，且整体呈现含水量越高值越大，由此可看出揉捻叶l、a、b值色泽变化趋向于黄亮色，初烘叶l、a、b值色泽趋向于乌褐色，且含水量越低向乌褐呈现越深，这与渥堆叶色的整体变化趋势一致；比较含水量对渥堆过程中叶脉色泽l、a、b值的影响，揉捻叶亮度l和b 值呈现逐渐增加，初烘叶呈现降低，12h后l值、b值与含水量都呈现显著性正相关，6h后a值与含水量呈现显著性负相关，表明：含水量对渥堆过程中叶脉与叶片l、a、b值的影响一致，与渥堆叶色泽的变化趋势相同。
[0079]
分析含水量对渥堆过程中茶汤色泽的影响(图4)，随着渥堆的进行汤色都由绿向浅黄绿、浅黄、黄转变，不同含水量对茶汤色泽变化速率无明显的影响，表明不同含水量对茶汤色泽变化的影响基本相同。
[0080]
比较不同含水量条件下茶汤色泽l、a、b值的变化(表2)，不同含水量渥堆对l值无显著性影响，对a值整体无显著性影响，对b值18h有显著性影响，但b值差异较小，整体体现出茶汤变化速率无较明显的差异，都在黑茶渥堆汤色变化的区域范围内。
[0081]
从茶汤品质评价的角度分析，含水量对渥堆工艺的影响较小。
[0082][0083][0084]
表2
[0085]
四、在具体的应用场景中
[0086]
参照图5
‑ⅰ
、图5
‑ⅱ
和表3
[0087]
渥堆进程预测分析模型建立，结果如下：
[0088]
对渥堆叶片与叶脉l、a、b值及渥堆进程图像变化分析，表明了叶片及叶脉a值与渥堆进程图像变化呈现一定的线性趋势关系，且渥堆对叶片与叶脉a 值具有显著性影响，同时不同温度下渥堆叶片与叶脉色泽也表现出相同的变化趋势。结合渥堆进程图片变化和黑茶感官审评结果，将不同温度下渥堆进程按适度情况及感官审评结果划分成6类(表3)，依据本实验渥堆叶片、叶脉色泽与渥堆进程图像关系，建立以叶片及叶脉a值对应渥堆叶感官审评结果的评价模型。
[0089]
图5
‑ⅰ
为渥堆叶脉预测进程模型，线性回归r2相关系数为0.86；
[0090]
图5
‑ⅱ
为渥堆叶片预测进程模型，线性回归r2相关系数为0.72。
[0091]
通过测量渥堆过程中叶片、叶脉a值，带入模型得出预测审评得分，再结合制茶工人感官评价，可以实现渥堆进程快速准确的判断。
[0092][0093]
表3
[0094]
五、在具体的应用场景中
[0095]
参照图6
‑ⅰ
、图6
‑ⅱ
、图6
‑ⅲ
、图6
‑ⅳ
、图6
‑ⅴ
、图6
‑ⅵ
(注：图6
‑ꢀⅰ
在35℃条件下渥堆叶片，图6
‑ⅱ
在35℃条件下渥堆茎秆，图6
‑ⅲ
在45℃条件下渥堆叶片，图6
‑ⅳ
在45℃条件下渥堆茎秆，图6
‑ⅴ
在55℃条件下渥堆叶片，图6
‑ⅵ
在55℃条件下渥堆茎秆)
[0096]
渥堆进程分析模型准确性验证评价，结果如下：
[0097]
为验证本实验建立的叶脉及叶片预测模型准确性，取不同温度渥堆过程中各时期a值的平均值，带入相关的预测模型，得出预测值，结合感官审评实际值，算出预测偏差率。
[0098]
由图6
‑ⅰ
、图6
‑ⅲ
、图6
‑ⅴ
表明：不同温度下渥堆9h以后，其进程判断的偏差率在-2.48％～10.29％，表明叶片预测进程模型的准确度在89％以上；由图6
‑ⅱ
、图6
‑ⅳ
、图6
‑ⅵ
表明：不同温度下渥堆9h以后，其进程判断的偏差率在-5.30％～4.02％，表明叶脉预测进程模型的准确度在94％以上；由此可见，叶脉预测模型判断的准确度高于叶片，两者可同时用于辅助制茶工人快速准确地判断渥堆进程情况，提升黑茶渥堆适度的判别准确率。
[0099]
综上所述，本发明基于现代图像处理和大数据分析技术，建立数据化的图像判别模型，辅助人工经验，对茶叶加工的判断具有标准化和广泛的操作性。
[0100]
本发明探究了黑茶渥堆色泽变化与感官品质的关系，发现随着渥堆的进行叶色由绿向黄转变，色泽a值呈现线性化变大，基于此建立了渥堆叶色泽a值与感官评价的线性相关模型，通过模型的验证性分析，基于渥堆叶色泽a值的变化可较好的判断黑茶的感官适度情况，实现黑茶渥堆加工品质的快速判断，对提升黑茶加工品质具有重要的意义。
[0101]
此外，基于黑茶渥堆加工环境条件、茶树品种与季节等条件的改变，实验判断模型的数据化量还有待增加，建立更广泛、可靠的预测模型。
[0102]
同时，基于数据化的图像技术运用到各类茶叶加工、感官评价、茶叶等级等方面，建立相应的评价模型，对提升茶叶的发展具有重要意义。
[0103]
最后应说明的是：显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。