基于光谱和光谱成像技术的茶叶含水率检测机理和方法研究
发布时间：2025-06-20 04:05
本文以3个品种茶树（鸠坑、龙井43、菊花春）嫩梢的前6个叶位叶片作为研究对象,利用扫描电镜和光学显微镜观察分析叶片的生理结构特征;应用统计学方法分析叶片含水率的分布特征及其失水过程的动态特征;采用可见-近红外光谱检测技术实现含水率的快速检测;运用高光谱成像技术进行茶叶含水率的可视化检测和茶叶正反面分类研究;综合运用多光谱图像和深度图像研究含水率检测和高度校正的可行性。本研究为茶叶生产过程中含水率的快速无损检测提供理论和技术支持,其主要研究结论如下:（1）应用统计学方法分析烘干时间、品种、叶位因素变化时茶叶含水率分布特征与失水过程的动态特征。运用ANOVA（analysis of variance）进行单因素统计分析,结果发现:不同烘干时间、不同茶树品种、不同叶位之间的含水率之间均存在极显著性差异（p<0.01）;固定烘干时间因素,运用ANOVA进行品种与叶位双因素统计分析,结果发现:在各烘干时间水平下,品种因素、叶位因素以及两个因素的交互均对茶叶含水率均具有极显著影响（p<0.01）;采用Tukey-kramer方法进行各因素不同水平间多重比较分析,结果发现:不同品种、不同叶...
【文章页数】：133 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
主要英文缩略词表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 茶叶含水率检测研究现状
1.2.2 光谱技术在含水率检测方面研究现状
1.2.3 光谱成像技术在含水率检测方面研究现状
1.3 研究内容和研究意义
1.4 小结
第二章 叶片形态特征及含水率统计分析
2.1 材料与方法
2.1.1 实验材料
2.1.2 实验设备
2.1.3 统计分析方法
2.1.4 实验操作方案
2.2 茶叶叶片的结构形态特征分析
2.3 茶叶含水率统计分析
2.4 茶叶失水速率及失水过程统计分析
2.5 本章小结
第三章 基于光谱检测技术的茶叶含水率快速无损检测
3.1 材料与方法
3.1.1 实验材料
3.1.2 实验设备
3.1.3 建模相关方法
3.1.4 分数阶微分处理
3.2 茶叶的光谱特性分析
3.2.1 烘干时间对光谱的影响
3.2.2 正反面对光谱的影响
3.2.3 品种对光谱的影响
3.2.4 叶位对光谱的影响
3.3 茶叶含水率建模分析
3.3.1 异常样本检测
3.3.2 样本划分
3.3.3 初步建模分析
3.3.4 模型迁移性能分析
3.4 茶叶含水率模型迁移性能提升分析
3.4.1 光谱的分数阶微分处理
3.4.2 分数阶微分处理对正反面间迁移性能的影响
3.4.3 分数阶微分处理对品种间间迁移性能的影响
3.4.4 分数阶微分处理挖掘信息的机理研究
3.5 本章小结
第四章 基于高光谱成像技术的茶叶含水率检测
4.1 材料与方法
4.1.1 实验材料
4.1.2 实验设备
4.1.3 光谱预处理方法
4.1.4 特征波段选择方法
4.1.5 最小二乘支持向量机
4.1.6 分类方法
4.1.7 高光谱图像光谱角统计分析方法
4.2 茶叶含水率建模分析
4.2.1 叶片平均光谱提取
4.2.2 噪声区间剔除
4.2.3 异常样本检测
4.2.4 样本划分与初步建模分析
4.2.5 光谱预处理
4.2.6 特征波段选择与建模分析
4.3 茶叶光谱正反面分类分析
4.3.1 正反面分类的初步可视化探究
4.3.2 基于全波段的叶片正反面分类
4.3.3 基于波段比的叶片正反面分类
4.4 茶叶含水率分布可视化分析
4.4.1 单片叶的含水率分布成像
4.4.2 堆叠叶片的含水率分布成像
4.5 本章小结
第五章 基于多光谱与深度信息的茶叶含水率检测技术
5.1 材料与方法
5.1.1 实验材料
5.1.2 多光谱相机
5.1.3 Kinect相机
5.1.4 SIFT特征点提取方法
5.1.5 基于特征点的图像配准
5.2 基于多光谱的茶叶含水率可视化检测
5.2.1 多光谱图像校正
5.2.2 叶片光谱提取与分析
5.2.3 含水率建模分析
5.2.4 正反面分类分析
5.2.5 含水率分布成像
5.3 茶叶检测高度校正分析
5.3.1 检测高度对检测结果的影响
5.3.2 多光谱图像的畸变校正
5.3.3 多光谱图像与深度图像的融合
5.3.4 检测高度的校正
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 主要研究结论
6.2 创新点
6.3 研究展望
参考文献
个人简介
本文编号：4051398
【文章页数】：133 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
主要英文缩略词表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 茶叶含水率检测研究现状
1.2.2 光谱技术在含水率检测方面研究现状
1.2.3 光谱成像技术在含水率检测方面研究现状
1.3 研究内容和研究意义
1.4 小结
第二章 叶片形态特征及含水率统计分析
2.1 材料与方法
2.1.1 实验材料
2.1.2 实验设备
2.1.3 统计分析方法
2.1.4 实验操作方案
2.2 茶叶叶片的结构形态特征分析
2.3 茶叶含水率统计分析
2.4 茶叶失水速率及失水过程统计分析
2.5 本章小结
第三章 基于光谱检测技术的茶叶含水率快速无损检测
3.1 材料与方法
3.1.1 实验材料
3.1.2 实验设备
3.1.3 建模相关方法
3.1.4 分数阶微分处理
3.2 茶叶的光谱特性分析
3.2.1 烘干时间对光谱的影响
3.2.2 正反面对光谱的影响
3.2.3 品种对光谱的影响
3.2.4 叶位对光谱的影响
3.3 茶叶含水率建模分析
3.3.1 异常样本检测
3.3.2 样本划分
3.3.3 初步建模分析
3.3.4 模型迁移性能分析
3.4 茶叶含水率模型迁移性能提升分析
3.4.1 光谱的分数阶微分处理
3.4.2 分数阶微分处理对正反面间迁移性能的影响
3.4.3 分数阶微分处理对品种间间迁移性能的影响
3.4.4 分数阶微分处理挖掘信息的机理研究
3.5 本章小结
第四章 基于高光谱成像技术的茶叶含水率检测
4.1 材料与方法
4.1.1 实验材料
4.1.2 实验设备
4.1.3 光谱预处理方法
4.1.4 特征波段选择方法
4.1.5 最小二乘支持向量机
4.1.6 分类方法
4.1.7 高光谱图像光谱角统计分析方法
4.2 茶叶含水率建模分析
4.2.1 叶片平均光谱提取
4.2.2 噪声区间剔除
4.2.3 异常样本检测
4.2.4 样本划分与初步建模分析
4.2.5 光谱预处理
4.2.6 特征波段选择与建模分析
4.3 茶叶光谱正反面分类分析
4.3.1 正反面分类的初步可视化探究
4.3.2 基于全波段的叶片正反面分类
4.3.3 基于波段比的叶片正反面分类
4.4 茶叶含水率分布可视化分析
4.4.1 单片叶的含水率分布成像
4.4.2 堆叠叶片的含水率分布成像
4.5 本章小结
第五章 基于多光谱与深度信息的茶叶含水率检测技术
5.1 材料与方法
5.1.1 实验材料
5.1.2 多光谱相机
5.1.3 Kinect相机
5.1.4 SIFT特征点提取方法
5.1.5 基于特征点的图像配准
5.2 基于多光谱的茶叶含水率可视化检测
5.2.1 多光谱图像校正
5.2.2 叶片光谱提取与分析
5.2.3 含水率建模分析
5.2.4 正反面分类分析
5.2.5 含水率分布成像
5.3 茶叶检测高度校正分析
5.3.1 检测高度对检测结果的影响
5.3.2 多光谱图像的畸变校正
5.3.3 多光谱图像与深度图像的融合
5.3.4 检测高度的校正
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 主要研究结论
6.2 创新点
6.3 研究展望
参考文献
个人简介
本文编号：4051398
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