1. 引言

茶葉作為一種全球普及的飲品，其品質(zhì)直接影響消費者的健康和市場的經(jīng)濟價值。傳統(tǒng)上，茶葉品質(zhì)的評估依賴于人工感官評價，這種方法主觀性強且效率低下。因此，發(fā)展一種快速、準確且客觀的茶葉品質(zhì)評估技術(shù)顯得尤為重要。近紅外高光譜成像技術(shù)以其快速、無損和精確的特點，成為茶葉品質(zhì)檢測的有效手段。

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，以200FPS的采集速度收集茶葉樣本的圖像。為減少噪聲干擾，進行了黑白校正，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)預處理

由于設(shè)備和環(huán)境因素產(chǎn)生的噪聲，對原始圖像進行了預處理，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)過預處理后，不同等級的祁門紅茶在三個主要反射峰處表現(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別茶葉等級。

3.2 高維數(shù)據(jù)可視化

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

3.3 模型建立與評估

構(gòu)建了SVM和ELM模型進行等級分類，其中SVM模型展現(xiàn)了卓越的分類精度，訓練集和測試集均達到100%準確率。而ELM模型經(jīng)SG-SNV預處理后，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機器學習模型在祁門紅茶等級識別中的應用。通過優(yōu)化的數(shù)據(jù)預處理方法和高效的分類模型，實現(xiàn)了茶葉等級的快速無損鑒別。

5. 結(jié)論

結(jié)合近紅外高光譜成像技術(shù)和機器學習模型的方法，在茶葉等級識別中顯示出高度的準確性和效率。該技術(shù)不僅對茶葉產(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)評估提供了新的解決方案。