專利名稱：基于特征譜的茶葉品質控制方法
技術領域：
本發明涉及一種針對茶葉品質的控制方法，特別是一種基于特征譜的茶葉品質控
制方法。
背景技術：
中國作為茶的故鄉，制茶、飲茶已有幾千年歷史，品茶、待客是中國個人高雅的娛 樂和社交活動。在進入21世紀以后，人們對茶葉及相關茶制品的品質要求更高，茶葉品質 的提升關鍵在于對茶葉加工方法的改進及其在茶葉加工中控制方法的選用。
茶業品質固定即"殺青"，是制茶環節中一個非常重要的步驟，在茶業界歷來有一 句茶諺叫"看茶做茶"，意即在茶葉制做過程中針對不同茶葉狀態所采取的措施是可變的、 并且應具有即時適應性。而在當前茶葉制造領域，通用的過程控制方法無非兩類一、經驗 判斷與人工操控，即由工廠聘用的具備專業資質的技師在茶葉制做過程中通過人目視和體 接觸等感觀方法感知茶葉態，最后根據經驗決定控制方案；二、即時狀態量控制，即在制茶 機械上安裝傳感器實時監控茶葉狀態，根據傳感器返回的即時狀態量決定控制方案。這兩 種方法都有各自的利弊，第一種人工控制方法雖然能對茶葉進行整體分析，但茶葉狀態量 的獲得主要依靠人體感知，因此人為因素對茶葉品質的影響較大，同時操作者的身體情況 和所處環境變化的也會對其產生影響，穩定性性及精度差；第二種控制方法雖然能解決穩 定性和精度的問題，但傳感器無法詮釋茶葉變化的全過程，只能選取部分點數據，控制過程 連續性差。
因此，無論上述哪種方法都與真正的"看茶做茶"的理想狀態之間存在很大差距。
發明內容
本發明所要解決的問題就是針對現有茶葉品質控制方法中所存在的諸多弊端，提
供一種基于特征譜的茶葉品質控制方法，融合現有技術中的優點，將茶葉品質整體變化的
趨勢轉化為特征譜，并進行匹配搜索找到相應的操作方法進行控制，穩定茶葉品質。 為實現上述目的，本發明提出了基于特征譜的茶葉品質控制方法，其特征在于包
括如下步驟 (1)利用傳感器獲取茶葉制作過程中即時的原始狀態信息，并將該原始狀態信息 輸入VMRF變加權預處理濾波器； (2)利用傅里葉變換的方法將步驟(1)中經處理后的原始狀態信息由時域數據轉 換到頻域數據； (3)將步驟(2)中的頻域數據輸入CSTRF特征譜變換濾波器，通過CSTRF特征譜變 換濾波器使頻域數據中的特征部分加強并量化形成特征譜； (4)將步驟(3)所獲得的特征譜與特征譜數據庫進行匹配搜索，在特征譜數據庫
內尋找最相近的條目，并將該條目所對應的操作方法輸入反饋裝置進行控制。 進一步的，步驟(l)的具體實現是以C語言代碼構建為函數VMRF(constdoublearr_raw[] ， char arr_attr[] ， double arr_cooked[] ， int n)。 進一步的，步驟(3)的具體實現是以C語言代碼構建為函數CSTRF(constdouble arr_in[] ， double arr_ft[] [] ， double arr_fi [] ， int dta)。 進一步的，步驟(3)中所述的CSTRF特征譜變換濾波器設計為以5秒為一個處理 單元，采樣率設定為2sps，使用樣條擴展技術將于5 X 2個采樣點間插值擬合生成200sps采 樣率的數據。 進一步的，步驟(3)中所述的CSTRF特征譜變換濾波器由FFT變換器及濾波器串 聯組成，FFT變換器用于將時域數據轉換為頻域數據，濾波器用于將頻域數據中的特征部分 加強。 更進一步的，對FFT變換器變換后的頻域數據取模，忽略相位，并對全能量帶的 A(0-20% )段、B(40-70% )段、C(90-100% )段進行定加權處理。
優選的，時域數據到頻域數據的轉換采用成熟開源庫。 本發明的優點融合了現有技術中的優點，首先利用傳感器感知技術使茶葉狀態 量的獲取由非精確化變為精確化，進而吸收傳統控制方法精華對全過程數據進行整體分 析，最終將傳統控制中諸多不精確的自然語言描述如"升溫快"、"水汽太大"等用特征譜這 樣精確數據代替，完成了由"經驗描述"到"數據的模型"的構建，從根本上解決了經驗決策 中"太過機械化"或"非精準化"的弊病，對穩定茶葉質量和制茶經驗的固定化以及制茶技 藝的全息承傳方面，都有本質性的推動作用。
下面結合附圖對本發明作進一步的說明
圖1為本發明的控制流程圖。
具體實施例方式
如圖1所示，本發明為基于特征譜的茶葉品質控制方法，控制過程如下
1)結合"傳感器感知技術"與"整體分析理論"，利用傳感器獲取茶葉制作過程中 即時的原始狀態信息，再將該原始狀態信息輸入VMRF變加權預處理濾波器。本發明涉及的 VMRF變加權預處理濾波器是適用于茶葉品質固定的，因發現茶葉品質固定過程的主要狀態 數據有"單軸向趨勢性"和"變化魯鈍性"，基于上述特性本發明的VMRF變加權預處理濾波 器設計了如下功能實時快速處理，無冗余計算負擔；對偶然性極性變換有明顯反制作用， 同時要對確定性的極性反轉能產生可靠反應；對突發性變化有明顯反制作用；處理后的數 據與原始狀態數據之間的特征變化趨勢必須保持一致。 上述功能的具體實現是以C語言代碼構建為函數VMRF (const doublearr_raw[]， char arr—attr[] ， double arr—cooked[] ， int n)，其中arr—raw為數組中存放順序獲得的 茶葉狀態量數據，稱為原始數據；arr_attr為數組中存放對應數據的屬性信息，屬性信息 由函數根據原始數據之間的關系計算得出，共包括四種類型——N(正常)、B(突發)、M(負 極性)和MB(突發極性反轉)；arr—cooked為數組中存放濾波后的數據；n表示順序數。其 中由arr_raw數據之間的關系計算得到arr_attr這一步驟是VMRF變加權預處理濾波器的 特點所在，通過此過程的計算，使得濾波器在每得到一個新數據后立刻就能判斷出該它的屬性，從而賦予相應的可變加權，在保證實時性的前提下最大限度排除擾動、同時還能保持 數據特征趨勢的逼近性，該函數的代碼在此不做詳述。 2)利用傅里葉變換的方法將VMRF變加權預處理濾波器處理后的原始狀態信息由 時域數據轉換到頻域數據。 3)將頻域數據輸入CSTRF特征譜變換濾波器，通過CSTRF特征譜變換濾波器使頻 域數據中的特征部分加強并量化形成特征譜。CSTRF特征譜變換濾波器本質為一個FFT變 換器與一個濾波器串聯組合，FFT變換器用于將時域數據轉換為頻域數據，在通過濾波器將 頻域數據中的特征部分加強，最終量化形成特征譜。 本發明涉及的CSTRF特征譜變換濾波器也同樣適用于茶葉品質的固定，因茶葉品 質固定過程變化的頻域數據表達有"相位非應聯性"和"三段非均稱能量集中特性"。"三 段非均稱能量集中特性"是指茶葉在殺青程中的頻域表達，能量主要集中在全能量帶的 A(0-20% )段、B(40-70% )段、C(90_100% )段；而對其余頻段可以忽略不計、或者作為 異變反應的測試區?；谏鲜鎏匦?，本發明的CSTRF特征譜變換濾波器以時間分段變化， 以5秒為一個處理單元，采樣率設定為2sps，使用樣條擴展技術將于5X2個采樣點間插值 擬合生成200sps采樣率的數據；時域數據到頻域數據的轉換采用成熟開源庫；對FFT變 換器變換后的頻域數據取模，忽略相位，并對全能量帶的A(0-20X )段、B(40-70% )段、 C (90-100% )段進行定加權處理。 上述功能的具體實現是以C語言代碼構建為函數CSTRF (const doublearr_in []， double arr_ft[][]， double arr_f i [] ， int dta);其中arr_in為數組中存放順序獲得的 茶葉狀態量時域數據；arr_ft為數組中存放FFT變換后的原始數據；arr_fi為存放CSTRF 特征譜變換濾波后的數據，即最終的特征數據；dta表示所期望的arr—fi的詳細程度。
其中由dta值決定arr_f i詳細程度的方法是本濾波器的特點所在，因為函數計算 得到的特征數據在實際控制過程中必要涉及數據庫比較操作，因此設定詳細度精度可以保 證在不同目標機器上都可獲得合理的匹配速度。 4)最后將所獲得的特征譜與特征譜數據庫進行匹配搜索，在特征譜數據庫內尋找 最相近的條目，并將該條目所對應的操作方法輸入反饋裝置進行控制。
權利要求
基于特征譜的茶葉品質控制方法，其特征在于包括如下步驟(1)利用傳感器獲取茶葉制作過程中即時的原始狀態信息，并將該原始狀態信息輸入VMRF變加權預處理濾波器；(2)利用傅里葉變換的方法將步驟(1)中經處理后的原始狀態信息由時域數據轉換到頻域數據；(3)將步驟(2)中的頻域數據輸入CSTRF特征譜變換濾波器，通過CSTRF特征譜變換濾波器使頻域數據中的特征部分加強并量化形成特征譜；(4)將步驟(3)所獲得的特征譜與特征譜數據庫進行匹配搜索，在特征譜數據庫內尋找最相近的條目，并將該條目所對應的操作方法輸入反饋裝置進行控制。
2. 根據權利要求1所述的基于特征譜的茶葉品質控制方法，其特征在于步驟(1)的 具體實現是以C語言代碼構建為函數VMRF (const double arr_raw[] ， char arr_attr[]， double arr_cooked[]， int n)。
3. 根據權利要求2所述的基于特征譜的茶葉品質控制方法，其特征在于步驟(3)的 具體實現是以C語言代碼構建為函數CSTRF (const double arr」n[] ， double arr_ft[][]， double arr_fi[]，int dta)。
4. 根據權利要求3所述的基于特征譜的茶葉品質控制方法，其特征在于步驟(3)中 所述的CSTRF特征譜變換濾波器設計為以5秒為一個處理單元，采樣率設定為2sps，使用樣 條擴展技術將于5X2個采樣點間插值擬合生成200sps采樣率的數據。
5. 根據權利要求3或4所述的基于特征譜的茶葉品質控制方法，其特征在于步驟(3) 中所述的CSTRF特征譜變換濾波器由FFT變換器及濾波器串聯組成，FFT變換器用于將時 域數據轉換為頻域數據，濾波器用于將頻域數據中的特征部分加強。
6. 根據權利要求5所述的基于特征譜的茶葉品質控制方法，其特征在于對FFT變 換器變換后的頻域數據取模，忽略相位，并對全能量帶的A(0-20% )段、B(40-70% )段、 C (90-100% )段進行定加權處理。
7. 根據權利要求3或4所述的基于特征譜的茶葉品質控制方法，其特征在于時域數 據到頻域數據的轉換采用成熟開源庫。
全文摘要
本發明公開了基于特征譜的茶葉品質控制方法，包括如下步驟利用傳感器獲取茶葉制作過程中即時的原始狀態信息，并將該原始狀態信息輸入VMRF變加權預處理濾波器；利用傅里葉變換的方法將處理后的原始狀態信息由時域數據轉換到頻域數據；將頻域數據輸入CSTRF特征譜變換濾波器，通過CSTRF特征譜變換濾波器使頻域數據中的特征部分加強并量化形成特征譜；將特征譜與特征譜數據庫進行匹配搜索，在特征譜數據庫內尋找最相近的條目，并將該條目所對應的操作方法輸入反饋裝置進行控制。通過本發明的應用，從根本上解決了經驗決策中“太過機械化”或“非精準化”的弊病，對穩定茶葉質量和制茶經驗的固定化以及制茶技藝的全息承傳方面，都有本質性的推動作用。
文檔編號G01N33/00GK101715846SQ20091015420
公開日2010年6月2日 申請日期2009年11月3日 優先權日2009年11月3日
發明者馬瑞 申請人:長興柒分之壹茶業有限公司
專業數控銑床產品供應商
20年生產經驗，實力工廠，精工品質，質量有保障
