1. 引言

茶葉作為一種全球普及的飲品，其品質直接影響消費者的健康和市場的經濟價值。傳統(tǒng)上，茶葉品質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評估技術顯得尤為重要。近紅外高光譜成像技術以其快速、無損和精確的特點，成為茶葉品質檢測的有效手段。

2. 材料與方法

2.1 數據采集

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 數據處理

2.2.1 數據預處理

由于設備和環(huán)境因素產生的噪聲，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. 結果與分析

3.1 光譜特征分析

經過預處理后，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的分類模型能夠有效識別茶葉等級。

3.2 高維數據可視化

采用多種算法進行數據可視化，結果顯示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結合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)化的數據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. 結論

結合近紅外高光譜成像技術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。該技術不僅對茶葉產業(yè)的品質控制具有重要意義，也為其他農產品的品質評估提供了新的解決方案。