茶葉機(jī)械采摘

早在唐代，陸羽就在《茶經(jīng)》中系統(tǒng)地介紹過(guò)19種餅茶采制工具，建立了茶葉機(jī)械的雛形。自中華人民共和國(guó)成立以來(lái)，我國(guó)茶葉機(jī)械發(fā)展已有70余年的歷史。隨著國(guó)家對(duì)茶葉機(jī)械行業(yè)重視度的提升，我國(guó)茶葉加工現(xiàn)已基本實(shí)現(xiàn)機(jī)械化和自動(dòng)化，茶園作業(yè)機(jī)械也在快速發(fā)展。

為總結(jié)我國(guó)在茶葉機(jī)械領(lǐng)域取得的成就，促進(jìn)茶機(jī)行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展，文章從茶葉機(jī)械發(fā)展、茶機(jī)能源使用及茶機(jī)技術(shù)應(yīng)用等方面介紹我國(guó)茶葉機(jī)械的發(fā)展?fàn)顩r，就發(fā)展過(guò)程中暴露的問(wèn)題進(jìn)行剖析并提出相應(yīng)對(duì)策，最后對(duì)茶葉機(jī)械未來(lái)的發(fā)展進(jìn)行展望。

01我國(guó)茶葉機(jī)械概況

中國(guó)是世界最大的產(chǎn)茶國(guó)，擁有20多個(gè)產(chǎn)茶省、1000多個(gè)產(chǎn)茶縣。在茶葉加工連續(xù)化的產(chǎn)業(yè)背景和提質(zhì)增效的產(chǎn)業(yè)需求下，茶葉機(jī)械化生產(chǎn)成為我國(guó)茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路。目前，我國(guó)茶葉加工機(jī)械生產(chǎn)企業(yè)有400多家，主要集中在浙江、安徽、四川和福建等省份。

按照生產(chǎn)環(huán)節(jié)，可將茶葉機(jī)械分為茶園作業(yè)機(jī)械和茶葉加工機(jī)械兩類。

茶葉加工機(jī)械的發(fā)展始于20世紀(jì)50年代，主要以綠茶、紅茶加工機(jī)械為主。到21世紀(jì)，大宗綠茶、紅茶和大部分名優(yōu)茶類的加工已基本實(shí)現(xiàn)機(jī)械化。就六大茶類而言，綠茶、紅茶的關(guān)鍵加工機(jī)械已較為成熟，烏龍茶、黑茶的關(guān)鍵加工機(jī)械相對(duì)成熟，白茶、黃茶的關(guān)鍵加工機(jī)械也在發(fā)展完善中。

相比之下，茶園作業(yè)機(jī)械發(fā)展起步較晚，20世紀(jì)70年代開(kāi)始研制出茶園耕作機(jī)等基本作業(yè)機(jī)械，后續(xù)逐步研制了修剪機(jī)、采茶機(jī)等其他作業(yè)機(jī)械，由于大部分茶園機(jī)械化生產(chǎn)管理粗放，茶園管理機(jī)械研發(fā)和創(chuàng)新力度不足，目前還處于初步發(fā)展階段。

02茶葉機(jī)械發(fā)展?fàn)顩r

1、茶園作業(yè)機(jī)械

茶園作業(yè)機(jī)械分為墾殖機(jī)械、耕作機(jī)械、植保機(jī)械、修剪和采茶機(jī)械等類型。

從20世紀(jì)50年代至今，茶園作業(yè)機(jī)械經(jīng)歷了萌芽階段、探索階段和現(xiàn)今的初步發(fā)展階段。期間，茶機(jī)研發(fā)人員逐步研制了符合實(shí)際需求的茶園耕作機(jī)、茶樹(shù)修剪機(jī)等作業(yè)機(jī)械，尤其以農(nóng)業(yè)農(nóng)村部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所為代表開(kāi)發(fā)了“一機(jī)多用”的多功能茶園管理裝備，使茶園作業(yè)機(jī)械有了新的發(fā)展。

目前，已有部分地區(qū)達(dá)到了茶園作業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)水平，如山東日照市、浙江武義縣等。

但總體而言，在機(jī)械研發(fā)方面，作業(yè)機(jī)械的機(jī)型質(zhì)量和性能方面尚需進(jìn)一步改進(jìn)，總體水平與日本相比存在較大差距;在推廣使用方面，使用率及普及度都不高，90%以上的采茶機(jī)和修剪機(jī)仍為日本機(jī)型，一些山區(qū)的茶園管理依舊以人力為主。

2、茶葉加工機(jī)械

我國(guó)茶葉加工機(jī)械發(fā)展大致分為如下三個(gè)階段。

· 萌芽期：20世紀(jì)50年代之前

此時(shí)的茶葉加工停留于手工作業(yè)階段，但唐宋時(shí)期創(chuàng)造的眾多制茶工具為茶葉機(jī)械后續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

· 快速發(fā)展期：20世紀(jì)50年代~20世紀(jì)末

由手工作業(yè)轉(zhuǎn)為半手工半機(jī)械作業(yè)，期間研發(fā)了眾多茶葉加工的基本單機(jī)設(shè)備，使得綠茶、紅茶，特別是名優(yōu)茶加工實(shí)現(xiàn)機(jī)械化。

· 加速發(fā)展期：21世紀(jì)~至今

由小型單機(jī)設(shè)備加工模式過(guò)渡到高產(chǎn)能、低能耗、清潔化、連續(xù)化的生產(chǎn)線模式，逐步實(shí)現(xiàn)“機(jī)械換人”。

茶葉加工單機(jī)設(shè)備分為初制機(jī)械和精制機(jī)械兩類。我國(guó)茶葉初制機(jī)械(殺青機(jī)、揉捻機(jī)、干燥機(jī)等)發(fā)展速度較快，大多數(shù)茶葉機(jī)械已能實(shí)現(xiàn)參數(shù)化作業(yè)，甚至具備控溫控濕功能，但在茶葉加工品質(zhì)、自動(dòng)化程度、節(jié)能等方面還有待提高。相比而言，我國(guó)精制機(jī)械(篩分機(jī)、風(fēng)選機(jī)等)發(fā)展較慢，但隨著加工精細(xì)化程度的提高，該類機(jī)械也在不斷改進(jìn)和優(yōu)化。

茶葉單機(jī)設(shè)備的發(fā)展為茶葉加工連續(xù)化的實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造了有利條件，也為生產(chǎn)線的研建奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。目前，研發(fā)的綠茶、紅茶、烏龍茶等初加工生產(chǎn)線已達(dá)3000多條。2016年，精制篩分生產(chǎn)線也被應(yīng)用于綠茶、紅茶、黑茶的精制加工。此外，生產(chǎn)線的使用范圍及加工對(duì)象方面的研究也更加精細(xì)化，如2020年針對(duì)中高檔扁形綠茶研建了標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)線，有效地解決了以往扁形茶生產(chǎn)線存在的茶條不緊直、質(zhì)量不穩(wěn)定等品質(zhì)問(wèn)題。

有些茶葉單機(jī)本身還不具備連續(xù)化作業(yè)功能(如包揉機(jī))或作業(yè)性能不夠成熟(如黃茶悶黃機(jī))，一定程度阻礙了生產(chǎn)線的自動(dòng)化發(fā)展。此外，雖然目前已有低含水量的在線檢測(cè)設(shè)備，但由于成本過(guò)高還未能廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)，茶葉在制品的品質(zhì)仍需要依賴人工經(jīng)驗(yàn)的判定。因此，目前茶葉加工生產(chǎn)線的應(yīng)用基本能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，但尚未實(shí)現(xiàn)真正的智能化。

03茶機(jī)能源使用

茶葉機(jī)械的正常使用離不開(kāi)能源的供給。茶葉機(jī)械能源分為傳統(tǒng)化石能源和清潔能源兩類，其中清潔能源包括電、液化石油氣、天然氣、生物質(zhì)燃料等。

在熱能燃料清潔化、節(jié)能化的發(fā)展趨勢(shì)下，用鋸末、森林枝條、稻草、麥稈等加工而成的生物質(zhì)顆粒燃料被業(yè)界重視，又因其生產(chǎn)成本較低、來(lái)源廣開(kāi)始被越來(lái)越多地應(yīng)用于茶葉加工中。

總體而言，電力燃?xì)獾葻嵩词褂酶影踩?、?jiǎn)便，無(wú)需其他輔助設(shè)備，是實(shí)現(xiàn)茶葉機(jī)械化加工、流水線作業(yè)的主流能源。

雖然薪柴加熱和炭火烘焙的能源使用比較低效，也不夠環(huán)保，但卻能滿足人們對(duì)茶葉獨(dú)特色香味的追求，因此目前仍有應(yīng)用。

近年來(lái)，基于節(jié)能減排、降低能耗的發(fā)展理念，茶葉機(jī)械的能源回收利用方面取得巨大進(jìn)展。

如6CH型系列鏈板式烘干機(jī)，利用管殼式熱交換器進(jìn)行廢氣余熱回收，可將空氣初始溫度提高20~25℃，創(chuàng)造性地解決了能源消耗大的問(wèn)題;過(guò)熱蒸汽混合殺青機(jī)，利用殺青機(jī)出葉口處的回收裝置將常壓飽和水蒸汽回收，并再次輔助加熱形成過(guò)熱飽和水蒸汽和高溫?zé)犸L(fēng)，導(dǎo)回到殺青機(jī)進(jìn)葉口處循環(huán)利用熱能，能節(jié)約能源20%左右，還可保證茶葉品質(zhì)效果。

04茶機(jī)技術(shù)創(chuàng)新

茶葉機(jī)械的使用不僅能直接提高生產(chǎn)效率，還能間接穩(wěn)定甚至提升茶葉品質(zhì)。技術(shù)創(chuàng)新往往能帶來(lái)茶葉機(jī)械功能和效率的雙向提升，其研發(fā)思路主要有兩方面。

① 基于機(jī)械原理，創(chuàng)新性地改進(jìn)茶機(jī)的基本結(jié)構(gòu)，使其性能大大提升。如在紅茶加工方面，對(duì)發(fā)酵結(jié)構(gòu)、翻動(dòng)裝置和加熱部件等關(guān)鍵部件進(jìn)行設(shè)計(jì)，研發(fā)了一體化全自動(dòng)發(fā)酵機(jī)、可視化富氧發(fā)酵機(jī)，解決了發(fā)酵溫濕度不穩(wěn)定、翻拌難、缺氧、發(fā)酵不均勻等問(wèn)題。

② 將計(jì)算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)代儀器分析檢測(cè)技術(shù)、芯片技術(shù)等高新技術(shù)應(yīng)用于茶機(jī)制造，使其操作可控、可視，逐步實(shí)現(xiàn)茶葉機(jī)械的自動(dòng)化、智能化。實(shí)踐證明，技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用能完善茶機(jī)功能，提升茶葉品質(zhì)，推動(dòng)茶產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。

1、計(jì)算機(jī)技術(shù)

計(jì)算機(jī)技術(shù)使茶葉機(jī)械的連續(xù)化、自動(dòng)化、智能化發(fā)展成為可能。

目前，計(jì)算機(jī)的圖像技術(shù)、控制技術(shù)、數(shù)字化技術(shù)等已被成功應(yīng)用于茶機(jī)制造，并取得較佳效果。

利用圖像采集、數(shù)據(jù)處理技術(shù)可對(duì)茶葉的實(shí)際形態(tài)、顏色以及重量等要素進(jìn)行量化分析和等級(jí)劃分;利用自動(dòng)控制系統(tǒng)，可使新型熱輻射茶葉殺青機(jī)實(shí)現(xiàn)殺青葉表面溫度、箱體內(nèi)部環(huán)境濕度等各項(xiàng)參數(shù)的多路實(shí)時(shí)在線檢測(cè)，降低對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴;利用可編程邏輯控制技術(shù)(PLC)，再通過(guò)電源照射，光纖探聚集發(fā)酵信息，發(fā)酵儀轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，微處理器處理、計(jì)算和分析，能使渥堆裝置完成對(duì)待測(cè)黑茶樣品渥堆程度的預(yù)測(cè);利用自動(dòng)化控制和人機(jī)交互技術(shù)可使TC-6CR-50數(shù)控揉捻機(jī)智能調(diào)控壓力、轉(zhuǎn)速和時(shí)間，實(shí)現(xiàn)制茶工藝參數(shù)化;利用溫度傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)，可使茶葉連續(xù)理?xiàng)l機(jī)組按需調(diào)控鍋槽溫度，保證鍋槽內(nèi)的茶葉受熱均勻、品質(zhì)一致。

2、現(xiàn)代儀器分析檢測(cè)技術(shù)

茶葉機(jī)械自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)有賴于計(jì)算機(jī)技術(shù)，而茶葉加工過(guò)程的狀態(tài)、參數(shù)監(jiān)測(cè)則需要借助現(xiàn)代儀器的分析檢測(cè)技術(shù)。通過(guò)檢測(cè)儀器的多源傳感信息融合，可實(shí)現(xiàn)對(duì)茶葉色、香、味、形等品質(zhì)因子的綜合數(shù)字化評(píng)判，實(shí)現(xiàn)茶葉產(chǎn)業(yè)真正意義的自動(dòng)化和智能化發(fā)展。

目前，該項(xiàng)技術(shù)已被成功應(yīng)用于茶機(jī)研發(fā)，使茶葉加工過(guò)程實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)、判別，茶葉品質(zhì)更加可控。比如，利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)建立的紅茶“發(fā)酵”程度綜合評(píng)價(jià)方法，可在1分鐘內(nèi)完成判別，有利于紅茶加工關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)的控制;利用電子鼻技術(shù)對(duì)殺青過(guò)程中的香氣連續(xù)抽樣監(jiān)測(cè)，再基于費(fèi)舍爾判別法可構(gòu)建茶葉殺青狀態(tài)判別模型，實(shí)現(xiàn)綠茶品質(zhì)的在線監(jiān)測(cè)與控制;利用遠(yuǎn)紅外、高光譜成像技術(shù)再結(jié)合非線性建模方法可為綠茶的智能化生產(chǎn)提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

儀器檢測(cè)分析技術(shù)同其他技術(shù)的聯(lián)用，也被應(yīng)用于茶葉深加工機(jī)械領(lǐng)域。比如，安徽捷訊光電技術(shù)有限公司研發(fā)了一種云智能茶葉色選機(jī)，該色選機(jī)利用光譜分析技術(shù)聯(lián)用鷹眼技術(shù)、云技術(shù)相機(jī)、云圖像采集處理技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)，可深度識(shí)別普通色選機(jī)不能識(shí)別的微小雜質(zhì)，并且能對(duì)茶葉的條形大小、長(zhǎng)短、粗細(xì)及嫩度等精細(xì)分級(jí)。這種智能色選機(jī)不僅應(yīng)用于茶葉領(lǐng)域，還可用于糧食、種子、礦物等的精選，提高批量物料的整體質(zhì)量和外觀。

3、其他技術(shù)

除計(jì)算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)代儀器檢測(cè)技術(shù)外，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、AI技術(shù)、芯片技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)也被融合應(yīng)用于茶園管理、茶葉加工、物流倉(cāng)儲(chǔ)等各個(gè)環(huán)節(jié)，使茶機(jī)研發(fā)及茶行業(yè)的發(fā)展邁上新臺(tái)階。

在茶園管理作業(yè)環(huán)節(jié)，傳感器、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)對(duì)茶園的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，使茶園作業(yè)過(guò)程更加智能、高效。如前端傳感器(葉面溫度傳感器、莖稈生長(zhǎng)傳感器、土壤水分傳感器等)可自動(dòng)將茶園土壤及氣候條件等數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，PC端通過(guò)手機(jī)APP可隨時(shí)隨地進(jìn)行監(jiān)管、精準(zhǔn)灌溉與施肥，實(shí)現(xiàn)茶園智慧管理。利用無(wú)人機(jī)大面積遙感圖像與地面不間斷視頻監(jiān)測(cè)技術(shù)，可對(duì)機(jī)采茶樹(shù)的生長(zhǎng)信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)采集，再借助分析、建模便可預(yù)測(cè)每輪次的適采時(shí)期、產(chǎn)量及機(jī)采品質(zhì)，從而提高茶葉機(jī)械化采摘的質(zhì)量和效率。

在茶葉加工生產(chǎn)環(huán)節(jié)，應(yīng)用AI技術(shù)建立自動(dòng)除雜生產(chǎn)線，通過(guò)最先進(jìn)的認(rèn)知視覺(jué)檢測(cè)可識(shí)別茶葉中的各類雜質(zhì)，同時(shí)自動(dòng)化地完成上料、輸送、拍照、分析、挑揀、復(fù)檢、收集等各個(gè)程序，實(shí)現(xiàn)茶葉精制加工生產(chǎn)線的自動(dòng)化與智能化。在物流倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)，利用射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)閱讀器與產(chǎn)品標(biāo)簽之間的數(shù)據(jù)通信，追溯茶葉生產(chǎn)信息以優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。

由此，在茶葉的種植栽培、生產(chǎn)加工、保管運(yùn)輸?shù)确矫?，各?xiàng)技術(shù)共同促進(jìn)了茶產(chǎn)業(yè)信息化、智能化發(fā)展。

05我國(guó)茶葉機(jī)械發(fā)展中的問(wèn)題、對(duì)策與展望

我國(guó)茶葉機(jī)械化發(fā)展雖然取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但與食品工業(yè)的機(jī)械化程度相比仍存在較大差距，應(yīng)及時(shí)采取相應(yīng)對(duì)策來(lái)加快茶產(chǎn)業(yè)的升級(jí)轉(zhuǎn)型。

1、存在問(wèn)題

雖然人們機(jī)械化管理茶園、機(jī)械化加工茶葉的意識(shí)不斷增強(qiáng)，部分茶區(qū)也處于相對(duì)較高的機(jī)械化水平，但就整體研究力度和發(fā)展?fàn)顩r而言，仍存在以下問(wèn)題：

(1)我國(guó)茶機(jī)裝備總體水平偏低，自動(dòng)化生產(chǎn)線尚未完全實(shí)現(xiàn)智能化。

(2)茶機(jī)的研究發(fā)展不平衡，大部分精制機(jī)械創(chuàng)新程度不高。

(3)茶機(jī)整體技術(shù)含量不高，能源使用效率低。

(4)大多茶機(jī)缺乏高新技術(shù)的應(yīng)用，且與農(nóng)藝融合度不高。

(5)設(shè)備新舊混用，存在安全隱患，缺乏相應(yīng)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。

2、原因及對(duì)策

從文獻(xiàn)研究及茶機(jī)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析原因，主要是：

(1)茶機(jī)行業(yè)本身處于落后地位，國(guó)家對(duì)行業(yè)扶持力度仍有待加強(qiáng)。

(2)茶機(jī)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)無(wú)序，茶機(jī)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)滯后。

(3)茶園分布零散，作業(yè)機(jī)械標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)程度不高。

(4)茶機(jī)制造企業(yè)規(guī)模小，新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)能力薄弱。

(5)缺乏茶機(jī)專業(yè)從業(yè)人員，無(wú)法充分發(fā)揮機(jī)械設(shè)備的功能。

針對(duì)上述原因應(yīng)盡快健全農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼制度，加大政策扶持力度;加快茶機(jī)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，加大企業(yè)技術(shù)服務(wù)力度;建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)茶園基地，奠定機(jī)械化生產(chǎn)基礎(chǔ);加大科研投入力度，組建更多創(chuàng)新科研團(tuán)隊(duì);加強(qiáng)技術(shù)培訓(xùn)交流，提高茶機(jī)技術(shù)服務(wù)。

3、展望

目前，我國(guó)茶葉加工基本實(shí)現(xiàn)機(jī)械化，單機(jī)設(shè)備趨向于高效節(jié)能、連續(xù)化發(fā)展，生產(chǎn)線向著連續(xù)化、自動(dòng)化、清潔化和智能化方向發(fā)展，茶園作業(yè)機(jī)械的發(fā)展也在不斷推進(jìn)?，F(xiàn)代科技與信息技術(shù)等高新技術(shù)逐步被應(yīng)用于茶葉加工的各個(gè)環(huán)節(jié)，并取得巨大進(jìn)步。隨著國(guó)家對(duì)茶葉產(chǎn)業(yè)的重視，茶機(jī)補(bǔ)貼等各項(xiàng)優(yōu)惠政策的出臺(tái)以及茶機(jī)科研人員隊(duì)伍的壯大，未來(lái)的茶葉機(jī)械將實(shí)現(xiàn)真正意義的智能化發(fā)展，“機(jī)器換人”的時(shí)代指日可待!

作者簡(jiǎn)介：

張銘銘

碩士，中華全國(guó)供銷合作總社杭州茶葉研究院工藝技術(shù)與裝備研究所團(tuán)隊(duì)成員，茶葉加工與機(jī)械團(tuán)隊(duì)科技特派員，中茶裝備公眾號(hào)編輯，主要從事茶葉機(jī)械加工與品質(zhì)調(diào)控研究。參與國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等國(guó)家級(jí)項(xiàng)目4項(xiàng)，浙江省青年基金、浙江省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等省級(jí)項(xiàng)目4項(xiàng)，地方性技術(shù)服務(wù)項(xiàng)目2項(xiàng)。以第一作者或通訊作者發(fā)表SCI/EI等科技論文10余篇，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利2項(xiàng)。

來(lái)源：中國(guó)茶葉加工

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近年來(lái)，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力老齡化趨勢(shì)明顯加劇，招工難、用工貴已成為制約茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。名優(yōu)茶的人工采摘消耗占整個(gè)茶園管理用工的60%左右，而高檔名優(yōu)茶芽葉采摘時(shí)葉梢細(xì)嫩，生長(zhǎng)的位置、姿態(tài)和密集程度不一，特別在微風(fēng)和光照變換的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下機(jī)器采摘實(shí)現(xiàn)難度大。因此，研究智能采茶技術(shù)對(duì)促進(jìn)我國(guó)茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要意義。

科研人員調(diào)試茶葉采摘機(jī)器人

一、基于圖像處理的茶葉識(shí)別

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化采茶，首先必須解決的是茶樹(shù)嫩芽的精準(zhǔn)識(shí)別。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，基于圖像處理的茶葉嫩芽的準(zhǔn)確識(shí)別成為研究的熱點(diǎn)。

1. 基于顏色空間的傳統(tǒng)圖像處理算法

由于茶葉嫩芽與老葉、樹(shù)干存在明顯顏色差異，可利用顏色特征提取出圖像中的嫩芽區(qū)域，因此早期的茶葉嫩芽分割研究大多是基于顏色特征的。基于顏色空間的傳統(tǒng)圖像處理算法，其主要過(guò)程包括圖像預(yù)處理、顏色特征選取與分割等步驟。

茶樹(shù)原始圖像

利用色彩因子R-B識(shí)別嫩梢

利用色度信息I識(shí)別嫩梢

2. 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的識(shí)別方法

為了進(jìn)一步解決自然條件下茶葉分割易受老葉、樹(shù)枝、土壤等外界環(huán)境影響，茶葉互相遮擋與重疊的問(wèn)題，后續(xù)研究中引入了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)提取并綜合各種特征樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練來(lái)識(shí)別檢測(cè)，常見(jiàn)的嫩芽識(shí)別方法是基于顏色、紋理、形狀等特征，結(jié)合使用諸如K均值聚類法、支持向量機(jī)方法、貝葉斯判別方法以及級(jí)聯(lián)分類器等?；趥鹘y(tǒng)機(jī)器視覺(jué)的識(shí)別方法仍依賴圖像預(yù)處理與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，前期處理如不合理將會(huì)嚴(yán)重影響模型的精度。

茶梢原始圖像(a)與機(jī)器算法聚類結(jié)果(b)

3. 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法

基于深度學(xué)習(xí)的算法在復(fù)雜背景下具有較高的精度，為復(fù)雜背景下茶葉嫩芽的智能化采摘設(shè)備的研究提供了基礎(chǔ)?？梢苑譃?類，分別是分類算法、目標(biāo)檢測(cè)算法和語(yǔ)義分割算法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的分類算法是對(duì)1副圖像進(jìn)行分類，判別出圖像是否是嫩芽或者識(shí)別圖像中的嫩芽的狀態(tài)，如芽葉開(kāi)面狀態(tài)、是否處于可采摘的狀態(tài)等，該方法具有較好的識(shí)別效果，不僅能準(zhǔn)確識(shí)別茶葉嫩芽，同時(shí)還可區(qū)分不同嫩芽的狀態(tài)，其可滿足自然光照下茶葉嫩芽識(shí)別要求，實(shí)用性較好。但基于深度學(xué)習(xí)的方法依賴大樣本，同時(shí)檢測(cè)效率較低。因此還需要進(jìn)一步開(kāi)展茶樹(shù)芽葉檢測(cè)研究，增加芽葉圖像數(shù)量，開(kāi)發(fā)速度更快、精度更高、穩(wěn)定性更優(yōu)的算法。

AlexNet模型結(jié)構(gòu)圖，基于該模型可有效識(shí)別自然光照下茶葉嫩芽狀態(tài)

二、末端采摘執(zhí)行器

茶葉的采摘對(duì)象是芽葉而非果實(shí)，傳統(tǒng)的末端采摘執(zhí)行器難以適用，因此相關(guān)的研究人員針對(duì)茶葉嫩芽開(kāi)發(fā)了新的末端采摘執(zhí)行器。如2021年設(shè)計(jì)出一種可夾提式采摘茶葉嫩梢的末端執(zhí)行器，通過(guò)對(duì)其控制實(shí)現(xiàn)茶園采摘。試驗(yàn)結(jié)果表明，一芽一葉的漏采率為2.8%、采摘完整率為91%;一芽二葉的漏采率<3%、采摘完整率為94%?，F(xiàn)有的茶葉采摘末端執(zhí)行器大多采用單純的機(jī)械式結(jié)構(gòu)，基本沒(méi)有誤差補(bǔ)償能力，無(wú)法確保采摘成功率和嫩梢完整率。為解決此問(wèn)題，設(shè)計(jì)出一種基于負(fù)壓導(dǎo)向的名茶采摘末端執(zhí)行器。這種末端執(zhí)行器利用負(fù)壓以自上而下的方式引導(dǎo)茶芽，從而糾正它們的姿勢(shì)和空間位置。試驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的末端執(zhí)行器具有偏差容限性能，可以提高拾取成功率。

可夾提式茶葉嫩芽采摘機(jī)模型

茶園采摘試驗(yàn)

三、智能控制系統(tǒng)

智能控制系統(tǒng)的功能主要包括行駛系統(tǒng)的控制和采摘裝置的控制。日本在茶園智能機(jī)械行駛系統(tǒng)控制上已有一些研究成果，如日本松元株式會(huì)社利用人工智能(AI)和傳感器開(kāi)發(fā)出在無(wú)人駕駛的情況下走動(dòng)收獲茶葉的“無(wú)人采茶機(jī)”，并已開(kāi)始銷售。在采摘裝置的控制上，針對(duì)傳統(tǒng)往復(fù)切割式采收裝置，設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的乘用式智能采茶機(jī)，提出了自動(dòng)識(shí)別茶葉嫩芽和割刀自動(dòng)調(diào)平控制方法，該機(jī)可解決現(xiàn)有采茶機(jī)無(wú)選擇性切割老葉和嫩芽的弊端。目前針對(duì)采摘手控制系統(tǒng)所控制的末端采摘執(zhí)行器個(gè)數(shù)均為單個(gè)，此時(shí)的采摘效率仍不高，未來(lái)還需針對(duì)多個(gè)末端采摘執(zhí)行器、多機(jī)械臂協(xié)同控制系統(tǒng)進(jìn)行研發(fā)。

基于機(jī)器視覺(jué)的乘用式智能采茶機(jī)結(jié)構(gòu)圖(1. 割刀水平控制單元;2. 割刀高度控制單元;3. 駕駛室;4. 攝像機(jī);5. 圓弧形割刀;6. 行走機(jī)構(gòu)控制單元)

割刀刀刃線與茶隴截面圖

四、存在問(wèn)題與展望

目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)高檔名優(yōu)茶采摘機(jī)器的研究剛起步，尚處于概念樣機(jī)試驗(yàn)階段。在實(shí)際應(yīng)用中仍然存在一些挑戰(zhàn)，如當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在著農(nóng)機(jī)農(nóng)藝結(jié)合不緊密的問(wèn)題、嫩芽識(shí)別受光照影響較大、難以分割含與嫩芽顏色相近背景的圖像、葉子間的遮擋和重疊造成識(shí)別效果不理想等。相比較傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)而言，目前基于深度學(xué)習(xí)的芽葉識(shí)別方法具有良好的應(yīng)用前景，但需要大量的標(biāo)記樣本進(jìn)行訓(xùn)練，且隨著網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度的升高，硬件系統(tǒng)升級(jí)也是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。隨著機(jī)器視覺(jué)、人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，這為智能采茶機(jī)的研發(fā)提供了良好的基礎(chǔ)。未來(lái)的智能采茶機(jī)將會(huì)有以下發(fā)展趨勢(shì)。

1. 增加樣本數(shù)據(jù)，研發(fā)識(shí)別模型，提高算法效果

目前茶芽識(shí)別和定位的難點(diǎn)在于茶葉種類和生長(zhǎng)環(huán)境的多樣性、遮擋和重疊情況下茶葉嫩芽識(shí)別策略、動(dòng)態(tài)干擾，以及算法穩(wěn)定性和通用性較差。未來(lái)應(yīng)對(duì)不同品種、不同茶季、不同等級(jí)、不同產(chǎn)區(qū)、不同光照下的茶園茶葉圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)茶葉圖像樣本的數(shù)據(jù)集擴(kuò)充，豐富樣本的多樣性，建立多品種、多等級(jí)茶葉芽葉數(shù)據(jù)庫(kù)，提高算法普適性。

2. 研發(fā)具有容差能力的柔性末端采摘執(zhí)行器

茶葉嫩芽質(zhì)地較為柔軟，常規(guī)末端采摘執(zhí)行器采摘易對(duì)嫩芽造成傷害。同時(shí)在茶園非結(jié)構(gòu)化及微風(fēng)環(huán)境下易存在定位誤差和隨機(jī)誤差，因此既要在采摘的同時(shí)做到不傷害嫩芽，還要采用合適的誤差補(bǔ)償方法，故需要研究具有容差能力的柔性末端采摘執(zhí)行器。

3. 研發(fā)多末端采摘執(zhí)行器及其高效控制系統(tǒng)

針對(duì)茶葉采摘機(jī)械臂輕巧、柔順和高速的需求，可通過(guò)結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)和相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)控制算法實(shí)現(xiàn)采茶專用末端采摘執(zhí)行器及其控制系統(tǒng)。同時(shí)單個(gè)末端采摘執(zhí)行器效率過(guò)低，未來(lái)為進(jìn)一步提高采摘效率，應(yīng)研發(fā)多末端采摘執(zhí)行器以及高效控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多末端采摘執(zhí)行器任務(wù)分配和運(yùn)動(dòng)協(xié)同規(guī)劃，提高茶葉采摘效率。

文字節(jié)選自《中國(guó)茶葉》2022年第7期，P1-9，《茶葉智能采摘技術(shù)研究進(jìn)展與展望》，作者：李楊，董春旺，陳建能，賈江鳴。

當(dāng)前正值我市夏秋茶生產(chǎn)高峰期，為降低夏秋茶生產(chǎn)成本、提高夏秋茶產(chǎn)量和質(zhì)量，重慶市農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站研究制定了茶葉機(jī)械化采摘技術(shù)要點(diǎn)。具體如下：