摘要
本发明公开了一种茉莉花茶茶多酚与咖啡碱含量的同步快速检测方法,利用分光测色仪,测定不同干茶样本的明亮度(L)、绿红色度(a)、蓝黄色度(b)以及总色差(△E)等特征值。随后用沸水冲泡浸提,得到茶汤,放入自制“图像采集暗箱”中,采集茶汤图像,并用MATLAB提取茶汤图像特征值。将获取的干茶色差及茶汤图像特征值,输入构建好的BP神经网络预测模型,分别计算出样品中茶多酚与咖啡碱含量。本发明方法可同时检测茶多酚与咖啡碱两项指标,操作简便,无需使用化学试剂,绿色环保,时间耗时占比仅为传统国标方法检测方法用时的7.76%,极大地提高了检测效率。
技术关键词
神经网络预测模型
茉莉花茶
图像特征值
快速检测方法
BP神经网络模型
直方图均衡化
色差仪
BP神经网络预测
检测茶多酚
图像采集箱
分光测色仪
饱和度
明亮度
红色
暗箱
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舒适度
初始聚类中心
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数据预测模型
数据分类
智能预测方法
系统发育树
神经网络预测模型
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芯片封装工艺
光学显微镜
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深度学习算法