为比较不同方法所得色泽参数的差异,探寻一种能够更加客观真实反映茶汤色泽的量化方法,选用36个六堡茶散茶样品为研究对象,分别采用3种不同方法提取茶汤的色泽参数,并对色泽参数进行模拟验证对比分析。结果表明,方法1基于Adobe Color C...为比较不同方法所得色泽参数的差异,探寻一种能够更加客观真实反映茶汤色泽的量化方法,选用36个六堡茶散茶样品为研究对象,分别采用3种不同方法提取茶汤的色泽参数,并对色泽参数进行模拟验证对比分析。结果表明,方法1基于Adobe Color CC和方法2基于Matlab的茶汤色泽量化分析方法所测定的不同茶样间色泽参数变化规律基本一致,而方法3直接采用台式色差仪所测定结果与方法1和方法2相比有明显差异,色泽参数相关性分析表明这些差异主要在于茶汤黄度值的变化不同。采用人工神经网络分析模型发现,上述3种方法所得色泽参数对汤色得分的预测准确度分别为86.1%、83.7%和63.8%。以实际茶汤色泽为参考,通过色泽参数模拟验证对比分析发现,基于计算机视觉的图像采集装置结合Adobe Color CC的茶汤色泽参数提取方法能够更加真实地反映出六堡茶茶汤的实际色泽,表明该方法有望为茶汤色泽的量化分析提供一种相对客观、准确的分析检测方法。展开更多
文摘为比较不同方法所得色泽参数的差异,探寻一种能够更加客观真实反映茶汤色泽的量化方法,选用36个六堡茶散茶样品为研究对象,分别采用3种不同方法提取茶汤的色泽参数,并对色泽参数进行模拟验证对比分析。结果表明,方法1基于Adobe Color CC和方法2基于Matlab的茶汤色泽量化分析方法所测定的不同茶样间色泽参数变化规律基本一致,而方法3直接采用台式色差仪所测定结果与方法1和方法2相比有明显差异,色泽参数相关性分析表明这些差异主要在于茶汤黄度值的变化不同。采用人工神经网络分析模型发现,上述3种方法所得色泽参数对汤色得分的预测准确度分别为86.1%、83.7%和63.8%。以实际茶汤色泽为参考,通过色泽参数模拟验证对比分析发现,基于计算机视觉的图像采集装置结合Adobe Color CC的茶汤色泽参数提取方法能够更加真实地反映出六堡茶茶汤的实际色泽,表明该方法有望为茶汤色泽的量化分析提供一种相对客观、准确的分析检测方法。
