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公开(公告)号：CN118402564A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410614865.0
申请日：2024-05-17
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
IPC: A23F3/12
Abstract: 一种全自动火控系统，本系统用于茶叶揉捻设备上，该茶叶揉捻设备包括控制箱（1）、动力输出装置（2）和设置在机架（3）上的若干组揉捻组件（4），揉捻组件（4）包括有上盖（5），上盖（5）下方设置有锅体（6），底锅（19）前后两端设置有正锅（18），底锅（19）左右两侧设置有侧锅（17），侧锅（17）下方设置有火排（9），靠近火排（9）设置有点火器（3），点火器（3）与输气管线连接，输气管线上设置有电磁阀（12），锅体（6）上靠近火排（9）设置有温度传感器（7），温度传感器（7）通过温度设置器（10）与控制箱（1）连接。自控点火控温，节省了人力，提高了茶叶品质。
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公开(公告)号：CN116466039A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310454826.4
申请日：2023-04-25
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
Abstract: 本发明公开了一种恩施玉露杀青叶品质的评价方法及系统，方法包括以下步骤：设计恩施玉露杀青正交试验，对杀青叶进行感官审评，得到审评结果；基于所述审评结果和化学成分进行相关性分析，得出分析结果；基于所述分析结果建立回归方程，并基于所述回归方程进行品质评价。本发明通过试验优选了与杀青叶品质密切相关的内含成分；同时可以实现杀青叶品质的量化评价。
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公开(公告)号：CN114993978A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210626615.X
申请日：2022-06-03
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种青砖茶原料渥堆程度的预测方法，更具体的说涉及一种基于近红外光谱技术和卷积神经网络方法的青砖茶原料渥堆程度的预测方法。本发明公开了一种基于深度学习的青砖茶渥堆程度精准预测方法，包括以下步骤，步骤一、茶样品收集与分类；步骤二、近红外光谱扫描；步骤三、光谱预处理方法筛选；步骤四、深度学习模型建立；步骤五、模型稳健性检验；步骤六、未知原料样品渥堆程度预测。针对上述背景技术所提出的问题，本发明的目的是：克服现有人工方法评审青砖茶原料渥堆程度存在较大的主观性、极易出现误判等缺陷，提供一种青砖茶原料渥堆程度的精准预测方法。
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公开(公告)号：CN111903785A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010861455.8
申请日：2020-08-25
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
Abstract: 本发明公开了一种陈香香韵青砖茶的加工方法，包括以下步骤：S1鲜叶采摘；S2杀青；S3揉捻；S4晒干；S5洒水增湿；S6三段式组合发酵；S7特定光质快速陈化；S8切茶和筛分；S9不饱和蒸汽蒸制和压制；S10阶梯式梯度升温干燥。本发明提供的加工方法有效的利用了酶活特性、微生物与发酵温湿度之间的内在联系以及光质、温湿度对茶叶品质的影响，首次引入不饱和蒸汽均匀蒸制茶坯，合理采用阶梯式梯度升温使茶砖干燥均匀；本发明制备的青砖茶产品陈香显著、滋味陈醇，品质较传统产品有了明显提升，对开拓青砖茶内销市场有良好的促进作用；本发明方法缩短了产品加工周期，生产效率高。
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公开(公告)号：CN111842191A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010765448.8
申请日：2020-08-03
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
Abstract: 本发明公开一种区分茶鲜叶等级的分选机构包括，分选箱和上料机构；分选箱设置于上料机构的一侧；分选箱包括箱体机架，震动进料机构，第一分选机构，第二分选机构，信号处理器和传感装置；第一分选机构包括红外光谱扫描装置；红外光谱扫描装置设置于第一滑槽下方，且红外光谱扫描装置的投光方向垂直于第一滑槽的滑轨；空气压缩器和喷气装置均设置于红外光谱扫描装置下方；喷气装置与空气压缩器连通；喷气装置和红外光谱扫描装置均与传感装置电性连接。本发明将鲜叶根据其存在的近红外光谱特殊波段对茶鲜叶等级高的鲜叶先筛选出来，再通过神经网络系统进一步分析筛选区分，筛选快速，准确有效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110361334A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910513192.9
申请日：2019-06-14
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
Abstract: 应用general regression结构无损预测机采眉茶车色样品等级的方法，包括：样品收集与分类；扫描获得不同等级眉茶车色样品的近红外光谱；对样品光谱进行预处理剔除噪声信息后，将样品光谱转化为成对的数据点；再将全部光谱数据均划分为20个子区间，分别建立每个子区间数据的粒子群优化算法模型，筛选出建模的最佳子区间数据；应用主成分分析法抽提、压缩最佳光谱子区间信息；以主成分得分为输入值，不断调整神经元个数和传递函数，建立general regression结构人工神经网络预测模型；模型稳健性检验。实现了湖北眉茶车色样品等级的快速、准确、客观预测。
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公开(公告)号：CN118794919A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410775107.7
申请日：2024-06-17
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/3554 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开的茶叶含水量检测模型构建方法首先提取茶叶原料样品的近红外光谱数据；然后将近红外光谱频段划分为不同的光谱区间，从各光谱区间中初步地筛选出最佳光谱区间；进一步地，从最佳光谱区间中更精细地筛选出相应的近红外光谱数据特征点，从而可降低建模的运算量，简化模型；最后，基于近红外光谱数据特征点提取相应的特征向量并作为输入，以样品的含水量为输出，基于神经网络方法经过多次训练即可构建更高预测准确度及鲁棒性的茶叶含水量检测模型，从而可实现对茶叶原料水分含量的及时且精确的检测，进而可实现及时精准调控杀青工艺参数的目的，为得到最佳的杀青叶品质提供了理论基础。
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公开(公告)号：CN110308111B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910513186.3
申请日：2019-06-14
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
IPC: G01N21/359 , G06K9/62
Abstract: 一种应用近红外光谱技术快速预测远安黄茶闷黄时间的方法，包括：鲜叶样品采集与分类；扫描获得不同闷黄时间鲜叶样品的近红外光谱；对样品光谱进行预处理剔除噪声信息后，将样品光谱转化为成对的数据点；再将全部光谱数据均划分为20个子区间，分别建立每个子区间数据的最小二乘支持向量机方法模型，筛选出建模的最佳子区间数据；应用主成分分析法抽提、压缩最佳光谱子区间信息；以主成分得分为输入值，不断调整神经元个数和传递函数，建立unsupervised Kohonen结构人工神经网络预测模型；模型稳健性检验。实现了黄茶样品闷黄时间的快速、准确、客观预测，起到提高预测闷黄时间准确度和增强模型实用性的目的。
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公开(公告)号：CN108812941B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201810296581.6
申请日：2018-04-02
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
IPC: A23F3/06
Abstract: 一种全自动砖茶制作设备，其与油压机（1）配合使用，包括称量装置（2）、匀料装置（3）、蒸汽产生及加热蒸制装置、砖茶模具（6）、机械手设备（7）和控制箱，所述的称量装置（2）出口对应匀料装置（3）的进口，所述的机械手设备（7）与匀料装置（3）相连接，所述的蒸汽产生及加热蒸制装置与砖茶模具（6）相配合，所述的油压机（1）、称量装置（2）、匀料装置（3）、蒸汽产生及加热蒸制装置、砖茶模具（6）和机械手设备（7）分别与控制箱连接。称量准确、蒸制均匀、保压可控、模具精度高，大大提高了砖茶品质；实现了自动化生产，减少了人员投入，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN109452387A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811420018.1
申请日：2018-11-26
Applicant: 湖北省农业科学院果树茶叶研究所
Abstract: 一种花香型绿碎茶的加工方法，包括以下步骤：压花：采用绿碎茶为原料与2%切碎的白兰鲜花和50%窨花后且有余香的茉莉花渣拌和，在茶坯含水率为18%～22%时利用分筛机将茶花分离；烘焙：采用链板式烘干机烘干至茶坯含水率为6%～7%，然后薄摊至室温；窨花：将开放率80%以上、开放度达到90度的茉莉鲜花与茶坯拌和，在茶坯含水率为18%～22%时采用分筛机将茶花分离；烘焙：采用链板式烘干机烘干至茶坯含水率为4.8%～5%，然后薄摊至室温；提花：选择朵大洁白的茉莉鲜花，开放度达到95度与茶坯拌和，在茶坯含水率为7%～8%时将茶花分离，从而得到花香型绿碎茶产品。有效提高了绿碎茶品质，得到了花香型绿碎茶。
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