1. 引言

茶叶作为一种全球普及的饮品，其品质直接影响消费者的健康和市场的经济价值。传统上，茶叶品质的评估依赖于人工感官评价，这种方法主观性强且效率低下。因此，发展一种快速、准确且客观的茶叶品质评估技术显得尤为重要。近红外高光谱成像技术以其快速、无损和精确的特点，成为茶叶品质检测的有效手段。

2. 材料与方法

2.1 数据采集

本研究使用了覆盖900-1700纳米波段的近红外高光谱相机，以200FPS的采集速度收集茶叶样本的图像。为减少噪声干扰，进行了黑白校正，并使用最小噪声分离变换（MNF）去噪。感兴趣区域（ROI）被提取用于分析。

2.2 数据处理

2.2.1 数据预处理

由于设备和环境因素产生的噪声，对原始图像进行了预处理，包括SG平滑滤波、SNV校正以及MSC等方法。

3. 结果与分析

3.1 光谱特征分析

经过预处理后，不同等级的祁门红茶在三个主要反射峰处表现出显著差异。这些差异使得基于高光谱成像技术的分类模型能够有效识别茶叶等级。

3.2 高维数据可视化

采用多种算法进行数据可视化，结果显示t-SNE算法在分离不同等级茶叶方面效果最好。

3.3 模型建立与评估

构建了SVM和ELM模型进行等级分类，其中SVM模型展现了卓越的分类精度，训练集和测试集均达到100%准确率。而ELM模型经SG-SNV预处理后，分类精度有显著提升。

4. 讨论

本研究展示了近红外高光谱成像技术结合SVM和ELM机器学习模型在祁门红茶等级识别中的应用。通过优化的数据预处理方法和高效的分类模型，实现了茶叶等级的快速无损鉴别。

5. 结论

结合近红外高光谱成像技术和机器学习模型的方法，在茶叶等级识别中显示出高度的准确性和效率。该技术不仅对茶叶产业的品质控制具有重要意义，也为其他农产品的品质评估提供了新的解决方案。