本研究针对绿茶在杀青炒制过程中,对于仅凭经验和感性认知评判成型标准的现实问题,以绿茶在滚筒式杀青炒制机中的运动和成型机理为基础,利用图像处理技术提取绿茶杀青炒制过程中的在线数字化信息,并对炒制设备进行优化设计和仿真研究,以对绿茶的杀青炒制成型结果形成在线动态检测,为相关设备的数字化、智能化升级调控提供技术依据。1)以绿茶杀青炒制常用的滚筒式杀青炒制机为研究对象,设计了相应结构参数,基于Solidworks软件,建立了滚筒式杀青炒制机三维数字虚拟样机。针对核心部件滚筒及内部螺线挡叶条提供参数,结合物理学原理及理论力学知识,分析了茶叶颗粒在滚筒中杀青炒制的运动原理。推导了茶叶颗粒在整个过程中的运动方程,求解了茶叶颗粒在各个阶段运动规律,获得相应的速度变化规律。为将来研究滚筒结构参数优化及炒制工艺参数设定,提供理论参考依据。2)针对绿茶杀青炒制过程中,绿茶弯曲做形过程中的茶叶几何形状变化问题,借助视觉及图像处理技术展开研究,针对在线获取的不同时段茶叶形状变化的图像,提出了一套茶叶形状变化辨识获取的图像处理算法:首先设置图像兴趣区域,去除外围噪声信息干扰,同时减少不必要的图像处理计算量,提高图像处理速度。在此步骤中,提出了一种基于四角点坐标的自动动态获取茶叶形状变化图像最优兴趣区域获取算法,针对每次采集茶叶图像不同情况,自动获取最优兴趣区域。对预处理后的图像进行RGB分解,获取了单颜色通道的图像,进一步对图像的空域和频域空间内的滤波进行增强处理,并将图像求反处理。完成图像的预处理。3)在图像处理中,基于OTSU算法进行阈值分割,获得茶叶二值化图像,提出了一种基于形态学和面积最小阈值的茶叶图像辨识算法:将基于OTSU算法进行二值化后的图像,采用线性算子进行数学形态学的开闭运算,设定茶叶单颗粒最小面积阈值,将所有大于此阈值的区域作为茶叶的图像区域。对所辨识出的茶叶区域进行边缘检测,求解图像形心坐标,对每一颗茶叶进行定位标注;然后分别对每颗茶叶图像进行轮廓跟踪,统计计算出各个茶叶颗粒面积、周长、分散度、最长直径、最短直径和偏心度指标。用于茶叶卷曲效果的数字化评判。4)在EDEM软件中,建立茶叶颗粒模型,仿真茶叶颗粒在杀青机滚筒中的径向截面和横向截面的运动轨迹,并与基于推高的数学模型获得的计算数据对比,验证了理论推导及所提出运动模型的正确性。通过绿茶炒制加工实验,获取各个过程中的绿茶外形变化规律,验证了所提辨识算法的科学性,同时用于在线反应卷曲变形的规律获取。为将来的数字化智能化炒制绿茶提供了算法参考和理论依据。