从经验到算法，茶叶数字化、智能化拼配技术研究进展

536阅读 2026-02-10 13:52 权威

近年来，随着我国茶叶行业的稳健发展及新茶饮市场的迅速扩张，市场对原料茶的需求量不断攀升，对茶叶品质的稳定性与标准化也提出了更高要求。在此背景下，传统拼配技术已难以完全适应现代化、规模化的生产需求，茶叶拼配技术正逐步朝数字化评价、智能化策略与设备化操作的方向转型。其中，拼配模型算法的构建与优化、拼配系统在生产中的研发与应用，已成为该领域备受关注的两大研究热点。

本期系统梳理了当前茶叶数字化拼配技术及其智能化系统的研究与应用进展，并围绕未来发展方向提出了相应建议。

传统茶叶拼配多依赖人工，主要由经验丰富的拼配师依据感官审评结果，对不同等级的半成品茶或成品茶在外形、滋味、香气方面进行样品筛选并混合，通常需经过多次试验与调整，旨在提升茶叶综合品质或使其接近预设的目标样品。

中茶所茶叶拼配技术研习班学员课程照

茶叶拼配数字化发展有助于提高生产效率和产品质量，增强企业市场竞争力。茶叶生产与新兴技术的紧密结合，对茶叶拼配的标准化、机械化、智能化提出了更高要求。

近年来各种模型构建方法逐渐应用于茶叶拼配。以外形、香气、滋味和叶底等感官属性作为评价指标，建立回归模型优化拼配参数，模型针对设定的一级标准样，以7个不同批次茶叶为原料进行多目标优化拼配，从而获得了成本最低的拼配配方。基于拼配规则，综合考虑投入成本、库存量及原料使用等实际约束条件，构建了茶叶多因素约束规划模型，以该模型开发的茶叶拼配软件已在实际生产中取得应用。

引入Dewey编码方法，将茶叶的原始信息元组编码为层次空间中的点，从而将茶叶拼配问题转化为空间聚类问题，并结合k中心点算法进行求解，该方法相较于传统人工拼配，在提升效率与降低成本方面具有明显优势。

同时，机器学习技术的快速发展也为茶叶拼配的智能化发展提供了全新的研究视角。

部分学者采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立了茶叶拼配配比的定量预测模型，以茶叶高光谱成像的光谱特征值与纹理特征值融合后的数值作为模型输入值，实现了对拼配比例的高精度预测。

有学者基于强化学习方法构建了GM-Qlearning模型和GM-TD3模型，能够针对不同目标样品学习合理的拼配策略，并获得与目标样品一致的拼配比例。

有学者以眉茶为研究对象，采集了4种不同地区、不同混合比例茶样的近红外光谱数据，构建了4种机器学习模型用于预测拼配比例。

虽然相关研究已取得多项进展，但现有模型主要聚焦于茶叶的外形拼配，对香气、滋味这些主要风味特性的关注不足。

目前，新兴饮料产业对原料的需求量巨大，相比茶叶外形的一致性，饮料企业对风味具有更高的关注度，因此茶叶风味的拼配将是未来需要深入研究的关键方向。

茶叶数字化拼配模型提供的拼配方案，可以通过构建一体化智能拼配系统，助力规模企业的标准化生产，实现从单一工序优化向系统化、智能化方向发展。