机器杀青
3月初，正是全市春茶采摘加工的忙季，全市10个区县(市)以乌牛早、平阳特早等特早生品种为主的茶园都已进入采摘期。
在地处宁海跃龙街道的望府茶业有限公司制茶车间，10多台茶叶加工机器隆隆作响，4名工人站在机器前，不时查看茶叶制作情况。公司负责人王茂强表示，在摊青、杀青、揉捻、理条、烘干等茶叶制作加工的系列过程中，他们基本实现了全自动可控化生产，整个生产流程只要4名工人操作就够了。
望府茶步入连续化加工之路，这是宁波茶叶生产“机器换人”的一个缩影。
告别手工制茶，实现全自动生产
宁波产茶历史悠久,四明山脉和天台山脉历来是我国重要的茶叶产区。自唐中叶起,茶叶逐渐成为浙东人颇为喜好的饮品。望海茶、瀑布仙茗、奉化曲毫、东海龙舌……随着宁波茶叶声名鹊起,茶叶成为山区、半山区农业增效、农户增收的重要经济作物，全市现有茶园面积21万亩左右。2020年，全市茶叶总产量15174万吨，总产值89488万元，其中名优茶产量2194吨，产值67311万元。
由于名优茶生产加工非常注重嫩度等品质的要求,在连续化生产不能满足茶叶加工技术要求的情况下，客观上造成了加工等环节对人工的高度依赖。
正因如此，摆脱传统、低效率的手工制茶方式，实现标准化、清洁化、智能化生产，成为不少茶叶生产企业孜孜以求的目标。近年来，我市茶叶加工制作持续推进机械化步伐，加大摊青空气处理机组、电磁滚筒杀青机、开放式连续回潮机、燃油式滚烘机、燃油式连续烘干机等加工设备研发和应用，全市已有12家茶企获浙江省标准化名茶厂称号。
这几年，望府茶业公司不惜投入上百万元资金更新设备，以提高公司的产茶效益。这在宁海的茶叶生产基地中首屈一指。王茂强告诉记者，以茶叶摊青为例，他们引进了高科技摊青房。在这个房里，二氧化碳含量、温度、湿度全程可控，和自然摊青靠天吃饭的方式相比，不仅提高了工作效率、减少了人工成本，更是稳定了茶叶的品质。今年，望府茶业公司还新引进了80型电磁滚筒杀青机、茶叶连续杀青理条机等设备。凭借现代化的生产加工设施，如今该公司名优茶年产量保持在1万公斤左右，年出口量约1500吨，年产值达到2000万元，望府茶以其高品质享誉国内以及欧洲、中东等地。
走进宁海深甽镇太阳山茶场制茶车间，只见四五台机器正在运作。“第一批乌牛早已完成采摘，正在进行杀青、理条和烘干的智能化生产，目前基本进入收尾阶段了。”据茶厂负责人李巧红介绍，这几年先后投资50多万元采购了近30台制茶设备，初步实现了名优绿茶杀青、理条、烘干以及红茶萎凋、糅捻、发酵、焙火的自动化生产。茶叶机器加工，一方面节省了大量人力，另一方面也提高了茶叶的产量和质量。以绿茶杀青、理条、烘干为例，纯手工制作需要三四个小时，而智能化生产时间只需要几十分钟。目前，太阳山茶场种植有乌牛早、望海茶1号、龙井长叶等多个品种，制作的都是中高档茶叶，今年茶叶产量估计3000多公斤，产值约800万元。
机器压扁做形连续化加工，设备再升级
鄞州大岭农业发展有限公司在瞻岐大岭有525亩面积的茶园。近日，笔者来到大岭农业公司茶园时，茶农们正在山上采摘鲜叶。虽然经历了寒潮和干旱双重的灾害性天气，但这里的茶叶长势良好，鲜叶采摘量与去年基本持平。
走入该公司新建的茶叶加工厂房，机器轰鸣，阵阵茶香扑鼻而来。与茶叶山上几十名采茶工忙碌热闹的生产场面相比，茶叶加工车间却显得有点冷清。偌大的厂房里，4名工人各司其职，在茶叶加工生产线上操作。“这多亏了新购置的全自动扁形茶炒制机，完成了大部分的制茶工序。”该公司总经理周意达说，新购置的全自动设备功能丰富，可自动配送茶叶至加工区域，加工区域具有自动分拣功能，可以通过重量感应来控制每份茶叶的克数，且只要设定一台机器，其他机器可以复制命令自动运作。“仅需一步操作，就能够完成茶叶制作的上料、运料、分料、做形、出料整个流程，实现连续化加工。”周意达欣喜地说。
乌牛早等茶叶在制作完毕后还需进行分级，根据叶片大小区分质量，一般分为精品、特级、一级、二级等四个等级。连续化加工设备的投入应用，是否会对茶叶品质造成影响呢？周意达表示，全自动生产设施不会导致茶叶品质下降，反而在提升产量的同时还保证了茶叶的风味。机器在炒制造型茶叶时，使用统一的标准时长和炒制温度，每份茶叶克数也能做到精确控制，这样在炒制过程中既不会欠缺火候，又不会翻炒过头，茶叶形状也能得到较好地保持。
据了解，大岭农业公司茶厂过去靠6台单机运作，每台都需要人工进行调试操作，一天干茶产量约为30公斤。今年引进全自动扁形茶炒制机后，同样的鲜叶加工量，过去需要30人左右，现在三四个操作工就能做好了。目前，茶厂日加工茶叶达到100公斤，在提高产能的同时，减轻了工人的劳动强度。
同样，在余姚夏巷荣夫茶厂，投资300万元购置的连续化加工机器今年也发挥了不小的作用。茶厂负责人表示，茶叶杀青加工效率每小时450公斤至500公斤。眼下，茶厂有3条流水线投入作业，名优茶的年产量可达到7吨，比之前增加1吨。
市农业农村局农业技术推广总站韩震表示，连续化加工设备是茶叶机械化加工的升级版，它给茶叶生产带来的不仅可以提高产量和节约人工成本，而且可以减少茶叶与人体的接触次数，茶叶产品安全有了更好的保障。目前，仅余姚一地，连续化加工生产线达到8条。自动化生产线的诞生，解决了劳动力匮乏的问题，无疑是茶业的重大突破。
工人在采摘茶叶“机器换人”，仍有拓展空间
经过多年的大范围推广，如今，我市名优茶生产基本实现加工机械化，并从机械化再度升级到连续化加工。茶叶加工机械的广泛应用，降低了劳动强度，提高了生产效率，确保了茶叶品质。
业内人士认为，进一步提升宁波茶叶产业的综合竞争力,实现绿色可持续发展，茶叶生产领域“机器换人”仍有拓展空间。
在茶园生产环节，修剪机械有一定程度的推广应用，但在中耕除草、绿色植保、名优茶采摘等环节的茶叶机械推广应用水平还不高。茶叶生产企业普遍存在劳动力日益紧缺、劳动力成本不断上涨、人工体力劳动强度大的问题。
由于茶园大多地处山地丘陵地带，因此，适用于山地丘陵地区的轻型茶园管理机械有较大需求。
一方面要建立适宜机械化作业的标准茶园，完善茶园配套设施建设，为茶园机械化作业奠定基础。另一方面，加大茶园管理机械的购置补贴力度，在资金、政策上给予广大茶农最大限度扶持，引导茶农选择先进适用的茶园管理机械。此外，建立茶叶生产全程机械化试验示范基地，通过召开茶树机械修剪、耕作、采摘技术推广现场会，加大推广和技术培训指导力度，发挥辐射带动作用。
据了解，“十四五”期间，计划重点推广茶园管理全程机械化和茶叶加工机械连续化、智能化生产方式，开展机械化采摘技术和茶园机械耕作技术的创新开发，通过适用机械选配、适采茶树品种、适宜树冠模式、适制工艺技术等研究，形成适合名优红茶、绿茶机械耕作和采摘茶园管理、机械加工连续等产业化技术方法，从而大幅度降低茶园管理、采茶、加工的用工量和生产成本，缓解和改善劳力紧缺状况，提高茶叶生产效率和效益水平。
宁海是我市的产茶大县。为加快推进“机器换人”，提升茶叶产业机械化水平，该县立足区域茶叶产业实际和农业机械化发展基础，通过普及农机装备应用、推进农机农艺融合、提升农机社会化服务等途径，大力提高茶叶产业的农机装备水平。去年，宁海被列入全省农业主导产业(茶叶)“机器换人”示范县。下一步，宁海将结合“十四五”规划，坚持创新引领，继续深化茶叶产业“机器换人”建设，推进茶叶机械智能化、数字化，推动全县茶叶产业高质量发展。
全自动扁形茶炒制机摄影 孙吉晶
记者孙吉晶 宁海县委报道组 徐铭怿 实习生 戴雯菁
【原标题】今日宁波丨“机器换人” 宁波茶叶生产迎来“满园春”
来源： 中国宁波网
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槽式杀青理条机是兼具杀青和理条功能的茶叶炒制机械，适用于针形茶和扁形茶，也是茶叶初加工阶段的常用设备。槽式杀青理条机的工作原理是通过茶叶在槽锅中往复运动，并对锅槽进行传导加热，使茶叶快速失水做形，达到干茶炒制的要求。由于茶叶在槽式杀青理条机中作用时间短、变化快，当锅温和往复频率不符合茶鲜叶的理条要求时，就会造成过度理条或理条不足的情况。
近年来，智能技术已在茶叶理条工序中有所应用，曹成茂等和傅杰等通过双模糊控制算法实现了自动对理条参数的工艺调节，减少了制茶过程中的人为因素干扰，王小勇等通过人工神经网络程序得出理条温度93 ℃，理条时间5 min，投叶量为1.0 kg，为最佳工艺组合，刘青和尹凌鹏通过基于PLC的逻辑控制器的控制程序实现了理条机的自动化改进。而在机器视觉技术和预测模型的运用方面，陈念等和陈荣等都通过SVM支持向量机算法分别对茶叶品质和茶叶病虫害监测方面进行预测分析，精确度均达到了90%以上，刘自强等通过机器视觉技术对茶叶颜色和形状进行提取识别，来实现茶树品种的分类。
文章基于机器视觉与图像处理技术，提出了一套对茶叶理条作业效果的检测系统，通过采集不同理条程度的茶样图像，获取其外观形态、颜色特征和纹理特征，再通过基于Python3.6环境中开发的决策树、随机森林和支持向量机三种算法进行模型训练，最终实现对不同样本的理条程度预测。采用机器视觉技术对茶叶在杀青理条作业过程中进行取样分析，判断茶叶的形态效果是否达到预期程度，能够避免茶叶欠理条或过理条，提高茶叶加工效率。
01
材料与方法
实验选择由安徽农业大学自主选育并栽培的农抗早品种进行理条，实验用样本均是在正常室外环境下生长的长度为3~5 cm的一芽一叶样本，采摘时间为2022年7月上旬，这一环境下生长的茶叶样本含水量适中，叶片较大，叶形舒展，适合对比不同理条程度下茶样的形态变化，便于特征参数读取和分析。
1、样本处理
理条是针形茶和扁形茶加工过程中的重要工艺，通过加热失水和外力作用使茶叶均匀塑造成形，常用的理条机是通过电热丝加热和高频次的左右移动代替锅温加热和手工外力作用，在茶叶加工领域有很广泛的应用。
实验采用浙江君来茶叶机械有限公司生产的6CMD40/3型茶叶理条机，在锅槽温度150 ℃、振动频率150次/min的条件下进行理条作业;将采摘的农抗早茶叶样本分为三组(每组200个样本)，分别在同一个锅槽中理条作业2 min(理条时间不足)、4 min(理条时间适宜)、6 min(理条时间过长)，制得三组不同理条程度的茶样。分别收集并迅速进行拍照取样，以防止茶叶受潮吸水影响作业效果。
2、图像采集及处理
采用Basler相机在图1所示的实验平台上进行图像采集，后将各个理条程度的样本图像，通过图像处理程序经过灰度化处理、二值化处理、形态学处理、区域分割的处理方法完成对茶叶样本图像的预处理过程，使图像中的各个茶叶样本可以实现参数提取流程。
3、构建特征提取算法
预处理工序完成之后的图像效果如图2所示，根据预处理后的图像提取外观物理特征信息，采用区域边界内的每个像素点之间的距离来计算长度，连通域中的实际像素点个数为面积，叶片椭圆主轴为长轴，次轴为短轴进行参数计算，共读取9个形态特征参数(直径D、矩形度R、圆形度E、对角线长L、最小外接矩形的长轴Ls、最小外接矩形的短轴S、边界周长C、细长度T、紧凑度J)。
茶叶样本在理条环节中处于一个不断失水的状态，其色泽、纹理特征也在不断发生变化。图像处理的常用颜色空间有RGB、HSV、HSI等。不同颜色空间特征参数有不同的描述效果，本系统选择采集RGB图像，并通过程序处理获得HSV颜色空间的特征参数，获取各个颜色特征的一阶矩(Mean)、二阶矩(Variance)和三阶矩(Skewness)来表示茶叶样本的颜色特征，其中C1、C2和C3分别代表红色、绿色、蓝色平面内的一阶矩;C4、C5和C6分别代表三个颜色平面内的二阶矩;C7、C8和C9分别代表三个颜色平面内的三阶矩;C10、C11和C12分别代表色调、饱和度和明亮度的一阶矩;C13、C14和C15分别代表色调、饱和度和明亮度的二阶矩;C16、C17和C18分别代表色调、饱和度和明亮度的三阶矩。共读取18个颜色特征参数。
茶叶的纹理特性随着叶片在槽锅中的不断运动和高温失水的作用下会不断变化，系统通过将图像信息输入至灰度-梯度共生矩阵(GGCM)中，使其能够读取茶叶样本图像的纹理基元和排列信息，计算了小梯度优势T1、大梯度优势T2、灰度分布不均匀性T3、梯度分布不均匀性T4、能量T5、灰度T6、梯度T7、灰度均方差T8、梯度均方差T9、相关度T10、灰度熵T11、梯度熵T12、混合熵T13、惯性度T14和逆差矩T15，共计15个纹理特征参数。
总计42个外观特征参数，能够完整描述茶叶在各个理条作业程度下的效果。
4、多数据模型测试
为了实现在理条阶段的茶叶理条作业品质的准确分析，实验采用了三种不同数据模型算法对茶叶样本参数进行分析处理，并对比各个预测模型的品质预测准确度，为茶叶理条作业的品质分析选择出最合适的数据分析模型。
决策树模型是根据识别出的茶叶参数数据集中不同理条作业程度的参数差异划定区域，创立分支，当参数的数据种类越多、决策树分支越多，所能达到的分类效果和预测准确度就越高;随机森林算法是在决策树算法的基础上演变出来的，通过多棵决策树并组和形成随机森林，利用多个决策树模型共同作用进行参数的分类、预测、决策等工作，本质是对决策树算法的一种改进;支持向量机算法(SVM)可将识别到的参数以坐标点的形式广泛分布于坐标系中，再在坐标系中通过“超平面”的划定区分不同参数范围，以此实现了对不同参数分类预测的目的。
02
结果与分析
1、理条实验
选择并采摘600个于同一区域生长、梗尖长度统一、含水量适中的农抗早一芽一叶样本，200个样本为一组，共分为三组，三组样本分别在槽式杀青理条机的同一锅槽中进行2、4、6 min的理条作业，然后以20个样本为一组放入实验台上分别进行样本图像采集，实验所用的理条机和图像采集平台如图3所示。
2、数据集建立
将所采集的样本图像分类保存并完成图像预处理并对比效果如图4所示，使其便于识别参数，用外观特征提取算法进行批量读取，并建立特征数据集。
特征数据集建立完成后，将三种理条作业程度的茶叶样本外观特性参数按照形态特征、颜色特征和纹理特征划分开来，计算其平均值整理如表1~表3所示，简要分析后发现三类特征参数随着理条作业时间的变化大多均呈递增或递减，其中形态特征参数的趋势变化符合程度为88.9%，颜色特征参数的趋势变化符合程度为94.4%，纹理特征参数的趋势变化符合程度为86.7%，表明通过颜色特征参数评判区分理条作业效果最为准确。
3、特征参数显著性分析
将读取的茶叶样本数据通过决策树模型处理得到决策树可视化图像，前4级的决策树分支均是通过颜色特征参数的划分形成多级分支，分别为C14(饱和度二阶矩)、C8(绿色平面的三阶矩)、C9(蓝色平面的三阶矩)、C7(红色平面的三阶矩)、C3(蓝色平面的一阶矩)、C16(色调三阶矩)、C5(绿色平面的二阶矩)、C10(色调一阶矩)、C1(红色平面的一阶矩)。
将读取到的三个理条加工时段茶叶特征参数用显著性分析模型进行读取，进一步验证颜色特征参数是否是评判茶叶理条作业样本品质的最显著的特征。将42个外观特征参数进行显著性分析排序，比较每个参数在分类模型中所占的权重，最终得到如图6所示的显著性分析图表，实验发现42个特征参数中在分类模型中所占权重最高的均是颜色特征参数，分别是C17(饱和度三阶矩)、C15(明亮度二阶矩)、C10(色调一阶矩)、C4(红色平面内的二阶矩)、C14(饱和度二阶矩)、C13(色调二阶矩)、C18(明亮度三阶矩)、C7(红色平面内的三阶矩)、C9(蓝色平面内的三阶矩)、C16(色调三阶矩)。
通过上述实验说明外观颜色特征中是茶叶理条环节中变化最为显著且最易于对理条效果进行分类的物理特征。
4、算法测试结果
分别将建立所得的特征数据集输入至决策树、随机森林、支持向量机三种训练模型中，分别将数据集样本按照训练集与测试集的比例为9∶1和8∶2输出理条作业效果分类的准确度，比较不同数据模型的分类效果。
选择9个形态特征参数、18个颜色特征参数、15个纹理特征参数建立样本数据集，在决策树、随机森林、支持向量机三种算法模型下的准确度指标如表4所示。
实验结果表明，3种不同分类算法的分类测试准确度均达到了90%左右，其中决策树算法的分类准确度达到了100%，这是因为决策树算法在样本数量较少且参数种类多的情况下衍生出了多级分支，因此达到了较好的分类效果。而大量数据集下的分类算法中支持向量机算法的准确度显著高于随机森林算法。同时实验比较了训练集与测试集的比例为9∶1和8∶2时对分类准确度的影响，最终结果表明9∶1的训练、测试比例更好。
03
讨论
文章基于机器视觉技术和数据模型构建，建立了一种针对茶叶理条环节作业效果快速识别并分析的方法，验证了决策树、随机森林和支持向量机三种分类算法在农抗早样本数据集的处理分析准确性上的分析效果，最终的结果表明：
(1)机器视觉技术可以精确识别茶叶在理条环节中的形态变化、颜色变化和纹理变化，并且读取出的参数种类越多，对数据模型的分类准确度的帮助越大，其中颜色特征参数是三类外观特征参数中变化最为显著的特征参数。
(2)三种算法模型中，决策树模型的分类效果达到了100%，这是因为样本数据量少，同时参数种类多，使得决策树分支众多，得以实现少量数据下的高精确度分类。而大量数据下支持向量机算法的分类准确度显著高于随机森林算法，而随着数据集的进一步扩大支持向量机算法的优势会更显著。
(3)该方法也可以用于不同类型的茶叶在不同加工流程中的作业效果分析，文章采用了一芽一叶的农抗早品种在理条环节的作业分析，而针对实际情况可以运用到更多不同的加工环节中去。
来源：中国茶叶加工
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“十三五”期间，我国茶叶加工在基础理论研究、工艺技术创新、加工装备和生产线研发等方面取得了较大突破，为“十四五”茶叶加工的高质量发展奠定了坚实的基础。
“十四五”期间，茶叶加工科技创新将面临新的挑战和需求，须以市场需求为引领，瞄准绿色化、智能化作业方向，突破重大基础理论、前沿颠覆性技术和产业关键核心技术，努力实现茶产品品质升级及特色创制，不断提升茶产品的科技含量和附加值，为茶叶加工业现代化和茶产业科技腾飞提供有力支撑。
一、“十三五”期间茶叶加工主要进展
1. 加工过程在制品品质状态进一步明确
(1) 在制品物理特性研究
过去5 年，茶叶物理特性的研究主要集中在色泽、热特性、力学特性、电学特性及光谱特征等几个方面。研究人员利用机器视觉追踪茶叶加工过程的色泽变化，精准感知叶片的色彩空间分布，初步实现了萎凋、发酵、干燥等工序进程的把控。茶叶热特性方面，主要是利用离散仿真和流体仿真技术，模拟茶叶杀青和干燥过程的热运动和热传质过程，实现对绿茶杀青和干燥设备的结构优化。茶叶的电学特性主要集中在红茶加工领域，用来捕捉或响应揉捻或发酵过程茶多酚氧化、聚合等反应过程，实现茶多酚含量、揉捻和发酵适度的无损感知和判别。茶叶力学特性研究针对茶鲜叶或在制品力学特性变化规律，改进茶叶加工工艺并提出精准化的工艺技术参数。茶叶的光谱特征是最近几年备受追捧的研究热点，其中高光谱和近红外作为最主要的光谱技术手段与化学计量学和机器学习方法深度融合，已经在茶叶成分(咖啡碱、儿茶素、茶黄素、茶氨酸) 检测、产品(红茶、绿茶、黑茶等) 分类、成品茶(祁红、龙井、铁观音等) 分级、加工工序(发酵、揉捻、干燥) 适度判定、产地溯源和掺杂掺假(掺糖、异物) 检测等方面取得实质性突破。
(2) 在制品化学特性研究
近年来，学者们集中梳理了茶叶中主要化学成分对茶汤苦味(咖啡碱、非没食子儿茶素等)、涩味(黄酮醇糖苷、茶多酚、没食子儿茶素等)、鲜味(茶氨酸、琥珀酸、3-没食子酰基奎宁酸等) 的贡献作用，解构了绿茶(紫罗酮、苯乙醇等)、红茶(美拉德反应衍生的呋喃等氮杂环化合物)、乌龙茶(橙花叔醇等)、黑茶(甲氧基苯类物质) 等的关键香气物质，阐明了关键呈色物质包括黄酮类、儿茶素聚合产物(茶黄素等)、叶绿素和胡萝卜素类对干茶和茶汤色泽的影响。同时，借助代谢组学方法和高分辨质谱技术(HRMS) 对茶叶加工过程品质成分的动态变化、转化途径等进行更系统和全面的梳理，为加工工艺的精准化把控提出了更加明确的理论依据。
2. 传统加工工艺与现代技术的融合更为紧密
“十三五”期间，食品加工高新技术不断被应用于传统茶叶加工技术的创新研究，新工艺、新技术涌现，技术参数精准化逐步深入，茶叶加工技术得到了多层次、多方位的快速发展，并不断向数字化、定向化迈进。
(1) 绿茶加工技术研究
“十三五”期间，在国家重点研发课题“绿茶标准化加工技术研究和装备开发”的资助下，扁形、针形绿茶的加工工艺和装备得到了进一步升级，研发出珠形、条形绿茶的成套标准化加工技术，并在产业上示范应用。就工序而言，杀青和干燥是“十三五”期间绿茶加工技术研究的重点，开发出滚筒-热风耦合杀青、三相组合式杀青等新技术，通过多方式组合提升杀青作业功效和品质，研制出滚烘干燥新技术，能够提升产品滋味鲜爽度和香气馥郁度，并针对清香、栗香等不同风味特色分别提出适宜的干燥工艺参数。
(2) 红茶加工技术研究
“十三五”期间，在国家重点研发课题“工夫红茶标准化加工关键技术研究与装备研发”等项目的资助下，富氧萎凋、补光萎凋、动态发酵等一系列工夫红茶加工新技术开发成功，初步实现了高品质工夫红茶或特色工夫红茶的定向化加工。通过技术的集成创新，研究提出不同类型(大叶种、中小叶种)、不同嫩度(一芽一叶至一芽二叶、一芽二叶至一芽三叶等) 原料的工夫红茶标准化加工工艺技术，并在产业中得到广泛应用。
(3) 乌龙茶加工技术研究
乌龙茶设施做青技术进一步优化，对做青环境的温度、湿度、光照、光质等参数实现了精准调控，标准化工艺参数得到改善(如光波波长>520 nm，做青叶含水量65%～68%时较佳)，摆脱天气制约，提升生产效率的同时，品质稳定性也得到有效改善;乌龙茶机械水筛摇青技术、组合式造型(包揉) 技术等在产业上得到初步应用，取得了较好成效。福建农林大学孙威江主导制定的国家标准“ 乌龙茶第4 部分：水仙(GB/T 30357.4—2015) ”荣获2018 年福建省标准贡献奖一等奖。
(4) 黑茶加工技术研究
湖南农业大学主持的“黑茶提质增效关键技术创新与产业化应用”项目发明了黑茶诱导调控发花、散茶发花、砖面发花及品质快速醇化等加工新技术，大力提升了黑茶产业的加工技术水平，并在2017 年荣获国家科技进步二等奖。
(5) 白茶加工技术研究
“十三五”期间，中国农业科学院茶叶研究所主持的“白茶提质增效关键技术创新与产业化应用”项目，揭示了白茶储存陈化机理，发现了白茶贮存年份相关的特征性生化成分，研发了生物酶法提高白茶滋味品质技术等新技术，提升了白茶生产效率与品质。
(6) 黄茶加工技术研究进展
闷黄是黄茶加工技术研究的重点。开发出新型通氧闷黄技术，不仅可缩短闷黄时间，提高生产效率，而且有助于可溶性糖的积累，形成黄茶甜醇口感;明确了湿叶闷黄技术的适宜参数。
3. 茶叶加工机械装备性能不断提升
“十三五”期间，随着制造业的持续发展，传统茶叶加工机械性能取得了较大发展， 单台(套) 制茶机械参数调控更简便、更准确，新型节能技术在茶机上的应用更加多元，连续化、标准化、数字化水平大幅度提高，配套生产线陆续在各茶类生产中出现，有效解决了劳动力紧缺、标准化程度低等问题。
“十三五”期间，加工新装备不断涌现，参数调控更为精准。由安徽农业大学主持的“茶叶数字化品控关键技术研究与装备创制”课题，开发出茶鲜叶原料质量分析仪、近红外光谱无损检测装备等，可进行鲜叶质量等级、茶叶色香味形品质的综合评判，推动了茶叶数字化品控和装备的提升，于2018年获得安徽省科技进步奖一等奖。此外，国内外科研人员借助仿真模拟技术、多元技术融合等手段，创制出系列新设备，尤其提升了设备参数精准度。新技术、新能源不断应用于茶叶加工装备上，促使茶叶加工向绿色、节能、安全、清洁方向发展，风味品质和卫生品质均得到提升。连续化、标准化加工生产线正向初步数字化作业迈进，多个茶类的标准化加工生产线得到广泛应用。
4. 特色新产品层出不穷，满足消费者多元化需求
“十三五”期间，食品、农产品加工新技术与茶叶加工技术进一步融合，开发出多种特色茶产品，不断满足消费者多元化需求。如利用调节作业环境氧气浓度、特定低温等条件，制得含量达5.98%的高EGCG乌龙茶;通过特定原料、工艺技术和加工装备的有机融合，定向开发出风味品质稳定一致的嫩栗香绿茶、甜醇味红茶;借助特定的栽培和加工技术，创制出糯甜香红茶、海苔香龙井茶，以及蓝莓香毛峰茶等;以厚轴茶、龙芽楤木、木姜叶柯叶等植物嫩芽叶为原料，融合茶叶加工工艺制得具有降血压等特定保健功能的茶产品。
二、“十四五”茶叶加工发展方向
随着全球资源短缺问题的加剧，以及人们对自身健康的日益关注，茶叶加工在产品结构、市场需求、技术发展等方面亦将发生较大转变。茶产品的特色风味和营养健康并重，数字化、智能化等高新技术的需求更为迫切。
1. 茶叶加工趋向定向化和精准化
随着科技的不断进步以及人们消费理念由单纯追求风味向风味与保健兼顾的转变，未来茶叶产品的创制将向着多元化和个性化需求发展。茶叶加工科技将持续以消费需求为导向，逐步实现加工过程技术参数的精准化作业，对产品的风味品质和特定组分将趋向定向化调控。
“十四五”期间，围绕茶叶加工的定向化和精准化，将重点在以下几方面开展深入研究。
(1) 通过分子感官技术、多组学分析、大数据关联等多种技术的融合创新，挖掘出茶叶特色风味品质关键组分，明晰其在加工过程中的动态衍变规律和形成机制。
(2) 通过传统工艺技术创新以及食品加工高新技术的融合，系统研究茶叶感官风味和品质成分的调控技术。
(3) 借助现代传感、CFD 仿真模拟、自动控制等技术的创新应用，开展加工装备和技术参数精准化研究，实现技术标准、工艺流程、质量控制与精准加工的高效协同。
(4) 通过原料、工艺、装备的有机整合，创制特色风味新产品。
2. 茶叶生产由制造向“智造”升级
随着工业4.0 和5G时代的来临，AI 技术将得到快速发展，并推动工业机器人制造技术的显著提升，机器人替代人工成为未来必然趋势;茶叶加工装备的智能化程度亦将不断提高，智慧工厂将逐步取代传统加工工厂。
“十四五”期间将围绕智能化、传承制茶工艺数字化等产业共性关键技术需求，重点开展以下研究。
(1) 通过茶学、食品、机械、自动化和信息科学等多学科交叉集成，创新研究在制品状态数字化表征及智能感知技术、反馈控制技术，实现数据实时检测的远程/终端专家决策。
(2) 通过对加工装备机械材料特性与安全性、数字化设计、仿真优化等新技术、新原理、新材料研究，研发具有自主知识产权的智能化核心装备。
(3) 依托云计算、大数据、物联网等新一代网络技术，将茶叶单机加工装备进行集成，创制出智能化生产线，形成全程自动化作业，实现真正意义上的“机器换人”，促进茶叶生产由制造向“智造”升级。
来源：中国茶叶
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