如何利用视觉 AI 等技术制茶？

对我们许多人来说，茶不只是一种有趣的饮品。它是一种日常仪式、一份慰藉，也是日常生活中安静的陪伴。在 Ultralytics，我们也喜欢喝茶，尤其喜欢一杯打发得恰到好处的抹茶拿铁。

不过，我们有多常想到茶是如何制作的，以及茶叶究竟如何从茶园来到杯中？每一口茶的背后，都有一个出人意料的复杂过程，涉及精细采摘、仔细分拣和精准包装。

尽管茶在全球广受欢迎，茶产业仍严重依赖人工生产流程。从采摘、分拣到分级和包装，许多关键步骤仍由人工完成。这会导致生产速度较慢，有时还会造成质量不一致。

茶叶制造商正开始借助技术来满足不断增长的需求并提高效率。借助 AI 和计算机视觉——一种让机器能够解读和分析视觉信息的技术——如今可以自动化茶叶生产中的许多人工步骤。

例如，Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型支持目标检测、图像分类和实例分割等任务，可用于识别和分拣茶叶、检测缺陷并实时监控质量。这些能力可以帮助简化运营、减少人为错误，并确保从农场到工厂的产品质量标准始终如一。

图 1. 使用 YOLO11 检测手持抹茶拿铁的 Ultralytics 团队成员。

本文将详细介绍茶叶的制作过程、一些传统方法可能存在的不足，以及计算机视觉如何为茶叶生产带来更快的速度、更高的精度和更多创新。

简要了解茶的历史#

在了解茶叶的制作过程之前，我们先快速回顾一下茶叶广受欢迎的历史。

人们饮茶已有数千年历史。茶的故事始于古代中国。传说神农帝有一次煮水时，茶叶偶然落入沸水中，他由此发现了茶。人们很快意识到，这种饮品不仅清爽，还有益健康。随着时间推移，茶成为中国文化和日常生活的重要组成部分。

茶从中国传播到日本和韩国等邻国。各地逐渐形成了独特的饮茶习俗和仪式，让茶不再只是一种饮品。

17 世纪，茶通过贸易路线传入欧洲，并迅速流行起来，尤其是在英国。饮茶在那里成为日常习惯后，英国人在印度和斯里兰卡建立了大型茶园，以满足不断增长的需求。这让茶在世界各地变得更实惠、更容易获得。

图 2. 传统茶园。（来源：Pexels）

如今，茶产业持续蓬勃发展，全球茶叶市场价值预计到 2029 年将达到约 755 亿美元。全球数十亿人都喜爱喝茶，对许多社区而言，茶依然深深融入文化传统和日常生活。

基础知识：茶是怎么制作的？茶由什么制成？#

茶由一种名为 Camellia sinensis 的植物的叶子制成。无论你喝的是红茶、绿茶、乌龙茶还是白茶，它们都来自同一种植物。这些茶类的主要区别在于采摘后茶叶的加工方式。茶叶接触空气的时间、干燥方式，以及是否经过蒸制或揉捻等因素，都会影响茶的风味和类型。

茶叶的制作过程从采摘新鲜的嫩叶开始。采摘后，将茶叶摊放萎凋。这一步会减少水分，让茶叶更容易处理。

接下来是揉捻，这个过程会轻轻地扭曲并揉碎茶叶，释放天然酶，促使茶叶中的物质分解。由此开始茶叶氧化。茶叶接触空气后会逐渐变深色，并形成风味。

红茶经过充分氧化，因此口感浓郁、色泽深沉。绿茶和白茶仅经过少量氧化或完全不氧化，因此颜色更浅、风味更清淡。茶叶氧化后，茶叶会经过干燥、分拣和包装。

图 3. 茶叶的制作方法。(来源)

茶叶手工制作过程中的挑战#

即使在今天，茶叶生产仍严重依赖人工劳动。在行业的许多环节，采摘、分拣和包装等工作仍由人工完成。这些传统方法虽然沿用数代，却可能拖慢工作流程，也容易出现人为错误。

以下是茶叶生产商面临的一些常见挑战：

• 质量不稳定：手工分拣和分级的结果可能因操作人员和当时的条件而异。
• 劳动密集：采摘和包装等流程耗时较长，需要具备相应技能且人数稳定的劳动力。
• 产出速度较慢：手动质量检验和包装往往会限制茶叶的生产速度，使满足需求变得更加困难。
• 缺陷漏检：受损茶叶、污染物或有缺陷的包装有时会未被发现，影响产品整体质量。
• 严格的标准：在出口市场，即使是最小的失误，也可能导致货物被拒收或售价降低。

茶叶生产过程中对计算机视觉的需求#

在茶叶制作过程的每个阶段，检查茶叶质量都至关重要。这些检查通常由人工完成，既耗时，结果有时也不一致。

茶叶在大小、形状或颜色上的细微差异，都可能影响风味和整体等级。处理大量茶叶时，要确保每批产品的质量始终如一，确实是一项挑战。这会增加流程的复杂性，还可能造成延误或失误。

计算机视觉是解决这些问题的可靠方案。它能让机器快速、准确地检查和分析茶叶。

例如，可以训练 YOLO11 等计算机视觉模型，对茶叶进行分级和分拣检查，从而确保不同批次的质量稳定。同样，集成 YOLO11 的机器能够检测并去除可能影响茶叶质量的有害茶叶、泥土或其他污染物。

计算机视觉在茶叶生产过程中的应用#

了解计算机视觉如何应用于茶叶生产后，接下来看看一些正在为茶叶行业带来改变的实际应用案例。

龙井茶采摘中的机器人和无人机#

在中国杭州，著名的西湖龙井茶产地，新技术正改变传统茶叶种植方式。在繁忙的采茶季，农民使用无人机、机器狗和可穿戴外骨骼等先进工具，让工作更高效，也减轻体力负担。

其中一项影响深远的技术是计算机视觉。配备视觉系统的无人机会飞过茶田，监测植株健康状况，并判断哪些区域已适合采摘。茶农不必再走遍整个茶园，如今从空中就能快速、详细地了解作物状况，节省时间并提高准确性。

与此同时，在地面上，配备摄像头的机器狗利用计算机视觉在陡峭狭窄的小路上导航，运送刚采摘的茶芽。这有助于减轻工人的体力负担，并加快茶叶送往加工站的速度。茶农还会穿戴经过调校、能支撑腿部并辅助动作的机器人外骨骼，从而更轻松地把肥料或采摘后的茶叶等负载运上崎岖地形。

图 4. 外骨骼、机器狗和无人机助力茶叶种植（来源）

同样，在中国其他茶园，无人机也被用于喷洒农药，而这项工作过去需要人工完成。借助计算机视觉和 GPS，无人机可以准确识别目标区域、避开障碍物，并只在需要的地方喷洒农药。这让流程更快、对工人更安全，也更高效，尤其适用于难以到达或地形不平的区域。

利用计算机视觉系统分拣茶叶#

在茶叶加工厂，分拣机如今已开始集成计算机视觉系统。这些机器利用高分辨率摄像头和图像处理技术，检查生产线上移动的茶叶。这个流程中一项关键技术是实例分割：它能在图像中识别每片茶叶并清晰勾勒其轮廓，即使多片茶叶彼此接触或重叠也不例外。

系统根据形状、大小、颜色和纹理等特征，将茶叶分成不同类别。优质茶叶会与破碎、变色或过小的茶叶分开。系统还会识别并去除茶梗或碎屑等异物。这种方法让分拣过程更加一致，减少人为错误，并有助于大规模茶叶生产达到更高标准。

计算机视觉在茶叶生产中的优缺点#

以下是将计算机视觉融入茶叶生产流程的一些优势：

• 降低用工需求：自动化重复性任务可以减少对大量人工的需求，尤其是在采茶旺季。
• 产量估算：由视觉技术驱动的无人机和田间摄像头，能够比人工观察更准确地估算茶叶生长情况和预测采摘量。
• 包装质量控制：视觉系统可以检查茶包是否密封妥当、排列整齐、包装顺序正确，从而减少错误并改善外观。

另一方面，在茶叶生产中使用计算机视觉也会面临以下挑战：

• 大型训练数据集：要准确地按等级（例如一芽二叶）对茶叶进行分类，需要数百张标注完善的图像，才能有效训练模型。
• 茶叶品种差异：在一种茶叶（如阿萨姆茶）上训练的模型，可能难以处理大吉岭茶或肯尼亚茶等其他品种，因为它们的叶形、大小和颜色各不相同。
• 工厂环境：光线不稳定、镜头积尘或背景杂乱，都可能影响图像质量，降低分拣或检查时的检测准确率。

要点#

计算机视觉正在改变茶叶的生产方式。它可以协助分拣茶叶、检查异物和检查包装等工作。这些工具能提高茶叶加工的速度和准确性，同时减少人为错误。

从茶园到工厂，计算机视觉能够实现更安全的喷洒、更有效的采摘规划，并让最终产品更加洁净。随着茶叶需求持续增长，这些技术为大规模生产高品质茶叶提供了更智能、更稳定的方法。

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