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萎凋是工夫红茶加工的首道工序,萎凋叶水分检测主要依赖于人工经验判断,难以做到精准、客观和量化评价。本文针对萎凋叶摊放工艺,以工夫红茶萎凋在制品为研究对象,基于机器视觉技术获取萎凋叶图像的色泽和纹理特征信息,分析图像特征变量的变化规律及其与水分的关联;采用偏最小二乘法PLS(Partial least squares)、极限学习机ELM(Exterme learning machine)和支持向量机回归SVR(Support vector machine regression)方法,分别建立萎凋叶水分定量预