IoTを使用した収穫と発酵プロセスによるお茶の品質向上
お茶は、水を超えて世界中で広く愛される飲み物です。紅茶はその中で最も一般的で、全体の78%以上のシェアを占めています。お茶の製造プロセスは、通常、茶葉の収穫と乾燥の2つの主要なステップで行われます。収穫された茶葉は、水分の約30%を失うために乾燥プロセスにかけられます。このプロセスには2つの一般的な方法があります。
- 自然乾燥法では、収穫された茶葉は特別なスピニング台の上に広げられ、ジュート、ワイヤー、またはナイロンメッシュで覆われます。葉の湿度と気象条件が、茶葉が乾燥する速さに影響を与えます。このプロセスには通常、14〜18時間かかることがあります。
- 現代の乾燥方法では、大型のピットが使用されます。これらのピットは、長さが25〜30メートルで、強力な人工の送風装置を備えた大きなワイヤーグリッドで覆われています。これにより、茶葉が均等に乾燥し、必要に応じて再加熱も行えます。この方法を使用することで、乾燥時間を通常の14〜18時間から8〜12時間に短縮することができます。
2番目の手順はローリングです。
- Orthodox method
- CTC —方法(CTCは破砕、引き裂き、カールの略です)
メディアスピンドルまたはローラーを使用して、緑の茶葉はまだ開いている状態で細胞液を放出し、この液体は空気中の酸素と反応します（これはリンゴが酸化するのに似ています）。これらの段階は通常3回繰り返され、各段階は約30分かかります。この過程によって、茶葉はますます濃い緑色に変わり、湿ってでこぼことした状態に広がります。これは振とう機や盗み機を使用して行われます。
お茶の発酵プロセスは3つの段階で行われます。発酵と酸化のプロセスは、まずローリングという工程から始まります。葉の品質に応じて、この機械的な工程は45分から3時間の間にわたり、厚さが5-8 cmの茶葉プレートを転がす役割を果たします。この段階では通常、40°Cの特別な部屋で葉を厚さ10〜15 cmの層で大きな板の上に広げ、2〜3時間にわたり水を噴霧します。
この段階では、加湿器または冷気を使用して温度を24°Cから27°Cの範囲に調整します。 このプロセスにより、茶葉は銅赤から茶色に変化し、お茶の独自の香りが形成されます。お茶の品質を最適化するためには、適切な発酵が非常に重要です。そして、最高品質のお茶を作るために、この段階での工程が欠かせません。
茶葉の乾燥プロセスの主な目的は、葉の水分を減少させ、同時に葉を柔らかくすることです。これを達成するために、大きな金網のディスク上に葉を広げ、熱風送風機を使用して葉を加熱し、水分を取り除きます。この段階では、温度と湿度が乾燥時間に影響を与え、乾燥には通常18〜24時間かかることがあります。その結果、茶葉はしなやかになり、薄緑色から濃い色へと変化します。
IoT（Internet of Things）は、お茶の品質向上に役立ちます。リアルタイムでお茶の温度と湿度を監視し、高品質の飲料を確保するのに役立つのです。報告によれば、お茶の品質を向上させるために、低温（10°Cから15°C）でお茶を短時間（12時間）乾燥させるアプローチがあります。この方法は、高温（25°Cから30°C）で長時間（20時間から30時間）乾燥させる従来の方法とは対照的で、風味豊かなお茶を生み出すのに役立ちます。 IoTのデータと監視により、このようなプロセスの最適化が可能になり、高品質なお茶の生産が支援されます。その後、完成したお茶は機械的なジャリングふるいを使用して等級分けされます。乾燥および発酵プロセス中にIoTテクノロジーを実装すると、お茶の品質が向上し、エネルギーコストを節約できます。葉を適切な温度で適切に準備することにより、お茶の品質が向上し、省エネにも役立ちます。したがって、茶園は大量のエネルギーを節約することで収益性を高めることができます。 IoTテクノロジーの導入により、お茶の生産プロセスが効率化され、品質が向上し、コストが削減されるでしょう。
機械学習と画像処理技術の組み合わせは、お茶の品質を評価し向上させるために重要です。研究者たちはお茶の発酵プロセスに焦点を当て、その品質を向上させる方法を模索しています。特に、オンラインでお茶を処理する際に温度と湿度を監視することが一般的に行われ、品質の向上に寄与しています。このアプローチにより、お茶の製造プロセス全体で品質を確保し、高品質なお茶を生産できるようになります。しかし、これらの提案の多くは、実際の茶の発酵プロセスで試験されていないコンピューターモデルであることに留意すべきです。ディープラーニングは、その高度な知能と転移学習を活用し、茶の加工プロセスの監視において、従来の機械学習分類器よりもますます受け入れられつつあります。この技術が実際の茶業にどのように適用されるかは、今後の研究と実証が必要です。
