1.一种茶叶智能化拼配系统，其特征在于，所述系统包括计算机(1)、机器视觉模块(2)、可见近红外光谱模块(8)、电子鼻模块(12)和茶叶拼配信息化管理平台(16)；

所述计算机(1)通过数据线分别连接机器视觉模块(2)、可见近红外光谱模块(8)和电子鼻模块(12)，用于与各模块间的信息交互；所述计算机(1)安装有茶叶拼配信息化管理平台(16)软件，用于机器视觉模块(2)、可见近红外光谱模块(8)和电子鼻模块(12)采集的数据信息的滤噪、筛选、特征提取、模型计算、拼配方案推荐和数据存储；所述茶叶拼配信息化管理平台(16)采用机器自学习和训练，不依赖于人的主观评审，不受人为因素的影响；

所述机器视觉模块(2)用于定量描述茶叶的形态、颜色和叶底特征；所述机器视觉模块(2)包括工业RGB相机(3)、定位双导轨(5)、干茶盘(6)、叶底盘(7)，其中工业RGB相机(3)与计算机(1)通过数据线连接；所述定位双导轨(5)位于工业RGB相机(3)下方，干茶盘(6)和叶底盘(7)分别位于定位双导轨(5)上；

所述可见近红外光谱模块(8)用于获取冲泡茶的汤色和滋味；所述可见近红外光谱模块(8)包括可见近红外光谱仪(9)、石英光纤(10)和光透射模组(11)，其中可见近红外光谱仪(9)与计算机(1)通过数据线连接，所述可见近红外光谱仪(9)内置卤钨灯，通过石英光纤(10)为光透射模组(11)提供稳定的主动光源；

所述电子鼻模块(12)包括电子鼻传感器组(13)、集气密封圈(14)和茶样集气杯(15)，用于获取冲泡茶在不同温度下的香气特征信息；其中所述电子鼻传感器组(13)与计算机(1)通过数据线连接；对冲泡好的茶水，用集气密封圈(14)将茶样集气杯(15)富集一段时间，通过内置于电子鼻模块内的微量泵将富集后的气体通过导管抽入电子鼻传感器组(13)内，开始电子鼻信号数据的采集。

2.根据权利要求1所述的一种茶叶智能化拼配系统，其特征在于，机器视觉模块(2)还包括环形照明光源(4)，为工业RGB相机(3)提供充足的光照；

所述定位双导轨(5)固定放置，在定位双导轨(5)上置有定位槽，干茶盘(6)从定位双导轨(5)的一端滑至定位槽时，干茶盘(6)置于工业RGB相机(3)的正下方；叶底盘(7)从定位双导轨(5)的另一端滑至定位槽时，同样置于工业RGB相机(3)的正下方。

3.根据权利要求1所述的一种茶叶智能化拼配系统，其特征在于，所述电子鼻模块采集数据时，所述冲泡好的茶水，分别在茶水热、温、冷时三次采集香气特征信息；所述热为65～

70℃，所述温为50～55℃，所述冷为28～33℃。

4.根据权利要求1所述的一种茶叶智能化拼配系统，其特征在于，所述光透射模组左右两侧中部设有SMA905标准接口，用于连接石英光纤；所述光透射模组中间设有可调卡槽，用于放置不同光程的比色皿。

5.一种茶叶智能化拼配方法，其特征在于，利用权利要求1-5任意一项所述的系统完成，具体按照以下步骤进行：

S1.首先获取拼配茶叶标准样，审查是否受到污染或破坏，要满足茶叶的基本特征和属性，用于建立茶叶拼配指标标准化数据库；

S2.对获取的拼配茶叶标准样，采用所述茶叶智能化拼配系统中的机器视觉模块(2)，取干茶叶平铺于干茶盘(6)中，用工业RGB相机(3)获取干茶的图像，利用所述茶叶拼配信息化管理平台(16)提取干茶样的颜色特征信息和纹理特征信息；

S3.对获取的拼配茶叶标准样，采用所述茶叶智能化拼配系统中的可见近红外光谱模块(8)，采集冲泡好的茶汤的透射光谱；利用茶叶拼配信息化管理平台(16)提取茶汤滋味特征信息和茶汤颜色特征信息；

S4.对获取的拼配茶叶标准样，采用所述茶叶智能化拼配系统中的电子鼻模块(12)，对冲泡好的茶水，分别在茶水热、温、冷时三次取样，每次用集气密封圈(14)将茶样集气杯(15)富集一段时间，通过微量泵将富集后的气体通过导管抽入电子鼻的传感器阵列，开始茶汤气味特征信息数据的采集；

S5.对获取的拼配茶叶标准样，采用所述茶叶智能化拼配系统中的机器视觉模块(2)，将冲泡过的茶叶倒入叶底盘(6)中，加入适量清水，用工业RGB相机(3)获取叶底的图像，利用所述茶叶拼配信息化管理平台(16)提取叶底的颜色特征和纹理特征，以获取叶底的颜色和均匀度的特征信息；

S6.对拼配茶叶标准样，利用S2-S5获取的干茶颜色特征信息和纹理特征信息、茶汤滋味特征信息和茶汤颜色特征信息、茶汤气味特征信息和叶底颜色与均匀度特征信息，建立茶叶拼配指标标准化数据库；

S7.对待拼配的几种茶叶样本，每次选择其中一个样本，采用步骤S2-S5获取其特征信息，以特定编号存储于计算机中，以此类推，所有种类的待拼配茶样均采集其特征信息并存储于计算机中；

S8.根据拼配茶的类型，设定茶品质因子评价权重系数，计算符合度值；

S9.设置与标准样符合度在95％置信区间内为达到标准拼配茶的要求，对每种待拼配的茶叶样，对应编号输入价格，通过人工智能优化组合算法，给出多种待拼配茶样的编号和拼配茶样的总体符合度的选择方案，以满足总体符合度的最低价格拼配为最优方案。

6.根据权利要求5所述的一种茶叶智能化拼配方法，其特征在于，步骤S2或步骤S5中所述颜色特征由干茶图像的红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色和色调(H)、饱和度(S)和光强度(I)三参数进一步计算得到的这6个参数的均值和标准差，共计12个颜色特征变量；所述纹理特征包括基于统计矩的6个纹理特征：平均灰度值(m)、标准方差(δ)、平滑度(R)、三阶矩(μ3)、一致性(U)和熵(e)，基于频谱的6个纹理特征参数：圆周向谱能量幅值(Aρ)、径向谱能量幅值(Aθ)、圆周向谱能量的均值(mρ)、径向谱能量的均值(mθ)、圆周向谱能量的方差(δρ)和径向谱能量的方差(δθ)，基于灰度共生矩阵提取16个纹理特征参数，包括惯性矩(Q1)、同质性(Q2)、能量(Q3)和相关性(Q4)分别在0°、45°、90°和135°四个方向的纹理特征。

7.根据权利要求5所述的一种茶叶智能化拼配方法，其特征在于，所述茶叶拼配信息化管理平台(16)内置有算法和模型，所述内置的算法，包括颜色直方图算法用于获取茶样的颜色特征，直方图统计矩法、频谱法和灰度共生矩阵算法用于获取茶样的纹理特征，气体传感器响应曲线的特征值提取用于获取气味特征；所述茶叶拼配信息化管理平台内置的模型，是对采集得到的茶汤的透射光谱，包括CIE标准色度学系统颜色变换方程将透射光谱变换为CIE颜色空间参数，还包括茶汤成分定量分析模型，用于表征茶汤的滋味。

8.根据权利要求7所述的一种茶叶智能化拼配方法，其特征在于，所述茶汤成分定量分析模型通过以下步骤实现：

L1.批量采集代表性茶叶样本，要求茶样中成分具有一定的覆盖度，进行茶汤制备；

L2.采用所述可见近红外光谱模块(8)采集所述茶汤样本的可见近红外透射光谱，去除所述可见近红外透射光谱两端信噪比低的光谱区间，得到修正的茶汤可见近红外透射光谱；

L3.对所述修正的茶汤可见近红外透射光谱进行吸光度变换；

L4.对所述变换后的吸光度光谱选用S-G平滑/一阶导数预处理、标准变量变换、多元散射校正、正交信号校正中的一种或其组合方式进行光谱预处理，消除随机噪声，增强特征信号；

L5.对所述步骤L2中采集透射光谱后的茶汤，采用标准方法测定其成分含量值，作为该成分的建立定量分析模型的参考值；

L6.对所述步骤L4中得到的预处理后的光谱，结合测定的茶汤成分参考值，采用偏最小二乘法、联合区间偏最小二乘法、人工神经网络和支持向量机中的一种或其组合方式建立该成分定量分析模型；

L7.茶汤中各成分均采用L2-L6的步骤建立该成分定量分析模型，经独立样本集验证结果在误差允许范围内时，模型内置于所述茶叶拼配信息化管理平台中。

9.根据权利要求5所述的一种茶叶智能化拼配方法，其特征在于，步骤S8中所述符合度值为每种品质因子对应特征变量符合度的计算结果再乘以其权重系数的和为该茶样与茶叶标准样的符合度值。

10.根据权利要求5所述的一种茶叶智能化拼配方法，其特征在于，步骤S6中所述茶叶拼配指标标准化数据库的建立，具体方法为：对获取的拼配茶叶标准样，取样一批平铺，采用等间隔取样法，对每个标准样先后利用所述系统获取各自的特征参数，对每一个特征参数得到一个数值构成的取值区间，所有特征参数的集合构成了茶叶拼配指标标准化数据库。