基于数字图像的茶叶形状特征提取及不同茶叶鉴别研究

• 作者: 单春芳 洪小龙 裘正军 陆江锋
• 来源期刊: 茶叶科学
• 学科: 工学
• 关键词: 茶叶 图像处理 特征参数 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 453-457
• 分类号: TS272|TP391.41
• 字数: 3163字
• 语种: 中文

摘要

研究了茶叶图像处理的关键技术和方法,包括茶叶图像的阈值变换、中值滤波、图像标记、边界轮廓跟踪等,解决了茶叶外形特征参数的快速准确提取和计算;设计了基于数字图像处理的茶叶外形特征检测软件,实现了茶叶图像的实时采集、图像预处理、特征参数提取等功能;最后运用该软件提取3种不同茶叶样品共108片茶叶图像的17项外形特征参数,并以其中6项参数作为BP神经网络的输入,建立不同茶叶样品与外形特征之间的BP神经网络预测模型,并对30片未知茶叶样本进行预测,鉴别准确率达到80%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裘正军	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	55	978	16.0	29.0
2	陆江锋	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	10	113	7.0	10.0
3	洪小龙	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	2	28	2.0	2.0