基于机器视觉的武夷岩茶做青程度识别研究

• 作者: 吴薇 王宜怀 程曦 郑慕蓉
• 来源期刊: 山西农业大学学报(自然科学版)
• 关键词: 武夷岩茶 机器视觉 神经网络 做青程度 识别
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 86-92
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.13842/j.cnki.issn1671-8151.201810025

摘要

[目的]尝试利用机器视觉技术分析武夷岩茶做青过程中萎凋叶的颜色变化情况和做青程度之间的关系.[方法]试验通过图像采集系统获得做青过程的茶叶彩色图像,采用 RGB 和 HSI 这 2 种颜色参数模型观察图像颜色变化,结合自组织竞争人工神经网络技术对不同程度的做青叶进行分类.[结果]140 个样本以 RGB分量值和 HSI分量值表示的训练集和测试集分类的正确率分别为 81.64%、78.6%和 76.5%、73.8%,显著性检验概率P<0.05,决定系数R2 最小为0.879,颜色分量和做青程度高度相关.[结论]试验构建的自组织竞争人工神经网络模型可以作为武夷岩茶做青程度的预测模型,也可为今后利用机器视觉来监测乌龙茶做青过程提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宜怀	苏州大学计算机科学与技术学院	251	1538	18.0	27.0