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摘要:
针对茶叶品质感官审评存在的缺陷,基于茶评师审评结果,采用计算机视觉技术快速评价茶叶叶底感官品质.以碧螺春茶为研究对象,采用引导滤波方法去除茶叶叶底图像的镜面反射等噪声信息,提取图像的颜色和纹理特征,利用连续投影算法(SPA)优选特征变量,建立茶叶叶底感官品质的SVM量化分析模型,并与PLS模型性能比较.结果表明,引导滤波方法能很好地去除叶底图像的镜面反射及边缘模糊等噪音信息;优选的9个特征变量与感官审评标准中叶底品质感官审评术语描述相一致;所建SVM模型性能好于PLS,模型对预测集的RP为0.92,RMSEP为2.159,RPD为2.537,RSD为2.528%.研究表明,采用计算机视觉技术能量化分析茶叶叶底感官品质,但分析精度有待进一步提高,为茶叶感官品质的仪器化表征提供了研究基础.
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文献信息
篇名 计算机视觉结合引导滤波方法快速量化茶叶叶底品质
来源期刊 江西农业大学学报 学科 农学
关键词 引导滤波 计算机视觉 茶叶叶底品质 感官审评 SVM
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 生物技术与工程
研究方向 页码范围 601-609,618
页数 10页 分类号 S126
字数 5649字 语种 中文
DOI 10.13836/j.jjau.2019070
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 艾施荣 江西农业大学计算机与信息工程学院 35 174 9.0 12.0
2 吴瑞梅 江西农业大学工学院 52 529 13.0 21.0
3 文建萍 江西农业大学工学院 9 13 2.0 3.0
4 黄俊仕 江西农业大学工学院 18 11 2.0 2.0
5 胡潇 江西农业大学计算机与信息工程学院 8 5 1.0 1.0
6 刘鹏 江西农业大学工学院 8 4 1.0 1.0
7 熊爱华 江西农业大学工学院 12 14 2.0 3.0
8 童阳 江西农业大学计算机与信息工程学院 4 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
引导滤波
计算机视觉
茶叶叶底品质
感官审评
SVM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江西农业大学学报
双月刊
1000-2286
36-1028/S
大16开
江西省南昌市志敏大道1101号
44-102
1979
chi
出版文献量(篇)
4722
总下载数(次)
4
总被引数(次)
45526
论文1v1指导