茶叶外形感官品质的计算机视觉分级研究

• 作者: 何国泉 刘鹏 吴瑞梅 童阳 胡潇 艾施荣 虞文俊 裴刚
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 计算机视觉 茶叶感官品质 小波变换 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 贮藏加工与检测分析
• 页码范围: 170-173
• 页数: 4页
• 分类号: TS207.3|S126
• 字数: 3908字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.05.042

摘要

为摒弃茶叶品质感官评审方法存在的主观性和经验性等缺陷,研究采用计算机视觉技术快速评价茶叶感官品质.依据碧螺春茶行业标准及茶叶评审师的评审结果,将20个不同品质碧螺春绿茶样本分成4个等级.采用小波变换和灰度共生矩阵提取茶叶图像的纹理特征,采用RGB[R表示红色(red),G表示绿色(green),B表示蓝色(blue)]和HIS[H表示色调(hue),I表示亮度(intensity),S表示色饱和度(saturation)]颜色模型提取图像的颜色特征,利用遗传算法优化神经网络参数,建立茶叶感官品质的BP(back propagation,逆向传播)神经网络分级模型,并与其他模型结果进行比较.结果表明,当选用前5个主成分时,所建立的模型识别精度最高,该模型总体识别率为93.8％,Kappa系数为0.933,较PCA-BP、GA-BP、BP识别精度分别提高10.0、6.3、18.8百分点,Kappa系数分别提高0.133、0.066、0.233,模型稳定性得到提高.

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	江西农业大学软件学院	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	何国泉	江西农业大学工学院	3	3	1.0	1.0
4	胡潇	江西农业大学计算机与信息工程学院	8	5	1.0	1.0
5	刘鹏	江西农业大学工学院	8	4	1.0	1.0
6	童阳	江西农业大学计算机与信息工程学院	4	3	1.0	1.0
7	虞文俊	江西农业大学工学院	4	5	2.0	2.0
8	裴刚	江西农业大学工学院	4	5	2.0	2.0