基于图像处理技术和神经网络实现机采茶分级

• 作者: 吴正敏 曹成茂 谢承健 吴佳胜 胡汪洋 汪天宇
• 学科: 农学
• 关键词: 机采绿茶 分级 神经网络 图像处理技术
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 182-190
• 页数: 8页
• 分类号: TS272.3,S23
• 语种: 中文

摘要

为解决名优绿茶采摘环节的瓶颈问题，提出对机采大宗绿茶进行分级的思路。现有绿茶机采设备采摘的鲜叶一般只能制作普通的大宗绿茶，鲜叶存在混杂、破碎率高和老梗叶等问题，本文基于Labview vision、图像处理技术和神经网络算法分析机采绿茶成品的凸包面积、凸包周长、长轴长度、短轴长度等形态特征并对样本进行分类，实现从机采大宗绿茶中分选出名优绿茶。其中样本的形态特征采用工业CCD摄像头获取；用户界面用Labview自定义开发设计，数据交互方便，开发周期短。茶叶样本试验结果表明：该方案机采绿茶成品的分级正确率可以稳定在90%以上。本研究为进一步研究机采茶分级设备提供了良好的理论基础。