基于机器视觉的武夷岩茶做青程度识别研究

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.

关键词：武夷岩茶、机器视觉、神经网络、做青程度、识别

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省科技厅科技计划引导性项目2016N0030;南平市农业重点项目N2015N06

在线出版日期：2019-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：86-92