基于多光谱图像参数的茶叶摊青评价模型研究

摘要：

茶叶加工过程中,第一道摊青工艺的处理是提高茶叶品质的关键环节,其中水分含量多少直接影响茶叶加工品质,含水率传统检测方法损坏样品且检测速度较慢,所以建立一套准确、无损和快速的茶叶叶片水分检测方法对于评价茶叶加工质量有着现实意义.利用高精度数码相机,对摊青过程中10个含水率梯度600个样本进行数据采集,通过研究茶叶叶片形状、纹理及颜色的变化,实时监测摊青过程中含水率的变化,利用与含水率相关性大于0.92的特征参数,通过回归值验证与BP神经网络建立含水率非线性预测模型,准确度在90％以上.证明此模型对于研究茶叶叶片含水率和指导茶叶生产具有一定准确度和可靠性.

关键词：图像处理、参数提取、茶叶含水率、BP神经网络

所属期刊栏目：45

分类号：S571.1

资助基金：浙江省自然科学基金资助项目LQ12C13004;国家“十二五”科技支撑计划项目2014BAD06B06;浙江省重大科技专项重大农业项目2013C02024-2;国家自然科学青年基金资助项目31201138

在线出版日期：2017-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：125-129