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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
对鲜茶叶颜色、形状特征进行提取,运用计算机视觉、图像处理技术识别茶叶品种.先用数码相机收集茶叶图像,然后对图像格式进行转换和预处理,再运用HSI模型提取茶叶颜色特征参数并采用二值化后图像提取茶叶形状特征参数,针对每一类特征,用6种分类器训练建模,并比较各模型的预测精度.结果表明,其中SVMKM和随机森林以2类特征建模,运用十折交叉验证,独立预测分类这2种方法的精确度达到89.5%.说明本研究运用的方法能成功识别出茶叶品种.  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
【目的】建立BP(Back propagation)神经网络(BPNN)自动识别系统,以实现烤烟褐变标准化和量化。【方法】以云烟87上部烟叶为样本,通过扫描获取烟叶颜色等特征信息,建立BP神经网络烤烟褐变程度识别模型,输出判别结果,以人工判别烤烟褐变结果为参考,进行相似度比较。通过外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化分析比对,验证BP神经网络自动识别系统和人工识别结果的精准度。【结果】建立的BP神经网络模型能够精准识别烟叶褐化等级,其识别准确率为98.75%,分级烟叶外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化与人工识别基本一致,两种识别模式无显著性差异(P<0.05),为杂色烟分级提供了客观评价方法,能有效区分不同褐变程度烟叶的可用性。【结论】BP神经网络识别系统对烟叶褐变程度鉴别精准度与人工识别接近,可以利用BP神经网络自动识别系统替代人工识别。  相似文献   

5.
探讨茶叶嫩芽自动分割方法,为茶叶智能采摘提供技术支持。以自然环境下茶叶嫩芽图像为研究对象,比较了基于颜色的阈值分割与聚类分割方法对茶叶嫩芽自动分割的影响。首先,选择了R-B和b分量进行茶叶阈值分割;其次在Lab颜色模型下进行K-means聚类分割;最后,通过形态学处理实现茶叶嫩芽自动识别。基于聚类的茶叶分割方法不仅能够抑制颜色阈值分割受光照的影响,且实现了自然环境下茶叶嫩芽的有效分割。  相似文献   

6.
为了提高茶叶品质,在分析武夷岩茶外形和颜色的基础上,提出了利用武夷岩茶图像中红绿蓝颜色分量差的方法来识别成品茶中的黄片,利用Matlab软件对获得的武夷岩茶图像进行预处理、图像分割、特征提取和黄片识别,识别率达到91%,得到了较满意的结果,因而利用该方法可以为武夷岩茶分拣的机械化施工提供参考依据。  相似文献   

7.
【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害(茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病)的快速精准识别提供支持。【方法】使用MobileNetv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型进行识别精度改进。采用平均精度、平均精度均值、图像检测速度和模型大小作为模型性能评价指标,在相同的茶叶病害数据集和试验平台中,对改进YOLOv4模型与原始YOLOv4模型、其他目标检测模型(YOLOv3、SSD和Faster R CNN)的病害识别效果进行对比试验。【结果】与原始YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型的大小减少了83.2%,对茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病识别的平均精度分别提高了6.2%,1.7%和1.6%,平均精度均值达到93.85%,图像检测速度为26.6帧/s。与YOLOv3、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进YOLOv4模型的平均精度均值分别提高了6.0%,13.7%和3.4%,图像检测速度分别提高了5.5,7.3和11.7帧/s。【结论】对YOLOv4模型所使用的改进方法具备有效性,所提出的改进YOLOv4模型可以实现对自然环境下3种常见茶叶病害的快速精准识别。  相似文献   

8.
基于机器视觉的柑橘表面缺陷检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对柑橘人工分类强度高、效率低、精度差的问题,为实现快而准确的柑橘缺陷检测,提出一种基于机器视觉技术的缺陷检测方法。在VS2013环境下利用开源计算机视觉库OpenCV进行开发,根据柑橘的颜色与形状特点,将图像颜色模型由RGB转换为HSV,利用HSV图像进行背景去除后,在HSV颜色模型下利用V分量灰度图边缘检测与形态学处理的方法以提取柑橘表面的缺陷特征。结果表明,柑橘表面缺陷检测的总体识别率为92%,所用方法能有效地识别柑橘表面的缺陷。  相似文献   

9.
为确定合理有效的茶叶嫩芽采摘时间,提出一种基于AlexNet卷积神经网络的茶叶嫩芽状态智能识别方法。首先,建立自然环境下全开面、半开面和未开面三种状态茶叶嫩芽图像集;然后,训练茶叶嫩芽状态AlexNet网络识别模型;最后,利用测试集样本进行模型检测,训练集和测试集中三种状态嫩芽平均识别率分别为97.8%和88%。实验结果表明,该方法能够有效地识别自然环境下茶叶嫩芽状态,为嫩芽智能采摘提供理论依据。  相似文献   

10.
为茶叶的智能识别采摘提供技术支持,针对传统的分水岭图像分割算法对噪声敏感、易产生"过分割"现象,提出改进分水岭算法的图像分割方法,利用微分方程去噪模型对图像进行去噪处理,然后通过大津算法和分水岭算法对去噪后的图像进行2次分割,最后得到茶叶嫩叶的分割图。结果表明:偏微分方程去噪模型对图像进行去噪的效果较好,消除噪声,且无模糊茶叶的边界,有效提高了图片的质量,便于图像后续的分割;图像第1次用大津算法进行嫩叶分割,叶片分割的完整度较高;图像第2次用分水岭算法进行嫩叶分割,茶叶图像中嫩叶被很好地分割出来。改进后的分水岭算法对茶叶图像中嫩叶的分割具较好的效果。  相似文献   

11.
植物叶病变面积的测量对植物生长发育和病虫害预测有着重要意义。本文以茶叶为例,对茶叶常见病变区域面积与整叶面积比值参数采用计算机图像处理技术进行了自动化测量,通过数码相机对发生病变的活体待测叶片拍照,输入计算机中进行叶片图像预处理、RGB彩色值统计、二值化、颜色分量过滤、像素点统计和指定区域面积比值计算,最终给出茶叶病变面积比自动化计算结果,实验结果表明,本方法在测量叶病变面积比中的有效性。  相似文献   

12.
利用计算机视觉研究白茶加工中色泽的变化   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用计算机视觉技术把茶叶色泽指标的模拟量转换成数字量,研究白茶加工中色泽的变化.确定采集的图像文件大小为1.0 MB,光照条件为明亮的室内开闪光灯,摊叶量保证覆盖底板颜色.并采用改进后的H IS模型研究白茶加工中茶叶色泽的变化,结果表明,加工过程茶叶色泽变暗,色调由鲜绿色向棕褐色转变,不同萎凋方式萎凋叶的色调存在差异.明度总体上呈下降趋势,表明茶叶颜色逐渐变暗,而空调萎凋叶的色泽较亮.萎凋叶饱和度先降后升,表明茶叶颜色先退色后加深.空调萎凋叶饱和度较高,毛茶色泽差异不明显.  相似文献   

13.
针对家庭种植水培黄瓜中用户难以准确识别病害的问题,设计了一种基于图像处理的黄瓜叶片病斑识别系统。应用自适应小波对原始图像进行降噪处理,在HSV空间通过阈值分割结合形态学操作获得理想的黄瓜叶片图像,并通过自适应阈值分离病斑,提取病斑形态学、颜色和纹理原始特征参数。利用GA-BP神经网络定义原始特征参数对分类结果的灵敏度,递归剔除灵敏度较低的若干特征,降低特征参数的维数。根据优化后的特征参数组合,利用支持向量机对黄瓜炭疽病和白粉病进行识别。实验结果表明,本方法对黄瓜炭疽病和白粉病的综合分类正确率在96%以上。设计的方法有效提高了黄瓜病害的识别率,并为其他作物病害的智能识别提供了借鉴。  相似文献   

14.
程鹏飞  刘静香  周春娥 《安徽农业科学》2010,38(27):15000-15001,15004
[目的]运用计算机图像处理技术对生产中的角斑病与斑疹病进行区分研究。[方法]利用计算机视觉技术对植物病变特征进行色度学研究,以颜色及纹理作为植物病害图像特征参数进行病斑图像周长、面积和形状的提取,从而进行病害图像的分类判断。[结果]以CIE1976HIS色调百分率直方图法提取色度特征参数,过程简单、有效,运算速度快,消除了叶片形状大小的影响;利用色调直方图的统计特征参数分析,其色调偏度能够显著地将不同病状区分出来。[结论]该研究认为色调偏度可作为区分角斑病与斑疹病的特征参数。  相似文献   

15.
普洱茶是云南省特有的大叶种茶,其主要成分是茶多酚,即茶叶中多酚类物质的总称,包括黄烷醇类、花色苷类、黄酮类、黄酮醇类和酚酸类等,其中以黄烷醇类物质(儿茶素)最为重要,含量约占茶多酚总量的70%左右。而紫娟茶是从云南大叶群体中采用单株育种法育成的茶树良种,其不仅有大叶种的优势,更有自己独特的品质特征,特别是其高花青素含量,在降低三高方面疗效显著。结合国内外的文献,比较全面系统地介绍了花青素对高血压、高血脂和高血糖的预防和治疗功效,为该茶叶以及其内含成分作进一步研究提供一定的理论依据。  相似文献   

16.
不同产地红茶的滋味特征及主要贡献物质   总被引:2,自引:0,他引:2  
【目的】比较10个我国典型产区代表性红茶样品的滋味特征,对红茶中主要滋味物质进行分析,并建立红茶滋味特征与主要贡献物质的关联。【方法】以山东临沂红茶、湖北红安红茶、安徽祁门红茶、河南信阳红茶、浙江绍兴红茶、湖南古丈红茶、福建武夷山红茶、贵州普安红茶、四川雅安红茶、云南凤庆红茶为研究对象,采用标准茶叶感官审评方法对其茶汤滋味进行描述分析并比较差异。采用红茶色素系统分析法、高效液相色谱分析法和超高效液相色谱-质谱联用分析等技术手段,对茶样中的茶叶色素、儿茶素单体、生物碱类、没食子酸、游离氨基酸类、黄酮醇苷类、可溶性糖总量和有机酸类等总计65种主要滋味物质进行定量分析,使用IBM SPSS Statistics 25对所有测得的生化组分含量进行主成分分析,将10种红茶样品分类后分别进行滋味特征与主要贡献物质的关联性分析。【结果】10个典型红茶产区的代表性茶样间滋味特征差异明显,产自云南、贵州的两个大叶种红茶的茶汤滋味呈现出“醇厚鲜爽”的特点,其余8个中小叶种红茶样品的滋味以清鲜型为主。对10个样品中的主要滋味物质进行定量并进行主成分分析后发现,大叶种红茶与中小叶种红茶可以在第一主成分上得到很好的区分,前者在第一主成分上得分较高。在第二主成分上,具有清鲜型滋味特征的中小叶种红茶被分为了两类,分析其滋味特征发现,其中鲜度更高的山东临沂红茶、安徽祁门红茶和浙江绍兴红茶3个茶样在第二主成分上得分较高。结合分析样品在第一、二主成分上的得分及主要滋味物质的影响因子发现,富马酸、儿茶素总量、Myr-3-O-glu、茶碱、可可碱和茶黄素等滋味物质对样品在第一主成分上的得分有较大正向影响,滋味特征为醇厚型的两个大叶型红茶中这些物质含量较高,均值分别达到了7.6、554、1.3、7.9、205和15 μg?mL -1,与中小叶种红茶中的含量有显著性差异。两个山柰酚三糖苷及黄酮醇苷总量则与第一主成分得分呈较强的负相关,在中小叶种红茶样品中含量较高。湖北红安红茶的黄酮醇苷总含量最大,达到80 μg?mL -1,约为大叶种红茶的4倍;大部分游离氨基酸含量则与样品在第二主成分上的得分呈较强的正相关。鲜度较高的1、3、5号样品中游离氨基酸总量达到了300 μg?mL -1左右。【结论】我国10个典型产区代表性红茶的滋味特征差异明显,大叶种红茶呈现“醇厚鲜爽”的滋味特征,中小叶种红茶的滋味则以清鲜型为主。儿茶素类及其氧化产物生物碱和有机酸类物质为醇厚型红茶中主要滋味贡献物质,而“清鲜”滋味特征主要由茶汤中的游离氨基酸造成。  相似文献   

17.
基于计算机视觉技术的红火蚁蚁巢探测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探讨基于计算机视觉技术对红火蚁蚁巢进行探测识别的可行性,研究了利用数字图像处理技术提取红火蚁蚁巢特征参数,通过数学形态学对数字图像进行目标提取和识别。采用图像识别红火蚁蚁巢土建立了HSV彩色空间模型。研究结果表明,各红火蚁蚁巢土和普通土样本的H分量差异明显,特别是普通土H分量明显大于红火蚁蚁巢土,一般土壤H值大于30,而对于红火蚁蚁巢土土壤的H值小于30。因此,H分量可作为识别红火蚁蚁巢土的一项特征参数。当色调通道的平均值H30时,即可判定为红火蚁蚁巢土。研究结果说明基于计算机视觉技术对红火蚁蚁巢进行检测识别是可行的。  相似文献   

18.
为研究武夷山地方茶树种质资源的遗传多样性,并对其进行鉴定评价,对武夷山茶区41份武夷名丛茶树种质资源的21项农艺性状进行遗传多样性、主成分和聚类分析。结果表明,41份武夷名丛21个农艺性状间存在比较丰富的遗传变异性,遗传多样性指数在0.32~2.17之间,其中,遗传多样性指数最高的是叶宽,最低的是树型;变异系数在9.93%~47.62%之间,变异系数最大的是叶齿深度,最小的是叶脉对数;基于农艺性状进行聚类分析,将41份武夷名丛聚为3个类群,3个类群间除了叶片着生状态、叶长、叶脉对数等10个性状差异不显著外,其他农艺性状均存在显著差异;通过主成分分析,将21个农艺性状综合为8个主成分,代表了21个农艺性状的71.97%的信息;根据主成分及其对应特征根值计算各武夷名丛的综合得分,排在前4位的武夷名丛为金锁匙、半天妖、水金龟和金罗汉,可在乌龙茶产品的开发与创新利用、茶树优良品种的选育等方面加以利用。  相似文献   

19.
一种基于图像特征值算法的叶面积测定方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于图像特征值算法的叶面积测定简化方法。应用扫描图像RGB三原色灰度值分离理论,根据植物叶片扫描图像像素点的分布特征,选用蓝色灰度值作为特征值,以扫描图像灰度中间值127作为叶面积图像与背景图像灰度值的判读指标,通过叶片像素点的分布比例计算叶片面积。将已知面积的矩形绿纸片分别随机裁剪成多个碎片,用本文方法测定碎片面积,并分别计算每个叶片的碎片面积之和进行系统精度验证,测定结果与标准面积的相对误差小于0.5%。采集60个水稻叶片分别采用本文方法和复印称重法测定叶片面积,对本文方法进行进一步验证,相关性分析结果表明,二者相关系数r=0.997 1,达极显著水平。本文方法具有较高测定精度,满足叶面积测定要求。  相似文献   

20.
相比传统方法计算叶片特征参数,无损图像处理技术无需采摘叶片,在保持植株完整株型的前提下为下一次数据测量提供了保障并应用先进的计算技术准确计算植株的各种特征值,无损图像处理技术逐渐成为国内外学者研究植物生长形态的重要手段。介绍基于数码技术的叶面积计算方法和基于图像处理的叶片轮廓建模方法,概述数码技术应用于叶面积计算的国内外研究进展,总结归纳叶片轮廓提取方法和拟合方法的优缺点,并指出应用图像处理技术计算叶面积仍需进一步解决的问题。  相似文献   

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