计算机在茶叶色泽识别中的应用

本文主要研究了计算机在茶叶色泽识别中的应用,首先对计算机的数字图像处理技术进行介绍,主要阐述了数字图像处理技术的基本过程、图像转化与存储、图像理解等内容,然后对颜色的RGB颜色空间模型、HSV颜色空间模型进行详细研究,并对茶叶色泽的识别进行详细分析,从而实现计算机对茶叶色泽的自动识别。     

神经网络技术及其在茶叶中的应用

神经网络（全称人工神经网络,ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ,ＡＮＮ）技术是人工智能研究内容之一,是在研究生物神经系统的启示下发展起来的一种信息处理方法。它不需要设计任何数学模型,只靠过去的经验来学习,可以处理模糊的,非线性的,含有噪声的数据。广泛用于预测、分类、模式识别、非线性回归、过程控制等各种数据处理的场合。而且在大多数情况下,应用效果优于传统的统计分析方法［１,２］。１　神经网络的特点人脑的神经网络是由１００亿个生物神经元构成,而其中每一个神经元又与约１～１０万个其它神经元…     

基于颜色和形状的茶叶计算机识别研究

本文先对茶叶图像采集进行了简要介绍,再从茶叶颜色和形状特征分析、以颜色特征为基础的茶叶叶片图像分割、以形状特征为基础的嫩芽提取这三个方面对茶叶嫩芽识别方法作了具体分析,最后对计算机识别茶叶形状作了阐述,以期为相关研究提供一定的参考意见。     

茶叶含水率近红外在线快速测定及其应用研究

研究一种茶叶含水率在线快速无损测定技术的实现方法。以国标法为对照,探明茶叶输送带动静状态、摊叶厚度、测量高度、茶叶等级等因素对测定茶叶含水率精确度的影响。结果表明：不同摊叶厚度、茶叶等级和CK条件下数据测定值差异显著,动静态和不同测量高度差异不显著;最佳测定参数为：茶叶输送带速度为0.8 m·s^-1、茶样应100%覆盖输送带,并且必须避免外界光线直射到茶样,摊叶厚度为(20±5) mm、测量高度为(250±50) mm;不同等级的茶样设定不同检测通道,可使测定结果更为精确。     

计算机在茶叶生产中的应用

日新月异的科技在农业中的普遍应用打破了茶叶的传统生产模式,极大提高了茶叶的生产效率.本文对目前茶叶生产各环节中(茶园管理、初制厂机械配制、茶叶初加工、精制茶厂技术管理、茶叶审评)计算机的应用进行了综述,希望促进茶叶链的自动化生产.     

计算机图像处理技术在茶叶品质检测中的应用

传统茶叶品质判定主要是以人工评审为主,这种方法不仅无法避免误差,而且评审带有强烈的主观色彩。图像处理技术是基于计算机技术发展而来的一种新技术,将其运用到茶叶品质检测中,通过图像分割、标记以及HSI颜色模型等,能够对茶叶品质做出客观、科学的评价。经大量实践证明,将计算机图像处理技术应用到茶叶品质检测中,能够成功检测茶叶品质。     

浅析茶叶分析的计算机图像处理技术

茶叶自古就是我国经济作物中不可忽视的一个重要组成部分,传统的茶叶产业与当下先进计算机技术的结合必然会成为我国茶叶产业发展的趋势。本文阐述了计算机图像处理技术的发展现状和应用类型,对我国茶叶生产中的分析技术以及计算机图像处理技术在茶叶产业不同环节中的分析应用进行了深入探讨,最后在对计算机图像处理技术在茶叶分析中的优势和劣势进行汇总,预估了计算机图像处理技术在茶叶分析中的发展前景,以期为我国茶叶分析的科技化和现代化提供经验和借鉴。     

计算机在茶叶生产中的应用

随着当前人们对健康养生重视程度日益提升,当前茶叶产业正处于迅猛发展的机遇期。对整个茶叶生产来说,需要通过使用计算机来提升自身生产效率以及茶叶生产品质,因此整个茶叶生产对计算机的应用要求日益增加。对茶叶生产来说,其中涉及到茶园管理、加工制作等等各个环节,通过有效应用计算机,将为整个茶叶产业化发展提供重要帮助和支撑。本文拟从茶叶生产过程中涉及的各个细节分析入手,结合分析茶叶生产各个环节中计算机的具体应用思路。     

计算机在茶叶生产中的应用

计算机技术的普及应用,改变了各行各业的发展趋势,为了更好地适应新经济时代的产业转型需求,全面落实我国改革开放的经济政策,就需要在茶叶生产的过程中充分发挥出计算机技术的优势.在传统人工茶叶生产的基础上分析多元化计算机功能的融合方向,通过实践探究、实验分析、系统应用等多个环节,分析适合茶叶生产的计算机技术应用模式,降低茶叶...     

近红外光谱技术及其在茶叶上应用研究

本文主要介绍了近红外光谱技术的发展历程和特点,以及近红外技术在茶叶上应用研究现状,并指出近红外光谱技术在茶叶上有着广阔的应用前景。     

基于颜色和形状的茶叶计算机识别研究

综合利用计算机视觉、图像处理技术,增加茶叶的形状参数,改进神经网络算法,实现了茶叶品质识别的自动化。研究中通过数码相机等直接得到茶叶图像,经过对图像格式进行转换和预处理,然后基于HSI模型提取的茶叶颜色特征参数和二值化后图像提取的茶叶形状特征参数,通过遗传神经网络,最后完成对茶叶的自动识别。实验结果表明此方法能取得更好的识别效果,计算机的检测结果与人工检测结果高度吻合。     

眉茶的梗径分布与直径分拣机理

本研究调查了眉茶的梗径分布,提出了直径分拣原理及样机。试验结果表明,该原理对尚需手拣的茶叶进行梗叶分离是有效的,理想的拣梗率在50%—65%,而茶叶总误拣率只有6.7%—13.3%,从而可使手拣人工减少32.4%—63.7%。     

计算机视觉分级技术在茶叶品质检验中的应用

茶叶是现今我们最为常见的饮料,具有保健的作用,深爱大家的喜爱。其茶叶品质的判定主要通过人类的感官器官对其色、香、味、形等等的观察,由于每个人受外界的影响所喜爱的茶叶及经验不同,在对茶叶审评时其结果也将会有所不同。随着计算机技术的不断提高,计算机技术的应用领域也越来越广泛,计算机视觉技术也有很大的提升。在计算机视觉基础上,运用图像处理技术分析出茶叶外形对茶叶品质的影响,以及通过彩色图像处理技术检测出不同加工工艺下的茶叶品质。通过这些研究发现,计算机视觉分级技术对于茶叶品质检测有着很好的作用。     

计算机视觉技术在茶叶领域中的应用现状及展望

计算机视觉技术作为一种无损、实时、快速、客观、经济的检测方法,近年来逐渐应用于茶树栽培和植保、茶叶加工和审评等领域,并取得一定进展。本文简述了计算机视觉技术的检测系统在茶产业应用的原理、现状和发展前景,为计算机视觉技术在茶叶领域的应用提供参考。     

计算机风险管理系统在茶叶质量安全中的应用

通过对茶叶的测试点实行质量安全标准,创建计算机风险管理系统,来完成对风险的辨别、评定、预防、应对(处理)、掌控、监督等功效,通过推行质量安全标准在茶叶中的运用,可保证茶叶的质量及在生产中的风险预防,使茶叶及茶产品的生产质量保证在合格之上,从根源上保障茶叶的生产质量,为以后茶质量的研究提供可靠的资料。同时生产无公害、绿色的茶产品,可使人们饮用到健康的茶,从而把茶叶的作用很好地发挥出来。     

计算机图像处理技术在茶叶质量品质区分中的应用

传统方法判定茶叶质量的好坏主要是依靠人工来进行,这一方法不免会出现一定的误差,同时人工评审带有一定的主观因素,随着时代的快速发展,计算机技术已经与在生活中的各行各业相互交叉渗透,例如生物医学、工厂生产、生活娱乐等等,它以其强大的功能和精准的判断从根本上改变人们的日常生活。本文拟从计算机图像处理技术出发,分析它的定义和发展前景,并将其与茶叶质量品质区分相互结合,以期实现茶叶质量品质区分的精准化和数字化。     

计算机在茶叶生产领域中的应用

茶叶的初制加工主要包括萎凋、杀青以及烘干等过程。就茶叶的萎凋控制过程来说,计算机图像技术可以更好地评估鲜叶质量。现阶段计算机技术在茶叶生产领域得到了较多的应用。茶叶生产看似简单,实际上涉及到很多方面,比如茶园生产管理、制茶管理以及茶叶审评等。本文主要从现阶段的计算机技术出发,并结合茶叶生产领域进行具体的分析,希望能够对茶叶生产带来一定的帮助。     

茶叶力、热特性研究及其在制茶工程中的应用

茶叶加工中除制茶的生化变化，还涉及能量传递（如机械及气力输送），质量传递（如除湿）和热量传递（如热风炉换热，茶叶干燥）。以上三大传递过程可谓之制茶工程。制茶工程学便是研究以上工程的环境因子和技术手段与茶叶品质形成之间相互促进和制约的规律，并以充分发挥茶叶原料的经济价值为目的而促进现代制茶工程技术的应用。在制茶过程中，一切物理和机械的作用无一不是通过茶叶的物理特性才产生促进生化变化的效果。所以研究茶叶的物理特性，在技术上可提高工艺效果，改善成茶品质；有助于机器设备的研究和设计，改善制茶性能，提高机…     

神经网络算法在茶叶防害虫识别中的应用

神经网络算法是信息化技术,是一种依照人脑的识记功能开发的。它广泛地应用在生产实践中,而且它的精准性受到了使用者的广泛好评。茶叶虫害是破坏茶品质的重要因素,所以识别虫害并采取正确的方式防治虫害是迫在眉睫。本文阐述神经网络算法以及其在茶叶防虫害识别中的应用,剖析了该算法应用于茶叶虫害识别中的优点,为茶农在茶叶种植过程中放心使用神经网络算法提供一定的指导意义。