基于机器视觉的神经网络在茶叶鉴别中的应用

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名优茶(芽茶、一芽一叶、一芽两叶)在外观检测分类中,主要依靠人为的主观判断,这样既耗时又难以给出客观的评价标准。针对这个问题,提出一种基于机器视觉的分类方法,首先对原始图像进行剪裁、预处理,然后利用灰度共生矩阵和Tamura方法提取茶鲜叶图像的十二种纹理特征(粗糙度、对比度、方向度、平滑度、一致性等),并采用主成分分析方法建立更加有效精简的特征库,最后根据图像的特征利用BP神经网络对茶叶进行分类,仿真实验能够达到理想的效果。
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