基于机器视觉的武夷岩茶做青程度识别研究

• 作 者: 吴薇 王宜怀 程曦 郑慕蓉
• 机 构: 武夷学院数学与计算机学院,认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室,苏州大学计算机科学与技术学院,武夷学院茶与食品学院,中国乌龙茶产业协同创新中心
• 出 处: 山西农业大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2019年2期
• 关键词: 武夷岩茶 机器视觉 神经网络 做青程度 识别
• 基金项目: 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)

[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R~2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