论文摘要
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。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 童阳,艾施荣,吴瑞梅,何国泉,虞文俊,刘鹏,胡潇,裴刚
关键词: 计算机视觉,茶叶感官品质,小波变换,神经网络,遗传算法
来源: 江苏农业科学 2019年05期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 江西农业大学计算机与信息工程学院,江西农业大学软件学院,江西农业大学工学院
基金: 国家自然科学基金(编号:31460315),江西省重点研发计划(编号:20171ACF60004)
分类号: TP391.41;TS272.7
DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.05.042
页码: 170-173
总页数: 4
文件大小: 614K
下载量: 291
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