安徽农业大学茶文化特色库
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基于图像处理和模式分类的茶叶杂质识别研究
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作者：
陈培俊 来源：南京航空航天大学 年份：2014 文献类型 ：学位论文 关键词： 分类器 支持向量机 图像处理 杂质 霍夫变换
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描述：随着茶叶分拣技术的不断自动化，将计算机视觉应用到茶叶分拣中拥有十分广阔的前景，能够大大增加分拣过程的自动化程度，减少人工劳动，节省成本。茶叶在采摘的过程中难免会混进一些石块、树棍、杂草等杂物，本文基于图像处理和模式分类识别茶叶图像中的杂质，能够有效地将图像中的杂质识别出来。由于所采集图像中的杂质主要为棍棒类杂质和球状类杂质，本文分别使用不同的算法识别杂质。为了识别所采集茶叶图像中的杂质，先对图像进行预处理，其目的是为了突出需要的特征而抑制干扰信息。首先对图像进行灰度化，接着平滑图像去除噪声，然后分割图像将
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基于高光谱和图像技术的龙井茶叶品质检测方法研究
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作者：
蒋帆 来源：浙江工业大学 年份：2010 文献类型 ：学位论文 关键词： 支持向量机 遗传算法 图像处理 高光谱技术 龙井茶叶
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描述：叶光谱曲线的吸收光谱特征参数、红边光谱特征参数和植被指数光谱特征参数。建立基于遗传算法支持向量机原理的龙井茶叶综合判别模型,作为评判龙井茶叶品质的标准。主要研究内容有:1.研究龙井茶叶的图像特点。本次
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基于计算机视觉的龙井茶叶嫩芽识别方法研究
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作者：
邵明 来源：中国计量学院 年份：2013 文献类型 ：学位论文 关键词： 支持向量机 计算机视觉 统计区域合并 图像分割 龙井茶叶嫩芽识别 Meyer分水岭变换
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描述：我国是世界上重要的茶叶生产国与销售国，浙江省作为中国的产茶大省，茶叶出口量占到了全国的2/3以上作为浙江名茶之首的龙井茶，目前主要的采摘方法是人工手采，效率低下，费用高昂，且在采茶的高峰时期务工难的现象时有发生使用机械采摘代替人工手采虽然能加快采摘效率，缓解劳动力不足，但是该方法一方面缺乏选择性，会把老叶嫩叶嫩芽一起采，另一方面，部分茶叶的嫩叶和嫩芽遭到了破坏，降低了龙井茶叶的采摘品质因此，需要研制出一种高效具有选择性低损伤率的自动采摘方法来实现龙井茶叶的标准化规模生产，其中最关键的技术之一就是研究龙井茶