基于計算機視覺和電子舌技術(shù)的綠茶分類分級研究.pdf

1、茶葉傳統(tǒng)的感官評測方法容易受到審評人員的生理條件、工作經(jīng)驗以及環(huán)境條件等因素的影響。不同的審評人員或同一個審評人員在不同的身體狀況及環(huán)境條件下，對同一個茶樣的感官審評結(jié)果，往往存在一定的差異，最終影響茶葉品質(zhì)評定的準確性。本研究以綠茶為主要研究對象，運用計算機圖像處理技術(shù)檢測了不同種類綠茶的外觀品質(zhì)，利用電子舌技術(shù)檢測了不同級別的炒青綠茶內(nèi)在品質(zhì)。 本研究主要開展了以下兩方面的工作： 1．提取了茶葉圖像的顏色和紋理特征參

2、數(shù)：顏色特征為色調(diào)均值(H)、亮度均值(I)和飽和度均值(S)以及各自的方差σ<,H>、σ<,1>，和σ<,s>；紋理特征為基于統(tǒng)計矩的紋理參數(shù)(包括平均灰度值m、標準方差σ、平滑度R、3階矩μ<,3>、一致性U和熵P)和灰度共生矩陣的紋理參數(shù)(能量Q<,1>、逆差矩Q<,2>、對比度Q<,3>、相關(guān)性Q<,4>)。使用貝葉斯統(tǒng)計決策理論，對所提取特征參數(shù)進行了模式識別。結(jié)果表明，用灰度共生矩陣紋理特征和顏色特征相結(jié)合的方法，可以區(qū)分不

3、同種類的綠茶，訓練集和驗證集的識別率均達到100％。 2．利用電子舌技術(shù)檢測了不同級別的炒青綠茶茶湯，將采集到的電子舌傳感器參數(shù)作為特征參數(shù)，經(jīng)過主成分分析，提取相互獨立的成分信息來進行模式識別，并對3種模式識別方法(線性判別分析，K值最近鄰域法，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))做了比較，以識別正確率的高低作為模型優(yōu)劣的評價標準來建立判別模型。實驗結(jié)果表明，當取5個主成分因子時，使用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的模型對不同等級的茶葉識別率最高，訓練集