基于高光譜和圖像技術(shù)的龍井茶葉品質(zhì)檢測(cè)方法研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本次研究利用高光譜和圖像處理的融合技術(shù)評(píng)判龍井茶葉的品質(zhì)。試驗(yàn)以3個(gè)等級(jí)的龍井茶葉為試驗(yàn)對(duì)象。通過(guò)對(duì)圖像信息的處理和理解獲得龍井茶葉的顏色特征參數(shù)和紋理特征參數(shù);通過(guò)高光譜數(shù)據(jù)的提取和處理獲得龍井茶葉光譜曲線的吸收光譜特征參數(shù)、紅邊光譜特征參數(shù)和植被指數(shù)光譜特征參數(shù)。建立基于遺傳算法支持向量機(jī)原理的龍井茶葉綜合判別模型,作為評(píng)判龍井茶葉品質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)。
   主要研究?jī)?nèi)容有:
   1.研究龍井茶葉的圖像特點(diǎn)。本次研究與探討

2、了色彩空間、紋理特征,提出較為合理的提取顏色與紋理特征的算法,得到理想的圖像特征參數(shù),并探討了這些參數(shù)與茶葉等級(jí)之間的關(guān)系。
   2.研究龍井茶葉的光譜特點(diǎn)。利用ASD光譜儀獲取茶葉在350-2500nm光波范圍的反射光譜,對(duì)反射光譜進(jìn)行包絡(luò)線消除處理。提取吸收光譜特征參數(shù)、紅邊光譜特征參數(shù)和植被指數(shù)特征參數(shù),并探討這些參數(shù)與茶葉等級(jí)之間的關(guān)系。
   3.進(jìn)行判別模型的輸入特征參數(shù)的選擇?;谔卣鲄?shù)與茶葉等級(jí)之間的

3、相關(guān)性分析,選取不同等級(jí)龍井茶葉顏色和紋理特征參數(shù)9個(gè);光譜特征參數(shù)8個(gè),共17個(gè)特征參數(shù),作為龍井茶葉等級(jí)判別模型特征輸入。以支持向量機(jī)分類器作為建模工具,并分析了各種核函數(shù)下的模型精度,比較了各種核函數(shù)下模型的優(yōu)劣,發(fā)現(xiàn)徑向基函數(shù)(RBF)核函數(shù)更適合建立龍井茶葉等級(jí)判別模型。
   4.采用遺傳算法對(duì)核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行選擇。針對(duì)徑向基核函數(shù)(RBF)中的懲罰系數(shù)C和正則化系數(shù)γ的選擇,本次研究嘗試使用遺傳算法進(jìn)行搜尋。由于算法

4、中C值與γ值的選擇對(duì)算法的推廣預(yù)測(cè)能力和效率都有很大的影響。通常的方法是采用人工的方法,通過(guò)對(duì)多個(gè)參數(shù)的比較來(lái)確定較好的參數(shù)。這種方法盲目性大、效率低。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,該文提出了基于遺傳算法的支持向量機(jī)分類方法,采用遺傳算法來(lái)搜索最佳的支持向量機(jī)參數(shù)。
   5.建立判別模型,并得到判別結(jié)果。利用Matlab建立遺傳支持向量機(jī)算法,并得到最終識(shí)別結(jié)果。研究遺傳算法和支持向量機(jī)原理,并將兩者結(jié)合應(yīng)用到龍井茶葉檢測(cè)的模型建立當(dāng)中,提出

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