基于圖像與光譜分析技術(shù)的茶葉等級識別方法研究.pdf

1、本次研究利用圖像處理與光譜分析技術(shù)結(jié)合蟻群聚類分析算法進(jìn)行了龍井茶葉等級分類。論文以3個等級的龍井茶葉為研究對象，通過圖像處理技術(shù)得到龍井茶葉的顏色特征和紋理特征，通過光譜數(shù)據(jù)的提取和處理得到龍井茶葉的光譜特征；利用蟻群算法具有并行、正反饋、魯棒性和啟發(fā)式搜索等特點，對未知分類的茶葉樣品進(jìn)行識別，以圖像和光譜特征信息為輸入?yún)?shù)，建立識別模型，驗證結(jié)果表明，模型具有較高的精度，可用于茶葉等級識別。
　　 主要研究內(nèi)容有：
　

2、　 1.以ASD光譜輻射儀和高分辨率數(shù)碼相機為主要部件，自主搭建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實現(xiàn)不同光照條件下的信息采集、預(yù)處理、傳輸、通信、分發(fā)、顯示等功能，為茶葉生物量特性的實時檢測提供可靠保證。
　　 2.對比各種噪聲對圖像的質(zhì)量影響，使用空域濾波和平滑方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理。分析預(yù)處理后的圖像信息，選取RGB、HIS、L*a*b*三種顏色模型進(jìn)行茶葉樣本在自然光照條件下顏色特征提取，獲取9組顏色特征參量(R、G、B、H、I、S、L*、

3、a*、b*值)；采用基于統(tǒng)計學(xué)的灰度共生矩陣方法，分析3個等級龍井茶葉預(yù)處理后的圖像信息在紋理特征上差異，提取出灰度共生矩陣的五個統(tǒng)計量：角二階距，對比度，熵、相關(guān)性、局部穩(wěn)定度作為茶葉圖像的紋理特征。
　　 3.利用光譜儀同步獲取龍井茶葉在350nm～2500nm范圍內(nèi)的原始光譜反射率曲線。運用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、噪聲消除處理、平滑曲線處理等進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后利用去包絡(luò)處理技術(shù)提取不同等級龍井茶葉的光譜吸收特征，利用數(shù)據(jù)挖掘