基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的龍井茶葉嫩芽識(shí)別方法研究.pdf

1、我國(guó)是世界上重要的茶葉生產(chǎn)國(guó)與銷售國(guó),浙江省作為中國(guó)的產(chǎn)茶大省,茶葉出口量占到了全國(guó)的2/3以上。作為浙江名茶之首的龍井茶,目前主要的采摘方法是人工手采,效率低下,費(fèi)用高昂,且在采茶的高峰時(shí)期務(wù)工難的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。使用機(jī)械采摘代替人工手采雖然能加快采摘效率,緩解勞動(dòng)力不足,但是該方法一方面缺乏選擇性,會(huì)把老葉、嫩葉、嫩芽一起采,另一方面,部分茶葉的嫩葉和嫩芽遭到了破壞,降低了龍井茶葉的采摘品質(zhì)。因此,需要研制出一種高效、具有選擇性、低損

2、傷率的自動(dòng)采摘方法來(lái)實(shí)現(xiàn)龍井茶葉的標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)模生產(chǎn),其中最關(guān)鍵的技術(shù)之一就是研究龍井茶葉嫩芽的自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別。
　　本文研究的目的就是將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與龍井茶葉的采摘相結(jié)合,將視覺(jué)技術(shù)中的典型算法應(yīng)用于采集到的茶葉圖像中,通過(guò)計(jì)算機(jī)處理,實(shí)現(xiàn)龍井茶葉嫩芽的自動(dòng)檢測(cè)與分類識(shí)別,為最終實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的龍井茶葉自動(dòng)化采摘做準(zhǔn)備。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容有:
　　1、簡(jiǎn)單綜述了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在茶葉領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、圖像分割技術(shù)的應(yīng)用及發(fā)

3、展。詳細(xì)比對(duì)了多種經(jīng)典的圖像分割算法在龍井茶葉圖像中的應(yīng)用效果以及分類器模型支持向量機(jī)的工作原理。
　　2、針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)獲取的龍井茶葉圖像的特征,設(shè)計(jì)了一種混合的圖像分割算法,對(duì)龍井茶葉圖像進(jìn)行初始分割。該方法先利用茶葉圖像的超綠-超紅特征,閾值化方法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換剔除茶葉圖像的部分背景,包括樹(shù)枝、土壤、部分老葉及其它非嫩芽區(qū)域,保留完整的茶葉嫩芽及部分老葉,得到待分割圖像。然后使用梯度算子獲取待分割圖像的梯度,并提出了一種自適應(yīng)的

4、二值化方法,對(duì)梯度圖像進(jìn)行二值化處理,得到初始標(biāo)記圖像,再使用面積閾值法剔除偽標(biāo)記區(qū)域,得到標(biāo)記圖像。將此標(biāo)記圖像作為Meyer分水嶺變換的輸入標(biāo)記,對(duì)龍井茶葉圖像進(jìn)行快速分割,獲取初始分割圖像。
　　3、由于龍井茶葉的初始分割圖像往往是過(guò)分割的,因此,提出了一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的快速區(qū)域合并算法,合并過(guò)分割區(qū)域,得到茶葉嫩芽對(duì)象。該方法利用了龍井茶葉初始分割圖像中區(qū)域的顏色信息和紋理信息,先對(duì)這些區(qū)域應(yīng)用線性時(shí)間復(fù)雜度的排序算法進(jìn)行快

5、速排序,得到待合并區(qū)域?qū)喜⒌南群箜樞?然后對(duì)相鄰區(qū)域?qū)M(jìn)行概率估計(jì),將滿足給定合并準(zhǔn)則的區(qū)域?qū)τ枰院喜?。龍井茶葉的初始分割圖像經(jīng)過(guò)區(qū)域合并算法后,得到了茶葉嫩芽輪廓,為后續(xù)的特征提取和識(shí)別做準(zhǔn)備。
　　4、由于茶葉嫩芽在顏色、紋理以及形態(tài)上有差異,提取顏色、紋理以及形態(tài)特征,訓(xùn)練判別模型支持向量機(jī)。目前龍井茶葉級(jí)別品種的劃分標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)嫩芽形態(tài)的不同,特級(jí)為一芽和一芽一葉初展,一級(jí)為一芽一葉開(kāi)展和一芽二葉初展,二級(jí)為一芽二葉開(kāi)展,

6、三級(jí)及三級(jí)以上為一芽三葉。本文利用訓(xùn)練好的支持向量機(jī)對(duì)以上四類龍井茶葉嫩芽進(jìn)行分類識(shí)別,A類為一芽和一芽一葉初展,B類為一芽一葉開(kāi)展和一芽二葉初展,C類為一芽二葉開(kāi)展,D類為一芽三葉。通過(guò)分析比對(duì)四種常用的核函數(shù)(線性核、多項(xiàng)式核、徑向基核、sigmoid核),選用徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)作為支持向量機(jī)的核函數(shù),并采用網(wǎng)格搜索(grid-search)算法確定核函數(shù)參數(shù)。最后,對(duì)龍井茶葉嫩芽進(jìn)行分