本文選題：機(jī)采綠茶 + 分級(jí)　； 參考：《茶葉科學(xué)》2017年02期

【摘要】：為解決名優(yōu)綠茶采摘環(huán)節(jié)的瓶頸問(wèn)題,提出對(duì)機(jī)采大宗綠茶進(jìn)行分級(jí)的思路�，F(xiàn)有綠茶機(jī)采設(shè)備采摘的鮮葉一般只能制作普通的大宗綠茶,鮮葉存在混雜、破碎率高和老梗葉等問(wèn)題,本文基于Labview vision、圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析機(jī)采綠茶成品的凸包面積、凸包周長(zhǎng)、長(zhǎng)軸長(zhǎng)度、短軸長(zhǎng)度等形態(tài)特征并對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi),實(shí)現(xiàn)從機(jī)采大宗綠茶中分選出名優(yōu)綠茶。其中樣本的形態(tài)特征采用工業(yè)CCD攝像頭獲取;用戶界面用Labview自定義開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)交互方便,開(kāi)發(fā)周期短。茶葉樣本試驗(yàn)結(jié)果表明:該方案機(jī)采綠茶成品的分級(jí)正確率可以穩(wěn)定在90%以上。本研究為進(jìn)一步研究機(jī)采茶分級(jí)設(shè)備提供了良好的理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to solve the bottleneck problem in picking process of famous and excellent green tea, the idea of classifying large quantity green tea by machine was put forward. In general, the fresh leaves picked by the existing green tea machine can only be made into ordinary large green tea, and there are problems such as mixed fresh leaves, high crushing rate and old stem leaves, etc. Based on Labview vision, image processing technology and neural network algorithm, this paper analyzes the shape features of green tea products, such as the area of convex hull, the circumference of convex hull, the length of long axis, the length of short axis and so on, and classifies the samples. To realize the separation of famous and excellent green tea from mechanical green tea. The morphological features of the samples are obtained by the industrial CCD camera, and the user interface is developed with Labview custom design, which makes the data exchange convenient and the development period is short. The results of tea sample test showed that the classification accuracy rate of green tea product was over 90%. This study provides a good theoretical basis for further research on the classification equipment of tea picking machine.
【作者單位】： 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：科技部科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金項(xiàng)目(14C26213401694)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：1912625