一种基于神经网络的茶叶智能识别分级方法及系统

本发明公开了一种基于神经网络的茶叶智能识别分级方法及系统，涉及茶叶智能识别分级技术领域，通过神经网络分类模块和卷积神经网络对茶叶图像进行深入学习和特征提取，能够识别茶叶的颜色、形状、大小等细微特征，进行高精度的分级。相比传统人工分级，神经网络系统消除了人为偏差和主观因素的干扰，确保分级结果的一致性和可靠性。通过图像预处理模块中的自适应滤波和图像增强算法，系统能够在图像采集阶段自动进行光照校正、噪声去除、背景去除和图像锐化等处理，大幅提高了图像的清晰度和质量。本系统通过自动化的图像采集、处理、特征提取和分级过程，能够大幅减少人工干预和操作，提高了茶叶分级的效率与速度。