摘要
本发明涉及图像处理与智能识别技术领域,公开了一种茶叶加工过程中叶态识别方法,该方法首先对采集的茶叶图像进行预处理,减弱噪声与光照不均的影响,提高图像信息的质量;随后,采用大津‑差分进化算法(Otsu‑DE)对图像进行精确分割,提取复杂环境中的茶叶目标区域,去除加工背景和其他干扰;接着,通过图像信息处理获取茶叶颜色、形态的多维物理特征向量,构建物理特征融合的深度卷积网络模型,实现加工过程中叶态的精准识别;该方法对复杂环境和多变加工条件具有较强适应性,叶态识别准确率超过90%,可以提高茶叶的加工效率与品质,具有广泛的应用前景。
技术关键词
茶叶加工过程
物理特征提取
深度卷积网络模型
识别方法
进化算法
图像
饱和度
减弱噪声
通道
多源特征融合
颜色
样本
智能识别技术
局部二值模式
形态
对比度
统计学特征
灰度共生矩阵
LBP特征