摘要
本发明公开了基于机器视觉的茶叶品种识别方法及系统,涉及品种识别技术领域,该,系统运行中,通过多波段图像采集装置,捕捉茶叶表面和部分内部结构信息,获取原始图像数据,通过实时检测环境光照与采集影像中的曝光特征,自动调节光源强度与分布,并校准相机参数,提取出茶叶完整轮廓与前景图像区域,并融合为统一的混合特征向量,提供品种识别的核心数据表达,通过轻量化神经网络模型对茶叶图像的多维特征进行识别与判断,输出具体品种类别与置信度,并生成相应的分拣控制指令,根据系统决策控制分拣装置,包括机械臂和气动分选器,将茶叶投放至对应包装通道,并反馈轨道状态,形成闭环控制。
技术关键词
茶叶品种
轻量化神经网络
检测环境光照
识别系统
品种识别
多尺度特征提取
原始图像数据
校准相机
多源特征
图像采集装置
茶叶表面
纹理
模块
视觉
亮度评估
多光谱
分拣装置
系统为您推荐了相关专利信息
状态识别方法
深度学习模型
连续型数据
模式
状态识别系统
YOLO模型
印刷电路板缺陷
检测头
双向特征金字塔
表达式
火焰燃烧状态
图像多阈值分割
识别方法
遗传算法
统计特征
烟火识别方法
烟火识别系统
红外成像系统
图像增强
像素