[1]童阳,艾施荣,吴瑞梅,等.茶叶外形感官品质的计算机视觉分级研究[J].江苏农业科学,2019,47(05):170-173.
　Tong Yang,et al.Sensory evaluation of tea appearance using computer vision classification[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2019,47(05):170-173.
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茶叶外形感官品质的计算机视觉分级研究()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第47卷
期数:
2019年第05期
页码:
170-173
栏目:
贮藏加工与检测分析
出版日期:
2019-03-30

文章信息/Info

Title:
Sensory evaluation of tea appearance using computer vision classification
作者:
童阳1;  艾施荣2;  吴瑞梅3;  何国泉3;  虞文俊3;  刘鹏3;  胡潇1;  裴刚3
1.江西农业大学计算机与信息工程学院，江西南昌 330045； 2.江西农业大学软件学院，江西南昌 330045；
3.江西农业大学工学院，江西南昌 330045
Author(s):
Tong Yang; et al
关键词:
计算机视觉; 茶叶感官品质; 小波变换; 神经网络; 遗传算法
Keywords:
-
分类号:
TS207.3；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为摒弃茶叶品质感官评审方法存在的主观性和经验性等缺陷，研究采用计算机视觉技术快速评价茶叶感官品质。依据碧螺春茶行业标准及茶叶评审师的评审结果，将20个不同品质碧螺春绿茶样本分成4个等级。采用小波变换和灰度共生矩阵提取茶叶图像的纹理特征，采用RGB［R表示红色(red)，G表示绿色(green)，B表示蓝色(blue)］和HIS［H表示色调(hue)，I表示亮度(intensity)，S表示色饱和度(saturation)］颜色模型提取图像的颜色特征，利用遗传算法优化神经网络参数，建立茶叶感官品质的BP(back propagation，逆向传播)神经网络分级模型，并与其他模型结果进行比较。结果表明，当选用前5个主成分时，所建立的模型识别精度最高，该模型总体识别率为938%，Kappa系数为0.933，较PCA-BP、GA-BP、BP识别精度分别提高10.0、6.3、18.8百分点，Kappa系数分别提高0.133、0.066、0.233，模型稳定性得到提高。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2018-03-21
基金项目：国家自然科学基金(编号：31460315)；江西省重点研发计划(编号：20171ACF60004)。
作者简介：童阳(1993—)，男，江西高安人，硕士研究生，主要从事计算机视觉研究。E-mail：tongyang_1@sina.com。
通信作者：艾施荣，硕士，副教授，硕士生导师，主要从事计算机视觉研究。E-mail：aisrong@163.com。
更新日期/Last Update: 2019-03-05