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题名基于多光谱图像参数的茶叶摊青评价模型研究
被引量：3
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作者
张宪
贾广松
赵章风
钟江
乔欣
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机构
浙江工业大学机械工程学院
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出处
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2017年第2期125-129,共5页
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基金
浙江省自然科学基金资助项目(LQ12C13004)
国家"十二五"科技支撑计划项目(2014BAD06B06)
+1 种基金
浙江省重大科技专项重大农业项目(2013C02024-2)
国家自然科学青年基金资助项目(31201138)
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文摘
茶叶加工过程中,第一道摊青工艺的处理是提高茶叶品质的关键环节,其中水分含量多少直接影响茶叶加工品质,含水率传统检测方法损坏样品且检测速度较慢,所以建立一套准确、无损和快速的茶叶叶片水分检测方法对于评价茶叶加工质量有着现实意义.利用高精度数码相机,对摊青过程中10个含水率梯度600个样本进行数据采集,通过研究茶叶叶片形状、纹理及颜色的变化,实时监测摊青过程中含水率的变化,利用与含水率相关性大于0.92的特征参数,通过回归值验证与BP神经网络建立含水率非线性预测模型,准确度在90%以上.证明此模型对于研究茶叶叶片含水率和指导茶叶生产具有一定准确度和可靠性.
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关键词
图像处理
参数提取
茶叶含水率
BP神经网络
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Keywords
image processing
leaf parameter measurement
rate of water content
BP neural network
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分类号
S571.1
[农业科学—茶叶生产加工]
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