计算机视觉技术在茶叶色泽识别中的应用

本文主要探讨了利用计算机视觉技术来识别茶叶色泽类型的创新方法，旨在解决传统感官评定的主观性和不一致性问题。研究者为碧螺春、龙井和祁红三种茶叶建立了基于相似分类法（SIMCA）的识别模型，并在实验中取得了良好的识别效果。 在茶叶品质评价中，色泽是一项至关重要的指标，但传统的感官评定方式容易受到评定者的个人差异影响，导致结果不稳定。因此，研究人员提出了结合计算机视觉技术的新识别方法。计算机视觉能够客观地量化茶叶的颜色特征，通过捕捉和分析茶叶的图像，提取出颜色参数，从而实现对茶叶色泽的精确描述。 SIMCA（Soft Independent Modeling of Class Analogies，相似分类法）是一种模式识别方法，它利用数据集中的样本特征来构建分类模型。在本研究中，SIMCA被应用于茶叶色泽识别，分别构建了针对碧螺春、龙井和祁红的分类模型。在模型训练阶段，每个模型对本类别样本的回判率（即正确分类率）和对其他类别样本的拒绝率均达到了100%，显示出极高的分类准确性。 在预测阶段，各个模型对本类别样本的识别率分别为90%、90%和100%，对非本类别样本的拒绝率依然保持在100%。这意味着即使在未知样本上，模型也能有效地将茶叶分类到正确的类别，同时避免将非本类茶叶误判。 实验结果表明，采用计算机视觉技术和SIMCA建立的识别模型在茶叶色泽识别上具有较高的可靠性和实用性，为茶叶质量控制和自动化评级提供了科学依据。这一方法不仅可以提高茶叶色泽评估的客观性和一致性，而且有望在茶叶产业中推广，优化生产过程，提升茶叶品质的标准化程度。 关键词涉及的技术和概念包括：茶叶色泽、识别技术、计算机视觉、相似分类法。这些关键元素构成了该研究的核心，展示了现代科技如何赋能传统行业，提升其质量和效率。文章发表在《江苏大学学报(自然科学版)》上，属于自然科学领域的论文，具有一定的学术价值和应用前景。