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基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方 总被引：6，自引：1，他引：5
与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质.为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法.本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测.针对清明期陕西名茶"午子仙豪"茶叶,首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量,并采用双阈值方法对图像进行分割;然后根据茶叶嫩芽的形状特征,检测茶叶嫩芽的边缘.实验结果表明:基于颜色和形状特征的识别方法能有效分辨出茶叶嫩芽,识别准确率为94%,为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法. 相似文献
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作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。 相似文献
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针对自主采茶机器人,研究了在茶园自然光环境下如何高效识别茶叶嫩芽。针对自然光条件下采集的茶叶图像含有大量噪声的情况,为了避免一些像素值变化剧烈的像素点,根据分析,最终选用双边滤波去噪算法,对茶叶原始图像进行平滑滤波的同时,还能有效保留图形的边缘等有用信息。采用一种新的基于颜色通道调换的算法来增大茶叶嫩芽和老叶以及环境的对比度,然后提取茶叶的颜色特征,进而分割提取出茶叶嫩芽。实验结果表明:基于颜色通道变换的算法具有高效稳定等优点,能够很好地识别茶叶嫩芽,可以满足自主采茶机器人对茶叶嫩芽识别的要求。该算法为后续自主采茶机器人的研发提供了技术支持。 相似文献
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基于颜色因子与图像融合的茶叶嫩芽检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对采茶机器人的茶叶嫩芽识别问题,提出一种基于颜色因子与图像融合的茶叶嫩芽图像检测算法。首先对RGB彩图进行ExG、ExG-ExR,MExG,COM2灰度化处理,并进行灰度图归一化处理;然后选择合适的通道,利用Haar和DB2小波进行多通道图像分解、滤波、融合。获得融合后的灰度图像直方图,对直方图形状进行分析,根据嫩芽老叶的面积比与像素数目比确定图像分割阈值。试验结果表明,此算法能充分利用嫩芽与老叶的颜色差异,很好地检测出茶叶嫩芽,SD,Dice,ER,NR分别为63.005%,60.09%,101.235%,6.515%,性能优于Otsu。 相似文献
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许宝阳高延峰 《农业装备与车辆工程》2023,(2):19-24
茶叶嫩芽自动识别分类是实现采茶机器人精采名优茶的关键技术。由于茶叶嫩芽与背景中茶叶差别很小,且茶叶嫩芽形状多样,有一芽一叶和一芽二叶等多种形式,给自动识别带来很大难度。基于Faster-RCNN深度学习神经网络模型多维度进行茶叶嫩芽识别。首先对网络性能进行分析,选取较优的网络模型;在此基础上,研究一幅图像中包含嫩芽的不同数量、形态、拍摄角度、光照条件多维度对识别性能的影响。结果发现,光照条件和拍摄角度对嫩芽识别影响较大。所采用的Faster-RCNN深度学习模型对45°角度拍摄、晴天环境下单株集中一芽两叶的茶叶嫩芽识别效果最佳,同时阴天和90°拍摄时识别效果较差。研究为后续实现机器人现代化智能化的名优茶精采提供了技术支持。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2021,(5)
针对名优茶早期嫩芽检测问题,提出一种基于魔鬼鱼觅食优化(MRFO)的颜色因子与阈值的嫩芽图像分割算法。首先,利用MRFO优化算法训练得到ExG系数,用ExG对嫩芽RGB彩图进行灰度化,并归一化处理得到灰度图;然后,利用Otsu进行图像阈值计算;最后,对阈值进行偏移校正,获得最佳阈值。正视图和斜视图试验结果显示,此算法能突出嫩芽与老叶像素值的差异,很好地检测出茶叶嫩芽,Jaccard,Dice,Bfscore平均值分别为57.25%,72.35%,80.215%。 相似文献
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为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树,针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速度慢等问题,探索了基于Faster R-CNN目标检测算法在复杂背景下茶叶嫩芽检测方面的应用。首先对采集图像分别进行等分裁切、标签制作、数据增强等处理,制作VOC2007数据集;其次在计算机上搭建深度学习环境,调整参数进行网络模型训练;最后对已训练模型进行测试,评价已训练模型的性能,并同时考虑了Faster R-CNN模型对于嫩芽类型(单芽和一芽一叶/二叶)的检测精度。结果表明,当不区分茶叶嫩芽类型时,平均准确度(AP)为54%,均方根误差(RMSE)为3.32;当区分茶叶嫩芽类型时,单芽和一芽一叶/二叶的AP为22%和75%,RMSE为2.84;另外剔除单芽后,一芽一叶/二叶的AP为76%,RMSE为2.19。通过对比基于颜色特征和阈值分割的茶叶嫩芽识别算法(传统目标检测算法),表明深度学习目标检测算法在检测精度和速度上明显优于传统目标检测算法(RMSE为5.47),可以较好地识别复杂背景下的茶叶嫩芽。 相似文献
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为实现茶嫩芽快速识别与采摘点定位,研究一种轻量级深度学习网络实现茶嫩芽分割与采摘点定位。采用MobileNetV2主干网络与空洞卷积相结合,较好地平衡茶嫩芽图像分割速度与精度的矛盾,实现较高分割精度的同时,满足茶嫩芽快速识别的要求,并设计外轮廓扫描与面积阈值过滤相结合的采摘点定位方法。试验表明：所提出的茶嫩芽分割算法在单芽尖及一芽一叶数据集中精度优异,平均交并比mIoU分别达到91.65%和91.36%;在保持高精度的同时,模型复杂度低,参数量仅5.81 M、计算量仅39.78 GFOLPs;在单芽尖、一芽一叶及一芽两叶数据集中各随机抽取200张图片进行采摘点定位验证,定位准确率分别达到90.38%、95.26%和96.60%。 相似文献
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机采鲜茶叶中混有各种等级的茶叶,针对风选、筛选等分选方法难以做到精确细分的问题,结合计算机视觉技术和深度学习方法,设计了一套鲜茶叶智能分选系统,搭建了基于7层结构的卷积神经网络识别模型,通过共享权值和逐渐下降的学习速率,提高了卷积神经网络的训练性能。经过实验验证,该分选系统可以实现鲜茶叶的自动识别和分选,识别正确率不低于90%,可对鲜茶叶中的单芽、一芽一叶、一芽二叶、一芽三叶、单片叶、叶梗进行有效的类别分选。 相似文献
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基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进,将Backbone网络替换为GhostNet,将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积,改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度,试验表明,Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板,通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式,降低模型推理计算对硬件性能的需求,最终在保证嫩芽识别准确率的前提下,实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的,为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。 相似文献
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针对无人机搭建可见光传感器进行茶叶长势、病害等监测中因飞行高度影响图像分辨率的问题,本文提出了一种改进的残差密集网络(Residual dense network, RDN)用于无人机茶叶图像超分辨率重建。针对无人机茶叶图像纹理复杂的特点,以RDN为基线网络,在其结构中引入了残差组(Residual group, RG)模块,将多个残差通道注意力模块(Residual channel attention block, RCAB)组合在一起,通过引入注意力机制来区别对待不同的通道,关注无人机茶叶图像高频细节信息,从而提高网络的表征能力;同时设计了一个卷积长跳跃结构,利用带有卷积的远程跳跃连接,动态调整经过残差密集块(Residual dense block, RDB)后特征的权重,更好地利用无人机茶叶图像的分层特征信息,从而提升超分辨率重建图像的质量。实验结果表明,本文改进的RDN网络在无人机茶叶图像测试集上相较于其他算法表现更优,超分辨率重建后的图像具有更高的峰值信噪比和结构相似度,在4倍超分的情况下分别达到36.03 dB和0.913 2,能够为茶叶智能化监测研究提供支持。 相似文献
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基于低秩自动编码器及高光谱图像的茶叶品种鉴别 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种基于低秩自动编码器及高光谱图像技术的茶叶品种鉴别方法。应用高光谱成像系统采集5个品种的茶叶样本高光谱图像数据,利用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(ROI),并提取茶叶样本在ROI的平均光谱作为该样本的原始光谱数据。由于高光谱信息量大、冗余性强且存在噪声,运用自动编码器和低秩矩阵恢复结合的低秩自动编码器(LR-SAE)对原始光谱数据进行降维,在自动编码器降维基础上加入去噪处理,提取鲁棒判别特征。在此基础上应用支持向量机(SVM)和Softmax分类算法对降维后的茶叶样本高光谱数据分类。通过5折交叉试验验证,LR-SAE-SVM模型的预测集准确率达到99.37%,SAE-SVM模型的预测集准确率为98.82%;LR-SAE-Softmax模型的预测集准确率达99.04%,SAE-Softmax模型的预测集准确率为97.99%。研究结果表明,相较于未进行去噪处理的传统自动编码器,LR-SAE降维之后的分类建模效果有所提升,将其应用于茶叶品种鉴别是可行、高效的。 相似文献
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基于改进YOLOv3网络模型的茶草位置检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
精准高效的茶草识别是智能茶园植保机械进行除草工作的关键。针对目前茶园除草智能化程度较低等问题,提出改进YOLOv3网络模型的茶草检测算法。首先,分季节和时间段,在多个茶叶品种的种植园中以自适应的距离和角度采集茶草混合图像并建立试验数据集。接着,使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺度。然后,以YOLOv3网络模型为基础,选取17×17的网格划分图像区域;采用残差网络（ResNet）作为主干网;加入过程提取层,增强草株检测性能。最后在原损失函数中引入广义交并比损失。通过消融试验和不同目标检测算法对比试验验证此改进算法对茶树与杂草的检测效果。试验结果表明,改进 YOLOv3网络模型对杂草的检测精确率和召回率分别为85.34%和91.38%,对茶树的检测精确率和召回率最高达到82.56%和90.12%;与原YOLOv3网络模型相比,检测精确率提高8.05%,并且每秒传输帧数达到52.83 Hz,是Faster R-CNN网络模型的16倍。这些数据说明所提算法在茶园复杂环境下,不仅对于茶树和杂草具有更好的识别效果,而且满足实时检测的要求,可以为智能茶园植保机械提供技术支持。 相似文献
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为自动识别不同方位茶鲜叶的几何参数,在鲜叶轮廓点均匀化、稀疏化的基础上,引入约束Delaunay三角网,对叶片区域进行三角剖分,然后根据端点三角形、跨接三角形及交汇三角形的特点,计算叶片中轴线及主干中轴线,据此确定茶鲜叶的方位并对叶片进行排序,与此同时,还计算了每张叶片的长度、宽度、面积以及叶柄间距,提出反映大宗茶原料粗老度的几何特征指标,探讨了质量等级细分的方法。通过对150幅图像中174根茶鲜叶的识别结果表明,识别正确率达94.2%,平均每根鲜叶的处理时间为74.7 ms。 相似文献
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基于机器视觉和工艺参数的针芽形绿茶外形品质评价 总被引：6，自引：0，他引：6
外形是针芽形绿茶的关键感官评价指标,通常依据色泽、条形、嫩度和匀整度等表象特征进行人工评审,难以做到精准、客观和量化评价。本文以自动化生产线机制的针芽形绿茶为研究对象,基于茶叶品质、形成工艺和视觉形态等内外因素,构建了外形品质的智能感官评价方法。首先,在线采集在制品的17个机制工艺参数和成品茶的图像,进行图像特征提取,选取9个颜色特征和6个纹理特征。进而,通过与专家感官评分进行关联分析,明确了与感官品质显著相关的特征变量。为获取高效的评价模型,采用偏最小二乘法(PLS)、极限学习机(ELM)和强预测器集成算法(ELM-Ada Boost)3种多元校正方法,分别建立了基于工艺或图像特征的针芽形绿茶外形感官的量化评价模型。建模结果表明,基于图像特征建立的ELM-Ada Boost模型(Rp=0.892,RPD大于2),其预测性能优于其他模型,且具有更小的RMSEP(0.874)、Bias(-0.148)、SEP(0.226)和CV(0.018)值。同时,非线性模型的预测性能均高于PLS线性模型,能更好地表征工艺参数、图像信息与感官评分之间的解析关系,且建模速度更快(0.014~0.281 s)。而Ada Boost法作为一种混合迭代算法,能进一步提升ELM模型的精度和泛化能力。结果表明,基于机器视觉和工艺评价针芽形绿茶外形品质是可行的,为拓展茶叶感官品质评价方法和专家工艺决策支持系统研制,提供理论依据和数据支撑。 相似文献
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传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法。首先通过两分支卷积神经网络提取RGB茶叶病害特征和灰度茶叶病害特征,两分支均采用ResNet12作为骨干网络,参数独立不共享,两类特征作为图神经网络的两个子节点,以获得不同域样本所包含的病害信息;其次构建相对度量边和相似性边两类边,从而强化节点对相邻节点所含病害特征的聚合能力。最后,经过双节点特征和双边特征更新模块,实现双节点和双边交替更新,提高边特征对节点距离度量的准确性,从而实现训练样本较少条件下对茶叶病害的准确分类。本文方法和小样本学习方法进行了对比实验,结果表明,本文方法获得更高的准确率,在miniImageNet和PlantVillage数据集上5way-1shot的准确率分别达到69.30%和88.42%,5way-5shot准确率分别为82.48%和93.04%。同时在茶叶数据集TeaD-5上5way-1shot和5way-5shot准确... 相似文献
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茶产业是现代农业的一部分,发展好茶产业将有力助推乡村振兴。文章以贵州省凤冈县为例,论述了发展茶产业采取的举措和取得的成效,总结存在的问题,提出了推进茶产业转型升级实现高质量发展的路径和思考。 相似文献