科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
槽式杀青理条机是常用的茶叶初加工机械，针对不同的鲜叶状态，固定的杀青理条参数难以保证茶叶在初加工阶段保持最佳的理条状态。文章通过基于机器视觉技术构建的样本质量预测模型，对茶叶鲜叶在槽式理条杀青机内加工的作业效果进行实时的取样拍摄，并提取采集不同理条时间的茶叶的42个外观特征参数（包括9个外观特征、18个颜色特征、15个纹理特征），分别采用决策树模型（DT）、随机森林算法（RF）和支持向量机（SVM）三种分类算法进行实验，三种算法预测的平均准确率为91.5%，其中在测试样本数量较少时决策树算法的识别效果最好，在大量测试样本的训练下支持向量机算法的识别效果最好。运用机器视觉技术可以准确预测茶叶在杀青理条环节的产品质量等级，为茶叶工过程提供参数支持。
- 单位
