基于改进Kmeans算法的富硒绿茶嫩芽识别
段勇强
廖红华
郑才
樊姗
滕召波
1.湖北民族大学 信息工程学院,湖北 恩施,4450002.湖北民族大学 信息工程学院,湖北 恩施,4450003.湖北民族大学 信息工程学院,湖北 恩施,4450004.湖北民族大学 信息工程学院,湖北 恩施,4450005.湖北民族大学 信息工程学院,湖北 恩施,445000
摘要：针对茶叶精细化采摘难度较大这一普遍现象,为改善设备性能,提高采摘准确率,提出了基于Kmeans聚类算法对富硒绿茶进行嫩芽识别.通过对富硒绿茶进行图像采集,然后对图像进行预处理,提取分量信息进行特征检索,重复聚类3次,避免陷入局部最小值,最后通过像素匹配生成嫩芽的色彩分割图.结果表明,该算法能够较好的识别嫩芽,识别率最高可达95％,为提高富硒绿茶的精细采摘性能提供了一种有效参考.
关键词：精细化采摘特征检索Kmeans算法嫩芽识别色彩分割
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61463014)国家自然科学基金(61263030)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 445-448,462 )
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