基于BP神经网络的堆积状不同品种茶叶识别研究
张志峰1
李世海1
汤一明2
乔林1
吴凡1
翟玉生1
1.郑州轻工业学院物理与电子工程学院,河南郑州,4500022.郑州轻工业学院机电工程学院,河南郑州,450002
摘要：提出了一种对于堆积状不同品种茶叶的快速无损检测方法．所检测茶叶为自然颗粒堆积状，通过彩色相机拍摄茶叶彩色图像，经过图像预处理和灰度共生矩阵分析，获得茶叶纹理特征，经主成分分析后，得到3个特征参量作为BP神经网络模型的输入，建立模式识别模型．结果表明，该方法对于未知32个预测样本的识别率达到93．8％，实现了茶叶品种的无损快速检测，提高了茶叶在生产、加工、贸易过程中品种识别的准确性．
关键词：灰度共生矩阵BP神经网络模型主成分分析茶叶无损检测
分类号：TP183(自动化基础理论)TS272.7(食品工业)
资助基金：国家自然科学基金(61274012)国家自然科学基金(U1304507)河南省高等学校青年骨干教师资助计划(2012GGJS－118)国家级大学生创新创业训练计划项目(201510462043)
论文发表日期：2017-01-01
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：6( 103-108 )
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