[发明专利]茶叶识别方法及使用该方法的茶叶分拣装置

说明书

本发明提供的一种茶叶识别方法及使用该方法的茶叶分拣装置，包括如下步骤：步骤1，获取已知茶叶叶片的图像；步骤2，对获取的已知茶叶叶片的图像进行预处理；步骤3，提取预处理后的已知茶叶叶片的图像的图像特征；步骤4，对图像特征进行筛选和分类，建立预测识别模型；步骤5，参照预测识别模型判定待识别茶叶的品种。本发明具有以下优点：通过将智能硬件与手机操作系统开发平台结合的方式，有效地提高了茶叶品种识别率，通过可移动设备的拍照功能来获取图像，并进行相应的图像识别处理，可以有效解决图像识别设备不便于携带的问题，同时通过对传统识别算法的优化与创新，有效地提高茶叶品种的识别准确率，获得更加便捷有效的分辨效果。

技术领域

本发明属于改进模式识别算法的数字图像识别处理技术方向，具体涉及茶叶识别与茶叶分拣领域，尤其涉及一种基于茶叶种类、形态等指标，进行自动化识别的茶叶识别方法及使用该方法的茶叶分拣装置。

背景技术

茶叶，是指茶树的叶子或芽，是世界上三大饮品之一，具有清热解毒、抗癌、清神醒目的作用，深受大众的喜爱。同时茶叶种植具有悠久的历史，种植区域十分的广泛，目前我国共有四个一级茶区，即华南茶区、西南茶区、江南茶区、江北茶区，茶叶的种植区域十分广阔，足以证明茶叶是十分受欢迎的。

在茶叶的生产过程中，茶叶识别与分拣是一道非常重要的工序，如不进行分拣则不能给茶叶进行分级，茶叶的质量参差不齐，不能发挥茶叶的最大效益，不能满足不同的市场需求。目前，茶叶识别主要有两种方式，一种是通过人工识别的方式，使用一些经验高的采茶工，利用人眼进行识别，识别准确率较高，但耗时长，人工费用高，而且，由于高级茶叶的采茶时间较短，需要雇佣大量采茶工，相关人力成本高；另一种是使用软件管理系统对茶叶进行识别，通过机械工具对其进行分拣，效率较高，但分拣的成功率较低，主要是因为缺乏准确高效的分拣方法以及高精度的分拣设备。

数字图像处理又被称为计算机图像处理，是指通过计算机将图像信号转换成数字信号，并通过其进行处理的过程，它最早出现于上世纪50年代。通过计算机来进行图像视觉检测具有简单、方便、快速的特点，同时在农业科技相关方面已经取得了广泛的应用，研究人员通过对数字图像进行计算与分析，通过植物叶片的颜色、大小、纹理等特征，已经能够初步的对其进行分辨。但对目前成果来看，能够分辨出的茶叶种类较少，识别准确率较低，仍然是亟需解决的问题。

目前国内外主要采用计算机视觉技术和色选技术来对茶叶以及农产品进行筛选，国外的技术研究较早，从上个世纪70年代开始引入课题进行研究，目前国外几家成熟的色选机生产商，如SORTEX和ESM，已经研制出较为成熟的色选机，其通过机器识别和人工识别的一致率可以达到70％以上。但国内研究由于起步较晚，技术与欧美先进国家还有一定的差距，目前还处于理论研究阶段。比如，提出了通过提取茶叶的几何特征，如周长、半径、面积、长短轴等外形特征，以及茶叶的颜色特征，如灰度、对比度、RGB均值等颜色和纹理特征来对茶叶进行甄别，识别成功率能达到70％-80％以上，达到一个初步识别的效果[1-3]。

通过研究发现，数字图像处理已经能够对一些简单的、形状比较单一的茶叶叶片进行分别。但同时，由于茶叶种类繁多，具有不同的形状以及颜色，有些茶叶叶片大小、形状颜色差异较小，如果继续使用传统的特征参数，如叶片的面积、周长、颜色等要素，已经不能满足现在的需要，迫切需要对传统的识别算法进行改进，创新出新的算法，使之能够对不同种类、颜色、大小的茶叶进行更加细致的区分，进而提高识别精度。同时，采用新的硬件设计方法，通过可编程的电子设备，提高设备识别与分拣精度。

现阶段，以Linux为内核的Android平台开发技术已经日趋成熟，随着其硬件性能的不断提高，在许多领域，嵌入式智能硬件设备已经作为数据采集与智能控制的核心。同时，随着高清摄像头的发展，摄像头的分辨率逐步调高，带有摄像头的硬件设备价格不断降低，通过智能硬件设备来获取和分析图片也成为一种主流低成本的图像采集技术，得到了广泛应用。

发明内容