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                          人工神經網絡技術在茶葉不銹鋼分選機上的應用

                          2020-12-26

                            隨著計算機技術飛速發展,計算機圖像分析技術越來越多地應用于工業化生產過程中的識別與分類。例如;以消滅害蟲和除草為目的的識別害蟲和田間雜草、以采摘果實為目的的識別作物果實和以檢測稻米質量為目的的識別黃米等研究。這些研究都是利用所需識別物體的形狀與顏色特征分類將物體,計算機運算速度的猛增和成本的速降使得上述的研究越來越接近于實用。在將圖像分析技術應用于分類時,人工神經網絡技術是一個很有力的工具。茶葉圖像的特征和其分類之間的關系規律很難用經驗或一般的統計方法來總結,而用各種類別的茶葉圖像樣本進行神經網絡訓練就很容易得到類似經驗公式的神經網絡。許多學者對神經網絡技術應用于圖像識別進行了研究,在農業上也有一些應用。

                            本文介紹一下利用人工神經網絡根據茶葉的幾何與顏色紋理特征將其分為不同的等類,并在茶葉不銹鋼分選機上完成分選工作。一般茶葉按全芽、一芽一葉和一芽二葉等分級,一些地區還將一芽一葉的茶葉按其葉片的展開程度再細分為一芽一葉未展開(文中稱為葉包芽)和一芽一葉。

                            人工神經網絡是模仿生理學中人的大腦神經處理信息的方式,對信息進行并行處理的一種信息處理網絡系統。利用神經網絡系統具有較強的學習功能,可以對一些看似雜亂無章的實驗數據整理出內在規律,建立分析同類事物的網絡,解決分類、測算、優化等問題。

                            不銹鋼分選機應用人工神經網絡技術解決茶葉分類問題的方法是:

                            選擇茶葉圖像中對茶葉分類相關性較大的茶葉形狀和紋理特征參數作為輸入向量,分類結果作為輸出向量;以此為基礎建立人工神經網絡,并采集有代表性的茶葉圖像樣本進行訓練;訓練后達到一些精度要求的神經網絡就可以應用于茶葉的分類。根據以上思路,有學者曾就神經網絡圖像分析進行茶葉分類的方法進行過相關研究,得出的結論是用這種方法對鮮茶葉進行分類,分類的正確率可達90%左右。在此基礎上人們進一步對分類計算方法進行優化,并將此方法應用于茶葉不銹鋼分選機,實現使用機械對鮮茶葉自動分類。

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