基于多特征的茶叶种类识别研究开题报告

1. 研究目的与意义

茶叶起源于我国，我国拥有悠久的茶文化和优秀的茶叶资源禀赋，生产面积和总产量均排名世界第一，拥有绿茶、红茶、乌龙茶等六大茶类。

喝茶的行家有句俗话茶叶喝到老，茶名记不了，由此我们可以想象到我国茶叶种类丰富的程度。

茶叶的品种往往与品质挂钩的，如龙井、铁观音等就在其中声名远播。

2. 国内外研究现状分析

国外的茶叶生产产业，对茶叶品质风味进行定性、对工业流程进行标准化，从而实现高效的大规模生产，是其成功的重要因素。

与国外相比，中国的茶市场体系不健全，致使茶叶品牌的滥用，利用其它茶叶以次充好、鱼目混珠的情况很严重，目前国内研究较多的识别技术有近红外光谱分析技术，计算机图像处理技术以及BP神经网络，而鉴别的成功率可达到90%以上。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容

本文利用matlab7.0作为仿真软件，实现茶叶图像的去噪、分割、边缘检测等操作。对4种茶叶样品共80片茶叶图像进行外形特征提取，建立不同茶叶样品与外形特征之间的bp神经网络预测模型，在对其中的20片未知茶叶样本进行预测，从而获得识别结果。

二、研究计划

4. 研究创新点

(1)程序:步骤清晰，过程简洁，便于查看；

(2)算法：利用matlab中所含有的函数进行特征提取，准确方便；

(3)过程：图像预处理、特征提取和茶叶分类识别，简洁明了。