【摘 要】
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机械智能采茶可以同时保证高效率和高芽叶完整率,实现机械智能采茶的关键是使计算机能够“认出”茶叶嫩芽和茶梗。本论文将基于目标检测算法和图像分割算法使用TB-Lai数据集分别建立茶叶嫩芽识别模型、茶叶嫩芽分类模型和茶梗识别模型。本论文的主要研究内容如下:（1）使用在VOC数据集上表现较好的Yolov4、Yolov5、Yolox、Efficient Det、Faster r-cnn和Center Net
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机械智能采茶可以同时保证高效率和高芽叶完整率,实现机械智能采茶的关键是使计算机能够“认出”茶叶嫩芽和茶梗。本论文将基于目标检测算法和图像分割算法使用TB-Lai数据集分别建立茶叶嫩芽识别模型、茶叶嫩芽分类模型和茶梗识别模型。本论文的主要研究内容如下:（1）使用在VOC数据集上表现较好的Yolov4、Yolov5、Yolox、Efficient Det、Faster r-cnn和Center Net 6个算法建立茶叶嫩芽识别模型,实验结果表明,6个算法建立的茶叶嫩芽识别模型性能由高到低为Yolox、Yolov4、Efficient Det、Yolov5、Center Net、Faster r-cnn。TB-Lai数据集下Yolox的Precision、Recall、F1 score、m AP分别为89.34%、93.56%、0.91、95.47%。（2）使用经过彩色直方图均衡化处理的TB-Lai-Eq数据集用同样的6个算法建立茶叶嫩芽识别模型,通过和使用TB-Lai数据集建立的茶叶嫩芽识别模型对比之后发现使用彩色直方图均衡化处理茶叶嫩芽图像可以提升模型的精度。（3）使用在茶叶嫩芽识别上表现较优的Yolox和Yolov4算法结合TB-Lai数据集建立了茶叶嫩芽分类模型,通过分析实验结果发现两个算法建立的茶叶嫩芽分类模型均存在误分类的情况,这可能是由于某些品种的嫩芽颜色特征相似导致的,两个模型的m AP分别为79.19%和67.43%,Yolox识别茶叶嫩芽的性能优于Yolov4。（4）基于DeeplabV3+算法用TB-Lai建立嫩芽采摘点识别模型,通过实验结果发现嫩芽采摘点识别模型能够识别茶梗,这证明机械智能采茶是可行的。DeeplabV3+的mIoU、mPA、mPrecision和mRecall分别为78.43%、86.67%、85.89%、56.67%。本论文建立的茶叶嫩芽识别模型、分类模型和茶梗识别模型做到了对茶叶嫩芽的识别、分类以及采摘点识别,证明了机械智能采茶的可行性,为之后机械智能采茶应用于实际中提供了些许理论支持。
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