本次研究利用图像处理与光谱分析技术结合蚁群聚类分析算法进行了龙井茶叶等级分类。论文以3个等级的龙井茶叶为研究对象，通过图像处理技术得到龙井茶叶的颜色特征和纹理特征，通过光谱数据的提取和处理得到龙井茶叶的光谱特征；利用蚁群算法具有并行、正反馈、鲁棒性和启发式搜索等特点，对未知分类的茶叶样品进行识别，以图像和光谱特征信息为输入参数，建立识别模型，验证结果表明，模型具有较高的精度，可用于茶叶等级识别。　　 主要研究内容有：　　 1.以ASD光谱辐射仪和高分辨率数码相机为主要部件，自主搭建数据采集系统，实现不同光照条件下的信息采集、预处理、传输、通信、分发、显示等功能，为茶叶生物量特性的实时检测提供可靠保证。　　 2.对比各种噪声对图像的质量影响，使用空域滤波和平滑方法对图像进行预处理。分析预处理后的图像信息，选取RGB、HIS、L*a*b*三种颜色模型进行茶叶样本在自然光照条件下颜色特征提取，获取9组颜色特征参量(R、G、B、H、I、S、L*、a*、b*值)；采用基于统计学的灰度共生矩阵方法，分析3个等级龙井茶叶预处理后的图像信息在纹理特征上差异，提取出灰度共生矩阵的五个统计量：角二阶距，对比度，熵、相关性、局部稳定度作为茶叶图像的纹理特征。　　 3.利用光谱仪同步获取龙井茶叶在350nm～2500nm范围内的原始光谱反射率曲线。运用数据标准化处理、噪声消除处理、平滑曲线处理等进行光谱数据预处理，然后利用去包络处理技术提取不同等级龙井茶叶的光谱吸收特征，利用数据挖掘方法求取光谱红边特征，得到吸收深度、吸收面积、红边位置、红谷位置等4组光谱特征参数。　　 5．利用蚁群聚类分析理论，以提取的茶叶图像和光谱特征作为样品的特征参数，根据相关性分析，提取其中相关性值大的参数，构建模型的目标函数，建立茶叶等级识别模型，经验证，模型的识别率达到92.2％，结果表明该模型可用于龙井茶叶等级识别。