中国是茶的故乡,茶叶种植量、产量、消费量、出口量均位居世界第一。茶叶的广泛需求需要茶叶采摘工业的大力支撑与发展。如今的茶叶采摘技术以人工采摘与机械采摘为主。然而人工采摘和普通的机械采摘难以保证采摘的效率和成本,同时也会影响茶叶的品质。因此,需要一种能自动地、有选择性地采摘茶叶的技术,而这一技术的前提就是茶叶嫩芽的检测。基于以上背景分析,本文以茶叶图像为研究对象,研究和探索自动检测茶叶嫩芽的方法,主要内容如下:首先,采用提取颜色特征的方法检测茶叶嫩芽。对采集到的茶叶图像做滤波降噪处理,随后比较分析茶叶图像在RGB、HSI、Lab、YIQ四个颜色模型下的颜色特征,对比后提取G-B颜色特征并灰度化。对于灰度图,采取Otsu分割法实现图像分割。将分割得到的二值图进行形态学处理后,与原图像进行掩模处理,得到了保留了茶叶嫩芽和少量无关信息的图像。其次,针对提取颜色特征方法的不足,提出新的方法检测茶叶嫩芽,即基于深度学习的目标检测算法:SSD算法和YOLO V3算法。SSD算法采用了改进的VGG16卷积神经网络提取茶叶图像的特征,并根据茶叶图像的实际情况生成了对应尺度和长宽比的默认框,随后根据NMS算法进行筛选建立正负样本,最后采用损失函数来保证训练的进行。YOLO V3算法则采用Darknet-53提取茶叶图像特征,并生成了与SSD算法中默认框类似的候选框,之后同样利用NMS算法、损失函数来控制训练。两种算法在原理与特点上存在差异,但是在理论上都可以应用到茶叶嫩芽的检测上。最后,使用上述两种目标检测算法进行茶叶嫩芽检测。整个实验过程包括:搭建Matlab可视化平台和深度学习平台,利用爬虫法和相机拍摄采集茶叶图像,通过提取颜色特征的方法预处理茶叶图像,使用四种方法增强茶叶图像数据集,人工标注茶叶图像数据集以及SSD和YOLO V3算法的训练与调整参数。最终可以得到用来检测茶叶嫩芽的神经网络模型。结果表明,在结合了提取颜色特征的预处理过程后,SSD、YOLO V3两种目标检测算法都可以实现对茶叶嫩芽的精确与自适应检测。两种算法对比而言,YOLO V3具有更高的准确率和更快的速度,更适合茶叶嫩芽的检测,对于未来茶叶自动化采摘技术具有较大的支持与帮助。