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支持向量机在机器视觉识别茶叶中的应用研究

本文针对茶叶的感官评定分类存在主观性强和一致性差等缺点，提出了一种新的茶叶识别分类方法，该方法是在机器视觉技术定量描述茶叶的颜色特征的基础上，根据支持向量机模式识别原理分别为碧螺春、龙井和祁红等3种茶叶建立了各自的分类识别模型。在rbf核函数下，所建立的模型最佳，3个模型的回判率都达到100％；对未知样本进行验证时，模型的识别率分别为95％、90％和100％。实验结果表明，基于支持向量机的机器视觉技术识别茶叶色泽类型是可行的。完成机构：江苏大学食品与生物工程学院,镇江212013
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