基于图像处理技术的茶树新梢识别和叶面积计算的探索研究

作     者：吕丹瑜 金子晶 陆璐 何卫中 疏再发 邵静娜 叶俭慧 梁月荣 LÜDanyu;JIN Zijing;LU Lu;HE Weizhong;SHU Zaifa;SHAO Jingna;YE Jianhui;LIANG Yuerong

作者机构：浙江大学茶叶研究所浙江杭州310058 浙江省农业技术推广中心浙江杭州310000 丽水市农林科学研究院浙江丽水323000 

出 版 物：《茶叶科学》 (Journal of Tea Science)

年 卷 期：2023年第43卷第5期

页      面：691-702页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 09[农学] 090203[农学-茶学] 0802[工学-机械工程] 0902[农学-园艺学] 

基　　金：浙江省农业重大技术协同项目(2020XTTGCY04) 浙江省农业(茶树)新品种选育重大科技专项(2021C02067-5-1) 

主　　题：计算机图像处理技术 YOLO 茶树新梢 生育阶段 叶面积 模型构建 

摘      要：基于田间采集的大量茶树春梢生育图片,借助计算机视觉技术,利用目标检测算法YOLOv5构建茶树新梢不同生育阶段的识别模型,测试结果表明该模型具有较高的检测精度。进一步探究了Image-J软件处理以及基于Gray值、RGB值、HSV值的阈值切割图像处理方法在茶叶面积处理方面的应用,比较了不同方法的准确度和运行效率。结果表明,基于HSV阈值切割法的茶树叶片面积算法准确率在94%以上,表现优于RGB阈值切割法。研究结果为开发茶树新梢生育进度智能识别模型和叶片性状信息提取算法提供了技术支撑,为采茶机械的茶芽自动识别模块的研发提供了理论基础。