一种基于卷积神经网络的成品茶叶种类及品级识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010229404.3
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/34;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-03-27
申请人：
南京工业大学;南京摩深信息科技有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于卷积神经网络的成品茶叶种类及品级识别方法
申请号	CN202010229404.3	申请日期	2020-03-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-07-14	公开/公告号	CN111414971A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京工业大学;南京摩深信息科技有限公司	申请人地址	江苏省南京市浦口区浦珠南路30号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京工业大学,南京摩深信息科技有限公司	当前权利人	南京工业大学,南京摩深信息科技有限公司
发明人	杨健楠;张帆;钱甜甜
代理机构	北京思创大成知识产权代理有限公司	代理人	尹慧晶

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络的成品茶叶种类及品级识别方法，该方法包括：成品茶叶样本图像采集步骤；成品茶叶样本图像处理步骤；训练成品茶叶的类型品级识别模型和成品茶叶图像识别步骤。本发明的方法可以精确地识别成品茶叶的种类及品级，在45种不同的茶叶种类和品级上进行了测试，识别的平均准确率在90％以上；弥补了目前茶叶市场对于成品茶叶无法有效鉴定的情况，并且识别的准确性较好。

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