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龙图腾网获悉江西省经济作物研究所申请的专利基于机器视觉的茶叶品种识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120635597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511109869.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于机器视觉的茶叶品种识别方法及系统是由王礼献;江新凤;张春云;李琛;张贱根;胡鹏辉;双巧云;芦智锴设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的茶叶品种识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的茶叶品种识别方法及系统，涉及品种识别技术领域，该，系统运行中，通过多波段图像采集装置，捕捉茶叶表面和部分内部结构信息，获取原始图像数据，通过实时检测环境光照与采集影像中的曝光特征，自动调节光源强度与分布，并校准相机参数，提取出茶叶完整轮廓与前景图像区域，并融合为统一的混合特征向量，提供品种识别的核心数据表达，通过轻量化神经网络模型对茶叶图像的多维特征进行识别与判断，输出具体品种类别与置信度，并生成相应的分拣控制指令，根据系统决策控制分拣装置，包括机械臂和气动分选器，将茶叶投放至对应包装通道，并反馈轨道状态，形成闭环控制。

本发明授权基于机器视觉的茶叶品种识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的茶叶品种识别系统，其特征在于：包括多光谱采集模块、自适应光照标定模块、图像预处理模块、多尺度特征提取模块、智能分拣决策模块和包装驱动模块； 多光谱采集模块用于通过可见光和近红外的多波段图像采集装置，捕捉茶叶表面和部分内部结构信息，获取原始图像数据； 自适应光照标定模块用于通过实时检测环境光照与采集影像中的曝光特征，自动调节光源强度与分布，并校准相机参数； 图像预处理模块用于对采集图像进行去噪、白平衡、畸变校正与背景剔除，提取出茶叶完整轮廓与前景图像区域，为特征提取提供标准化的输入； 多尺度特征提取模块用于提取包括全局形状、局部纹理和叶脉结构的多层次视觉特征，并融合为统一的混合特征向量，提供品种识别的核心数据表达； 多尺度特征提取模块包括全局轮廓特征单元、纹理分析特征单元、叶脉图结构单元和特征融合单元； 全局轮廓特征单元用于提取叶片轮廓的几何结构参数，包括形心位置、长宽比、Hu不变矩与轮廓凹凸率，用于构建全局形状特征向量Fgs，作为品种辨别基础特征之一； 纹理分析特征单元用于在前景图像的多尺度区域内提取局部纹理特征，采用局部二值模式LBP直方图熵、灰度共生矩阵GLCM能量与对比度，形成纹理特征向量Ftx，用于捕捉不同茶叶品种的表面颗粒与色泽差异； 叶脉图结构单元用于对增强后的叶脉区域实施脉络结构提取，构建叶脉拓扑图，并通过单位面积内脉络节点数、分叉密度与方向一致性量化脉络复杂度； 特征融合单元用于对来自GSH、TEX与VGF的特征向量进行多通道拼接融合，并计算纹理-脉络结构差异度TPD，以下为其表达式： ； 其中，表示第z区域的LBP熵值，表示叶脉结构密度，TPD值越大表示叶片具有更强的内部区分细节； 智能分拣决策模块用于通过轻量化神经网络模型对茶叶图像的多维特征进行识别与判断，输出具体品种类别与置信度，并生成相应的分拣控制指令； 包装驱动模块用于根据系统决策控制分拣装置，包括机械臂和气动分选器，将茶叶投放至对应包装通道，并反馈轨道状态，形成闭环控制。

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