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龙图腾网获悉青岛晓阳工贸有限公司申请的专利一种基于机器视觉的茶叶智能识别分级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：CN118351369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202410486580.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器视觉的茶叶智能识别分级方法及系统是由匡新;匡明如;匡佳琪;宋春燕;黄亚宁;张晶晶;纪小川;刘宁;李孝诚;闫英设计研发完成，并于2024-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的茶叶智能识别分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的茶叶智能识别分级方法及系统，涉及智能分级技术领域，该系统首先通过图像采集设备对茶叶进行拍照，包括干茶和冲泡后的湿茶，然后利用图像处理技术对图像进行预处理，以便提取茶叶的特征。接着，利用机器学习算法构建茶叶分类模型，将提取的特征与茶叶的品质等级进行关联，从而实现茶叶的自动分类，最后，通过综合计算获取综合干茶系数Gcxs和综合湿茶系数Scxs，再将综合干茶系数Gcxs和综合湿茶系数Scxs进行相关联计算获取综合品级系数Pjxs，对茶叶进行多层次的评级，以确定其品质等级，这一系统不仅提高了茶叶评级的客观性和准确性，还提高了评定的效率，为茶叶行业的发展带来了新的机遇。

本发明授权一种基于机器视觉的茶叶智能识别分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的茶叶智能识别分级系统，其特征在于：包括图像采集与预处理模块、特征提取模块、模型训练优化模块、特征计算模块和茶叶分级评估模块； 所述图像采集与预处理模块用于采用图像采集设备对干茶进行图像采集，同时再对冲泡后杯中的茶叶进行图像采集，并对所采集到的干茶图像和冲泡后的图像进行预处理； 所述特征提取模块用于对预处理后的干茶图像和冲泡后的图像中，提取出茶叶的干茶特征集和湿茶特征集，并将图像转换为计算机理解和处理的数据形式； 所述特征提取模块包括干茶特征提取单元和湿茶特征提取单元； 所述干茶特征提取单元采用形状特征提取方法，对干茶的外观特征和茶毫进行边缘检测、轮廓分析、形状描述和整体几何结构，并分类汇总生成干茶特征集，再进行特征采集； 所述干茶特征集包括外观特征集和茶毫特征集； 所述外观特征集包括叶片长度Wcd、叶片面积Wmj、叶片缺损面积Wqs、叶片体积Wtj和叶片宽度Wkd； 所述茶毫特征集包括茶毫分布密度Hmd、茶毫长度Hcd、茶毫面积Hmj、茶毫颜色因子Hys和茶毫体积Htj； 所述湿茶特征提取单元采用颜色特征提取技术、纹理特征提取技术和局部特征提取技术，分别对冲泡后的茶汤图像进行特征提取，并分类汇总生成湿茶特征集，再进行特征采集； 所述湿茶特征集包括茶汤特征集和叶底特征集； 所述茶汤特征集包括茶汤透明度Ttm、茶汤气泡数量Tqp、茶汤光泽度Tgz、茶汤沉淀物浓度Tcd和茶汤色相角度Tsx； 所述叶底特征集包括茶叶上浮高度Dsf、叶底缺损面积Dqs、叶底颜色均匀度Djy、叶底体积均匀度Dtj和叶底清洁度Dqj； 最后将每个特征提取方法得到的特征组合成一个特征向量； 所述模型训练优化模块通过利用机器视觉技术构建茶叶分类模型，将提取的特征与茶叶的品质等级进行关联； 所述特征计算模块用于依据所提取到的干茶特征集和湿茶特征集，进行汇总计算获取综合干茶系数Gcxs和综合湿茶系数Scxs，同时再将所获取的综合干茶系数Gcxs和综合湿茶系数Scxs，进行无量纲处理后，进行相关联计算获取综合品级系数Pjxs； 所述特征计算模块包括干茶计算单元、湿茶计算单元和综合计算单元； 所述干茶计算单元包括外观特征计算单元和茶毫特征计算单元； 所述外观特征计算单元用于依据干茶特征集中的外观特征集，进行无量纲处理后，汇总计算获取外观特征系数Wgxs； 所述茶毫特征计算单元用于依据干茶特征集中的茶毫特征集，进行无量纲处理后，汇总计算获取茶毫特征系数Chxs； 所述外观特征系数Wgxs和茶毫特征系数Chxs通过以下公式获取； ； ； 所述湿茶计算单元包括茶汤特征计算单元和叶底特征计算单元； 所述茶汤特征计算单元用于依据茶汤特征集，无量纲处理后，进行分析计算获取茶汤特征系数Ctxs； 所述叶底特征计算单元用于依据叶底特征集，无量纲处理后，进行分析计算获取叶底特征系数Ydxs； 所述茶汤特征系数Ctxs和叶底特征系数Ydxs通过以下公式获取； ； ； 所述茶叶分级评估模块用于预设干茶评估阈值G与所获取的综合干茶系数Gcxs进行初步对比评估，生成相应的评估结果，并开启第二评估机制，所述第二评估机制是用于预设茶叶品级阈值C与所获取的综合品级系数Pjxs进行二次对比评估，并生成相应的评估结果，最后生成相关等级报表。

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