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申请/专利权人：安徽农业大学;浙江安吉宋茗白茶有限公司

摘要：本发明公开了一种基于外观品质相似性度量的名优茶拼配方法，其步骤包括：1、对茶叶图像提取外观特征并构建外形特征直方图；2、基于特征直方图中每组特征的偏度系数，计算偏度协方差矩阵；3、根据偏度协方差矩阵计算马氏距离，判别样本相似性并做出进料输送带速度的调整。本发明能在拼配匀堆的过程中保证拼配比例的不变性，稳定茶叶的质量，并提高拼配的准确性。

主权项：1.一种基于外观品质相似性度量的名优茶拼配方法，其特征是按照以下步骤进行：步骤1、提取茶叶外观特征并构建外形特征直方图：步骤1.1、对茶叶图片进行图像分割后进行外形特征的提取，从而得到7种外形特征，包括叶长、叶宽、叶片面积、长宽比、矩形度、弯曲度、叶片分支点、叶夹角形；步骤1.2、针对第i个外形特征设定自身的m个区间，并计算第i个外形特征分别处于自身m个区间的频率，从而得到第i个外形特征的m维频率向量feai；将所有外形特征的m维频率向量相连后构建外形特征频率直方图F＝[fea1，...，feai，...，fea7]；i属于[1,7]；步骤2、基于特征直方图中每个特征的偏度系数，计算偏度协方差矩阵：步骤2.1、按照步骤1的过程获得标准样的外形特征频率直方图Fglobe以及检测样的外形特征频率直方图Fture；从而计算标准样与检测样的直方图差值Fe＝Fglobe-Fture；步骤2.2、计算直方图差值Fe与n个原料样F1，...，Fn的偏度向量，从而构成偏度矩阵其中，Fn表示第n个原料样，SK_vece表示直方图差值Fe的偏度向量，SK_vecu表示第u个原料样的偏度向量；步骤2.3、通过偏度矩阵SK_m求其各列向量之间的协方差，从而构建偏度协方差矩阵其中，covg表示第g行偏度协方差向量，且covg＝[covSKg,SK1…covSKg,SKp…covSKg,SK7]，其中，covSKg,SKp代表偏度向量的第g维数据SKg与偏度向量的第p维数据SKp之间的协方差；步骤3、根据偏度协方差矩阵计算马氏距离，度量样本相似性并调整进料输送带的速度；步骤3.1、将偏度协方差矩阵C进行矩阵扩充，得到扩充后的偏度协方差矩阵C_2，计算直方图差度量Fe分别与n个原料样F1，...，Fn的马氏距离[de,1…de,j…de,n]，其中，de,j表示Fe与第j个原料样Fj之间的距离；步骤3.2、从n个马氏距离获取最小值dmin及其对应的第min个原料样；计算第min个原料样Fmin的输送速度的变化量其中，|Fmin|表示第min个原料样Fmin的频率特征直方图的模长；步骤3.3、将直方图差值Fe中的元素相加后得到速度系数E，若是E0，则将输送第min个原料样Fmin的进料输送带速度加快，并设置为否则，将输送第min个原料样Fmin的进料输送带速度减慢，并设置为

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