中国是茶叶的故乡,中国人自古以来就有制茶、饮茶的习惯。近年来,中国茶叶的内销量和出口量逐年上涨,茶叶带给人们的经济效率也迅速增加。目前,国内的茶叶采摘方式主要是人工采摘为主,机械采摘为辅。人工采摘费时费力效率低下,并且由于农村大批劳动力涌入城市务工,在采茶期没有足够的劳动力进行采茶工作,导致了部分茶叶错过采摘最佳时期,甚至无人采摘,给茶农造成了经济损失。现有的机械采摘虽然效率高,但是采摘时缺乏选择性,破坏性大。所以需要研制一种高效、具有选择性并且破坏性小的智能化采茶装置代替人工手采和机械采摘。其中最重要的工作之一就是实现茶叶嫩芽的自动高效识别。本研究以茶叶嫩芽为研究对象,构建了茶叶嫩芽样本数据库,探究了基于阈值和支持向量机的茶叶嫩芽分割方法,利用深度网络模型对茶叶嫩芽进行识别,并通过实验验证了其在茶叶嫩芽识别上的性能。论文主要的研究内容如下:(1)研究了基于阈值法的茶叶嫩芽分割方法。本文根据茶叶嫩芽的颜色特征,选择了RGB颜色空间、YIQ颜色空间、Lab颜色空间、HSI颜色空间以及YCbCr颜色空间分别做研究分析,通过实验发现,R-B、I、b、S、Cb颜色分量能够明显的突出茶叶嫩芽,所以选用这五个颜色分量作为阈值分割的颜色分量,结合各颜色分量的灰度直方图,分别采用OTSU法、固定阈值法以及迭代法进行阈值分割。(2)研究了基于支持向量机的茶叶嫩芽分割方法。通过分析支持向量机中线性分类器和非线性分类器的理论知识,结合茶叶嫩芽目标与背景区域的颜色特征和纹理特征,选用R、G、B、H、S、I、L、a、b颜色分量作为训练分割模型的颜色特征,选用能量、熵、以及对比度作为训练分割模型的纹理特征。选用线性核、多项式核、RBF核以及sigmoid核作为支持向量机的核函数,通过实验得出,基于颜色特征、纹理特征以及RBF核的茶叶嫩芽分割模型效果最好。(3)研究了基于深度网络模型的茶叶嫩芽识别方法。根据茶叶的品级和质量要求,把茶叶嫩芽分为一芽一叶和一芽两叶,因为茶叶的生长姿态千差万别,所以又在茶叶嫩芽识别模型中加入关于遮挡情况的分类。选用了基于VGG-16、ResNet-50和ResNet-101特征提取网络的SSD深度网络模型和Faster R-CNN深度网络模型分别对茶叶嫩芽数据样本进行训练,实验结果表明,基于VGG-16特征提取网络的Faster R-CNN深度网络模型的识别效果较好,然后又选用了VGG-19特征提取网络,通过对学习率、Io U阈值参数的调优。优化了茶叶嫩芽识别模型,得出茶叶嫩芽识别模型的mAP为85.67%。(4)设计和实现了基于Windows平台的茶叶嫩芽识别系统。利用PyCharm开发软件,使用Python语言开发了茶叶嫩芽识别系统,系统软件共设计了四大基本模块:数据集管理模块、深度学习模型管理模块、任务管理模块和用户管理模块。本系统集成了导入图像数据、图像增强、图像标注、模型训练、模型测试以及模型保存等功能,系统实现了对茶叶嫩芽的快速自动识别。本论文的研究内容实现了茶叶嫩芽的自动检测与分类识别,为最终实现大规模的茶叶智能化采摘奠定了基础,为研制高效无损的智能化采茶装置提供了重要的理论价值和技术支持。