關(guān)鍵詞：計算機(jī)視覺；芽葉嫩芽識別；品質(zhì)等級分類；智能化采茶

我國不僅是世界上第一茶葉種植國和產(chǎn)茶大國，也是世界主要的茶葉出口國。2023年，全國茶園總面積為343.31萬公頃，干毛茶總產(chǎn)量333.95萬噸，總產(chǎn)值3296.68億元，茶園面積持續(xù)微增，茶葉產(chǎn)量穩(wěn)定增長，產(chǎn)值顯著提高。當(dāng)前茶葉尤其名優(yōu)茶的采摘過分依賴手工，是制約茶產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素，機(jī)械智能化采摘技術(shù)是解決這一困境的有效手段。目前國內(nèi)常見的茶葉機(jī)械采摘都是無差別、無選擇的采摘方式，雖然采摘效率較高，但是在采摘過程中易破壞嫩芽的完整性，因此只適用于大宗茶的采摘，并不適用于名優(yōu)茶的采摘。近些年，計算機(jī)視覺技術(shù)被越來越多地應(yīng)用到茶葉嫩芽采摘中，利用該技術(shù)能夠準(zhǔn)確地將茶葉嫩芽從茶樹中識別出來，并能對茶葉嫩芽的品質(zhì)等級進(jìn)行分類識別，從而實現(xiàn)茶葉嫩芽有選擇地精準(zhǔn)化、智能化采摘。本文綜述了基于計算機(jī)視覺的茶葉嫩芽檢測識別和品質(zhì)等級分類技術(shù)的研究進(jìn)展，總結(jié)了目前應(yīng)用研究中存在的問題，并對未來的研究方向進(jìn)行了展望。

1基于計算機(jī)視覺的茶葉嫩芽識別技術(shù)

視覺檢測技術(shù)作為智能采茶系統(tǒng)的“眼睛”，主要工作是從茶樹叢中找到所有嫩芽及其所在位置，因此其檢測性能的優(yōu)劣決定了整個智能采茶系統(tǒng)的工作能力。目前在視覺檢測系統(tǒng)中使用最多的是計算機(jī)視覺技術(shù)，且隨著該技術(shù)的飛速發(fā)展，已產(chǎn)生了一些成熟的理論成果，并逐漸開始應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，推動了農(nóng)業(yè)信息化的進(jìn)程。

作為檢測目標(biāo)的茶葉嫩芽不僅具有體積小、生長位置多樣、密集度不一以及芽頭間易遮擋等特點，而且與老葉的顏色差異相比于其他農(nóng)作物較小，同時這種顏色差異還會受季節(jié)的影響，因此如何提高復(fù)雜場景下的茶葉嫩芽識別準(zhǔn)確率，成為當(dāng)前研究的熱點之一，也是解決智能化采茶的關(guān)鍵一步。目前茶葉嫩芽的識別方法主要有基于顏色特征的傳統(tǒng)圖像處理與識別法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的識別方法和基于深度學(xué)習(xí)的識別方法。其中視覺檢測系統(tǒng)結(jié)合深度學(xué)習(xí)的茶葉嫩芽識別方法是目前智能化采茶研究的主流方法。

1.1基于顏色特征的傳統(tǒng)圖像處理與識別方法

早期的茶葉嫩芽識別基本上采用傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)，該方法是基于顏色特征進(jìn)行的，只有當(dāng)嫩芽與其周圍場景的顏色差異明顯時適用，且需要經(jīng)過圖像預(yù)處理、顏色特征提取與圖像分割、形態(tài)學(xué)處理等過程，才能將茶葉嫩芽從背景中提取出來。

1.1.1圖像預(yù)處理一般來說，由相機(jī)直接采集到的圖像都伴隨著隨機(jī)信號噪聲，圖像預(yù)處理主要就是對圖像進(jìn)行去噪處理，以增強茶葉嫩芽的特征，便于后續(xù)的分割處理，進(jìn)而提高嫩芽識別的準(zhǔn)確率。

圖像去噪大多采用基于濾波器的去噪方法，使用的濾波主要有中值濾波、均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波和維納濾波等，其中采用中值濾波來去除噪聲的方法使用較多，但是該方法需要設(shè)計大小合適的卷積核。吳雪梅等對比了均值濾波、高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等方法對原始圖像的去噪效果，結(jié)果表明中值濾波能有效消除各類隨機(jī)噪聲，并且計算簡便、處理速度較快。張可等采用中值濾波對茶葉彩色圖像的R、G、B分量分別濾波并合成新的圖像，以削弱或清除噪聲。為避免去噪時將嫩芽圖像灰度值較大部分也處理掉，袁加紅等先使用梯度增強法銳化灰度圖像，再利用維納濾波進(jìn)行去噪。

雖然目前研究中使用濾波器去噪的居多，但是使用濾波器去噪會模糊茶葉嫩芽與老葉的邊界，影響后續(xù)分割效果。因此有研究者嘗試使用其他方法進(jìn)行去噪：如黃海軍等使用微分方程原理的去噪模型來有效消除茶葉圖像中的噪聲，該方法不會模糊圖像邊緣輪廓；姜宏濤等采用BM3D去噪算法對原始茶葉圖像進(jìn)行去噪處理，同時對比了其與中值濾波、均值濾波的去噪效果，結(jié)果表明BM3D去噪算法的峰值信噪比最高。

綜合可見，不同去噪方法有各自的特點，要依據(jù)后續(xù)分割處理方法選擇恰當(dāng)?shù)娜ピ敕椒ā?/p>

1.1.2顏色特征提取與嫩芽分割傳統(tǒng)的茶葉嫩芽識別方法是基于嫩芽與老葉間的顏色差異進(jìn)行的，需要選擇合適的顏色空間對茶葉圖像進(jìn)行分割處理。通常使用的顏色空間有RGB、HIS、YCbCr、Lab、HSV等，可以選擇顏色空間內(nèi)的一種或幾種顏色分量來區(qū)分圖像中嫩芽與背景間的差異，再采用分割算法分割出茶葉嫩芽，常用的分割算法有閾值分割算法、邊緣分割算法、區(qū)域生長分割算法。

RGB是最常見的面向硬件的色彩空間，因此基于RGB顏色空間的色差法相關(guān)研究較多。邵佩迪等通過將R-B顏色通道調(diào)換來增大嫩芽的對比度，提取出顏色特征進(jìn)而分割出茶葉嫩芽。汪洋等選擇R-B和S分量下的灰度圖，使用大津法（OTSU）進(jìn)行分割，得出R-B顏色分量分割在算法魯棒性和正確性上效果明顯。唐仙等選用RGB顏色空間的R-B分量進(jìn)行分割，對比直方圖法、迭代法、OTSU法三種閾值分割方法，得出閾值法可快速有效地識別嫩芽，其中OT-SU法耗時少。吳雪梅等提取出茶葉圖像的G和G-B顏色分量，利用改進(jìn)的最大方差自動取閾值法計算G和G-B分量的分割閾值進(jìn)行閾值分割，提取出茶葉嫩芽，得出G、G-B分量能有效地區(qū)分嫩芽和老葉，設(shè)定初始分割閾值能滿足實時性的要求，并表明該方法能有效消除光線的影響。姚波等利用G-B灰度圖結(jié)合直方圖閾值法實現(xiàn)了茶葉嫩芽的分割。袁加紅等采用G-B顏色因子結(jié)合迭代法同樣分割出茶葉嫩芽目標(biāo)。姜宏濤等提取G-B分量對圖像灰度化處理，并進(jìn)行灰度拉伸操作進(jìn)一步提升嫩芽與背景的區(qū)分度，然后應(yīng)用分水嶺算法分割出完整的嫩芽圖像。周禮贊等通過灰度拉伸擴(kuò)大G-B分量色差圖對比度，利用迭代法獲取全局閾值，實現(xiàn)了自然條件下茶葉嫩芽的分割。龍樟等提取茶葉嫩芽圖像的超綠特征，采用OTSU法進(jìn)行閾值分割，并通過閉運算去除噪聲，通過色彩合成來獲得嫩芽分割圖像。

除RGB外，基于其他顏色空間下的色差法進(jìn)行研究的也較多。張博等將圖像在HIS色彩空間下進(jìn)行灰度處理，發(fā)現(xiàn)S色彩分量能夠較好分割出茶葉嫩芽：進(jìn)一步對灰度圖像進(jìn)行閾值分割，同時對比分析了多種分割方法的效果，發(fā)現(xiàn)采用局部分割中的背景矯正法來分割處理茶葉嫩芽效果最好。汪建提出一種基于圖像顏色和區(qū)域生長相結(jié)合的茶芽分割方法，將RGB色彩圖像轉(zhuǎn)化為HIS空間，選取H和S屬性進(jìn)行初步的種子選擇，在確定了種子區(qū)域后，再根據(jù)茶芽顏色相似性的特征進(jìn)行區(qū)域生長，最后結(jié)合顏色距離和邊緣距離進(jìn)行區(qū)域生長和合并，同樣取得不錯的分割效果。張修提出一種基于改進(jìn)型色差法的茶葉嫩芽識別方法，將圖像切割后對每一部分圖像用OTSU法進(jìn)行背景過濾，然后基于HSV空間上亮度V的差值特點運用色差法提取茶葉輪廓，將二值化后的茶葉輪廓圖像通過一階高斯濾波器降噪，再通過圖像形態(tài)學(xué)中開閉運算消除雜質(zhì)，最終根據(jù)嫩芽和老葉的色差再一次分割，就可以準(zhǔn)確地獲得茶葉嫩芽圖像。陳龍將圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間下，通過設(shè)定固定閾值范圍將嫩芽從圖像中提取出來，與其他方法相比該方法提取嫩芽的速度較快。

綜上所述，基于顏色空間來分割茶葉嫩芽圖像時，一般先選定顏色空間和顏色分量，如RGB空間下的G、R-B、G-B分量以及HIS或HSV空間下的H、S分量等，然后采用分割算法將嫩芽從圖像中提取出來。最常用的方法是基于閾值的分割算法，其中，基于固定閾值的分割方法處理速度快且分割效果好，但是該方法具有特定性，只適合在實驗室場景下研究使用；OTSU法作為最常用的閾值分割算法之一，根據(jù)最大類間方差能自動獲取圖像最佳分割閾值，能在一定程度消除場景中光照變化的影響，但是當(dāng)處理復(fù)雜場景下的圖像以及圖像中要分割的芽頭數(shù)增加時，就會導(dǎo)致分割的嫩芽完整度下降，因此在實際應(yīng)用時需將OTSU法與其他算法結(jié)合使用才能保證分割出完整的嫩芽，如Qi等使用OTSU算法與傳統(tǒng)的分水嶺算法相結(jié)合來提升分割效果。

1.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的識別方法

自然環(huán)境下老葉、茶梗等因素的干擾會影響茶葉嫩芽分割的精準(zhǔn)率，因此引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過顏色、紋理、形態(tài)等特征信息來識別茶葉嫩芽。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要有K-means聚類法和支持向量機(jī)法。

吳雪梅等采用基于Lab顏色模型中a、b分量信息的K-means聚類法來識別彩色圖像中的茶葉嫩芽，并對比了其與最大方差自動取閾法的識別效果，結(jié)果表明K-means聚類法能較好地保證嫩芽嫩葉形態(tài)的完整性，并且平均識別率比最大方差自動取閾法高5%。張可等研究表明，在Lab顏色空間下采用K-means聚類法能有效地實現(xiàn)自然條件下茶葉嫩芽的自動識別。張?zhí)N等基于支持向量機(jī)法，結(jié)合茶葉嫩芽目標(biāo)與背景區(qū)域的顏色特征和紋理特征，選用R、G、B、H、S、I、L、a、b顏色分量作為訓(xùn)練分割模型的顏色特征，選用能量、熵以及對比度作為訓(xùn)練分割模型的紋理特征，建立了基于顏色特征、紋理特征以及RBF核的支持向量機(jī)茶葉嫩芽分割模型，分割效果最好。邵明等設(shè)計了一種混合圖像分割算法將龍井茶葉嫩芽從圖像中提取出來，并利用提取出的茶葉嫩芽特征信息訓(xùn)練支持向量機(jī)對嫩芽進(jìn)行識別，同樣取得良好的識別效果。Karu-nasena等提出一種將支持向量機(jī)和梯度直方圖特征相結(jié)合的級聯(lián)分類器方法，可以有效識別茶葉嫩芽。

通過比較來看，K-means聚類法可保證分割嫩芽的完整性，同時能克服一定自然場景下的干擾，但是用聚類法處理圖像數(shù)據(jù)時，圖片的大小會對其性能產(chǎn)生顯著影響，即圖片尺寸增大會影響到算法的收斂速度，從而導(dǎo)致識別速度下降：支持向量機(jī)法也能分割出較完整的嫩芽，并且對嫩芽提取方法的包容性更廣。雖然基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺識別方法能取得較好的識別效果，但該方法同樣依賴于前期對圖像的預(yù)處理，因此實用性還有待提升，今后還有很大的發(fā)展空間。

1.3基于深度學(xué)習(xí)的識別方法

深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是構(gòu)建含有多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用大量數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，得到豐富的、更具代表性的特征信息，進(jìn)而對樣本進(jìn)行分類和預(yù)測，可大大提高分類和預(yù)測的精度。目前基于深度學(xué)習(xí)的檢測識別方法主要流程是將采集到的原始圖像數(shù)據(jù)先進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)增廣等操作，再通過一系列卷積層、池化層等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)到圖像中深層次的特征，經(jīng)過長時間的訓(xùn)練得到檢測識別模型。該方法能避免人工提取特征的弊端，同時泛化能力強，適用于復(fù)雜多樣的實際工作場景。近些年深度學(xué)習(xí)飛速發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者使用深度學(xué)習(xí)方法在茶葉嫩芽檢測領(lǐng)域也展開了諸多研究。

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法可分為雙階段檢測算法和單階段檢測算法。在目標(biāo)檢測時分為兩階段進(jìn)行，第一階段產(chǎn)生候選區(qū)域，第二階段再對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分類，這類算法稱為雙階段算法，典型的代表算法是R-CNN系列算法．如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R_CNN等。與R-CNN和Fast R-CNN相比，F(xiàn)aster R-CNN拋棄了滑動窗口，引入?yún)^(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)（RPN），使區(qū)域提取、分類、回歸共用卷積特征，解決了目標(biāo)定位和分類的同步問題，具有更快的檢測速度和精度。Chen等采用Faster R-CNN深度學(xué)習(xí)模型對茶葉嫩芽進(jìn)行檢測識別，模型平均精度（AP）可達(dá)86.04%，檢測速度約為7FPS，同時又對另一品種的茶葉進(jìn)行檢測，驗證了該模型的適用性。羅浩倫等通過Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型和VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行茶葉嫩芽檢測識別，分別對晴天和陰天兩種天氣下的茶葉圖片進(jìn)行訓(xùn)練與測試，初步解決了天氣因素的影響，避免了傳統(tǒng)圖像特征提取的不足，同時提高了模型的普適性和魯棒性，平均精度為64%。朱紅春等探索了基于Faster R-CNN模型和VGG16特征提取網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜背景下茶葉嫩芽類型（單芽、一芽一葉、一芽兩葉）的檢測精度，同時與傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了對比，結(jié)果表明基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法具有良好的檢測效果，在檢測精度和速度上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法。

但從目前的文獻(xiàn)資料來看，在茶葉嫩芽檢測識別領(lǐng)域所使用最多的算法是單階段檢測算法，主要有SSD系列和YOLO系列算法。這類算法不需要產(chǎn)生候選區(qū)域，直接生成檢測目標(biāo)的類別概率和位置坐標(biāo)值。張雯娟通過相鄰高低層特征融合的方式對傳統(tǒng)SSD網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，提高了傳統(tǒng)SSD模型對茶葉嫩芽檢測的精度。王子鈺等以茶葉嫩芽為檢測對象，對比分析了YOLOv3和SSD兩種深度學(xué)習(xí)檢測算法，得出YOLOv3算法檢測茶葉嫩芽擁有更高的精準(zhǔn)度和更快的速度。張晴晴等在同樣的茶葉數(shù)據(jù)集下分別構(gòu)建了YOLOv3和SSD兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，都能準(zhǔn)確識別出茶葉嫩芽，但是YOLOv3模型的平均精確度均值（mAP）為87.5%，比SSD模型高9.1%。施瑩瑩等使用多種光照條件、多種類型的茶葉嫩芽作為數(shù)據(jù)集，采用基于深度學(xué)習(xí)的YOLOv3目標(biāo)檢測算法進(jìn)行檢測，取得了較高的召回率及檢測精度。孫肖肖等對YOLO網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，使用大尺度和中尺度檢測代替原來的多尺度檢測，又結(jié)合超綠特征和OSTU算法，提高了模型在復(fù)雜背景下對茶葉嫩芽的檢測精度。鄒倩等在原YOLOv3的基礎(chǔ)上，使用改進(jìn)的K-means++進(jìn)行重新聚類獲得適用于茶葉嫩芽的先驗框，同時添加了一個152x152的淺層特征層，并加入空間金字塔池化結(jié)構(gòu)（SPP）和注意力機(jī)制CBAM（convolutional block attention module）來增強特征圖的表達(dá)能力，經(jīng)改進(jìn)后的模型檢測精度為79.9%，召回率為80.2%，相比于原YOLOv3模型，精度提高7.8%，召回率提高10.7%。方夢瑞等通過在YOLOv4-tiny模型頸部網(wǎng)絡(luò)添加52x52特征層，并引入卷積注意力機(jī)制，然后采用雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)融合不同尺度的特征信息，得到97.77%的檢測精確率和95.23%的召回率，有效提高了不同尺度嫩芽檢測的精準(zhǔn)度，大幅度減少了小尺寸或遮擋嫩芽的漏檢情況。呂軍等提出一種基于區(qū)域亮度自適應(yīng)校正的YOLOv5檢測模型，可利用圖像分塊和閾值判斷獲取圖像中高亮度區(qū)域，并對高亮度區(qū)域進(jìn)行Gamma亮度自適應(yīng)校正，能有效降低高亮度茶葉圖像中嫩芽的漏檢率，取得了92.4%的檢測精度和90.4%的召回率。

綜上可見，無論是雙階段檢測算法還是單階段檢測算法都比傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)有更大的優(yōu)勢。但雙階段算法由于模型設(shè)計的原始架構(gòu)原因，處理效率低，推理速度慢，不適用實日寸性高的茶葉嫩芽檢測識別任務(wù)。單階段算法在檢測速度上有著無可比擬的優(yōu)勢，能滿足茶葉嫩芽的實時檢測識別需求，但使用原始模型檢測識別復(fù)雜場景下的茶葉嫩芽時仍存在問題，在實際應(yīng)用中可通過一系列手段改進(jìn)原始模型的不足，從而進(jìn)一步提高模型在復(fù)雜場景中檢測識別的精準(zhǔn)度和速度。而對模型的大量改進(jìn)往往會增加模型的大小和計算量，因此模型的輕量化也是當(dāng)前亟待解決的重要問題之一。

2茶葉嫩芽品質(zhì)等級分類識別方法

茶葉嫩芽品質(zhì)等級分類是指將檢測識別出的茶葉嫩芽再進(jìn)行等級分類識別，分成單芽、一芽一葉和一芽兩葉等不同的等級．有利于名優(yōu)茶品的智能化采摘和分級?，F(xiàn)階段茶葉嫩芽的品質(zhì)等級分類采用深度學(xué)習(xí)模型的方法居多，該方法具有識別速度快、分級準(zhǔn)確等優(yōu)勢，同時不易受人為主觀因素和環(huán)境因素的影響。

許高建等采用基于VGG16特征提取網(wǎng)絡(luò)的Faster R-CNN深度網(wǎng)絡(luò)模型在MS-COCO數(shù)據(jù)集上先預(yù)訓(xùn)練好，然后運用到茶葉嫩芽數(shù)據(jù)集上，可將茶葉嫩芽分成4種不同等級。陳妙婷利用改進(jìn)后的PSO-SVM算法提取出茶葉嫩芽特征，然后利用YOLO算法進(jìn)行等級分類，準(zhǔn)確率為84%。俞龍等基于YOLOX算法添加注意力模塊SE提高模型的特征提取能力，并引入Soft NMS算法提高不同場景下的識別能力，結(jié)果表明該方法能準(zhǔn)確地對一芽一葉、一芽二葉等不同等級茶葉嫩芽進(jìn)行分類識別。Qian等根據(jù)Inception-V3模型，利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)對自建的茶葉嫩芽數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別，同時使用仿射變換對數(shù)據(jù)進(jìn)行增強，得到3種不同等級嫩芽的分類準(zhǔn)確率達(dá)98%。黃海松等提出一種輕量型茶葉嫩芽分級模型，從感知野和網(wǎng)絡(luò)深度兩個層面對茶葉圖像的多尺度特征信息進(jìn)行聚焦，并借助結(jié)合雙遷移學(xué)習(xí)和知識蒸餾的方法，使模型在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集時，不僅擁有極強的抗過擬合能力和良好的分類性能，同時還擁有較小的模型規(guī)格，對單芽、一芽一葉、一芽兩葉的分級準(zhǔn)確率可分別達(dá)100.00%、92.70%、89.89%.

上述研究主要是對未采摘的茶葉嫩芽進(jìn)行品質(zhì)等級分類，這為未來智能化、精準(zhǔn)化名優(yōu)茶品的機(jī)械化采摘奠定了一定的理論基礎(chǔ)。而對采摘下的茶葉嫩芽再利用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類識別，也是篩選名優(yōu)茶品、提升茶葉品質(zhì)的重要一環(huán)。無論是對采摘前還是采摘后的茶葉嫩芽進(jìn)行分類識別，深度學(xué)習(xí)方法都能取得較高的分類準(zhǔn)確率，在實際工作場景中，可根據(jù)需求采用分類識別精度高、速度快以及輕量化的模型來實現(xiàn)。

3存在問題與展望

雖然隨著對茶葉智能化采摘技術(shù)的研究越來越多，已經(jīng)設(shè)計出較為智能化的采茶機(jī)器人，但是受諸多因素如茶樹生長的地形、外界光照強度、茶葉的生長姿態(tài)、茶葉嫩芽間的相互遮擋以及老葉遮擋等問題的影響，并不能推廣應(yīng)用到實際生產(chǎn)中，還有待于進(jìn)一步改進(jìn)提升。

3.1建立開放的、資源豐富的樣本數(shù)據(jù)集，提高模型普適性

茶葉嫩芽識別的難點在于茶樹生長環(huán)境的復(fù)雜性以及種質(zhì)資源的多樣性，不同品種、不同區(qū)域、不同時節(jié)的茶葉所展現(xiàn)的特征不同，而當(dāng)前的研究大都是針對特定環(huán)境下的茶葉，導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型的普適性較差。今后需要更多的研究人員來不斷擴(kuò)充茶葉嫩芽數(shù)據(jù)集，建立起開放的、環(huán)境多樣的、種質(zhì)資源豐富的茶葉嫩芽數(shù)據(jù)集，從而更好地提升深度學(xué)習(xí)模型的普適性和識別精度。

3.2研究輕量化模型結(jié)構(gòu)，部署于移動端處理器

隨著深度學(xué)習(xí)模型的不斷改進(jìn)，茶葉嫩芽檢測分類系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，預(yù)測和訓(xùn)練需要的硬件資源也越來越多，對硬件設(shè)備的要求不斷提高，而智能采茶機(jī)器人的推廣應(yīng)用則要求其便攜性更好，這就要求建立輕量化的茶葉嫩芽識別模型，方便部署于移動端處理器上。但移動端處理器存在性能低、處理速度慢等缺點，今后需進(jìn)一步研究優(yōu)化識別模型，使其在移動端處理器上的檢測速度和準(zhǔn)確性都能滿足實際生產(chǎn)應(yīng)用需求。

3.3研究多信息融合方法，提高實時識別茶葉嫩芽的精度

目前基于計算機(jī)視覺技術(shù)的茶葉嫩芽識別方法大都是基于采集可見光波段范圍內(nèi)的圖像，而光的波長范圍廣，其他波段內(nèi)同樣包含著大量信息，再加上生長環(huán)境和種質(zhì)資源也蘊涵著各種信息，如何將多種信息融合建立深度學(xué)習(xí)模型，對茶葉嫩芽的實時檢測識別和智能化采摘具有重要意義。

4結(jié)論

茶產(chǎn)業(yè)是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，茶葉智能化采摘是推動茶產(chǎn)業(yè)更好發(fā)展的重要保障。茶葉嫩芽的檢測識別是實現(xiàn)茶葉智能化采摘的關(guān)鍵一步，也是實現(xiàn)名優(yōu)茶品分類識別的關(guān)鍵一環(huán)?；趥鹘y(tǒng)圖像識別技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茶葉嫩芽識別都依賴于數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，無法滿足實時識別和分類的生產(chǎn)要求。深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展和應(yīng)用，使基于深度學(xué)習(xí)算法對茶葉嫩芽進(jìn)行識別成為該領(lǐng)域的主流研究方法，不僅能在復(fù)雜場景下取得較高的識別準(zhǔn)確率，還具有較快的識別速度，更能滿足實際生產(chǎn)應(yīng)用，今后需進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，建立輕量化適合移動端搭載的茶葉嫩芽實時識別系統(tǒng)，以更好地服務(wù)于實際生產(chǎn)中的茶葉智能化采摘。