摘要：机采鲜茶叶中混有各种等级的茶叶,针对风选、筛选等分选方法难以做到精确细分的问题,结合计算机视觉技术和深度学习方法,设计了一套鲜茶叶智能分选系统,搭建了基于7层结构的卷积神经网络识别模型,通过共享权值和逐渐下降的学习速率,提高了卷积神经网络的训练性能。经过实验验证,该分选系统可以实现鲜茶叶的自动识别和分选,识别正确率不低于90%,可对鲜茶叶中的单芽、一芽一叶、一芽二叶、一芽三叶、单片叶、叶梗进行有效的类别分选。

关键词：茶叶分选 深度学习 卷积神经网络 反向传播 

单位：中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所; 合肥230088; 中国科学技术大学; 合肥230026