1. 研究目的与意义
国外都是机械采摘碎叶，而国内是整泡所以必须用整茶。
老叶嫩叶嫩芽一起采，部分茶叶的嫩叶和嫩芽遭到了破坏，降低了茶叶的采摘品质。
为了实现鲜茶的自动采摘，通过机器视觉识别来实现降低鲜茶采摘的劳动强度。
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2. 国内外研究现状分析
茶叶是我国传统的农产品,茶叶的种植、加工和出口具有悠久的历史。
茶叶产品也是我国出口创汇的主要产品之一。
2010年,世界茶叶生产总量为406.7万吨,我国以145万吨的产量位居世界第一位,出口茶叶30.24万吨,仅次于肯尼亚,排名世界第二位。
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3. 研究的基本内容与计划
研究计划：1、文献综述，写开题报告（1-2周）；2、组建图像采集系统（3-4周）；3、样本制备图像采集（5-6周）；4、数据处理，Halcon下（7-8周）；5、数据分析与改进（9-10周）。
6、整理论文，完成初稿（11-12周）7、修改论文，并上传提交（13-14周）8、制作PPT，准备答辩（15-16周）
4. 研究创新点
鲜茶新叶分类对整茶采摘品质控制至关重要，基于机器视觉的鲜茶新叶识别相对于传统的人工分类，在提高劳动效率方面优势明显。
在国内外尚无人员从事过相关研究。
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