基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统研究
本文研究了基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统，旨在解决机采鲜茶叶中的分选问题。该系统结合计算机视觉技术和深度学习方法，设计了一套基于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능。实验结果表明，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%，可以对鲜茶叶中的单芽、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。
知识点：
1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：一种深度学习算法，常用于图像识别、目标检测和图像分类等任务。
2. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习方法，通过神经网络模型来学习和表示数据。
3. 计算机视觉（Computer Vision）：一门研究如何让计算机对图像和视频进行理解和分析的学科。
4. 图像识别（Image Recognition）：计算机视觉领域的一种应用，即让计算机自动识别图像中的对象、场景和活动。
5. 卷积神经网络的应用（Applications of Convolutional Neural Networks）：卷积神经网络广泛应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等领域。
6. 智能系统（Intelligent System）：一种能够自动学习、推理和决策的系统，常用于机器人、自动驾驶、智能家居等领域。
7. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）：研究如何让机器具备人类智能所需的能力，例如学习、推理、解决问题等。
8. 系统开发（System Development）：指的是设计、开发和实现智能系统的过程。
本文研究了基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统，旨在解决机采鲜茶叶中的分选问题。该系统结合计算机视觉技术和深度学习方法，设计了一套基于7层结构的卷积神经网络识别模型，实验结果表明，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%。
