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龍圖騰網獲悉四川省農業機械科學研究院申請的專利一種基于機器視覺的茶芽篩選方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119295957B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411833058.4，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于機器視覺的茶芽篩選方法是由周彥君;王浩;馬倩;楊巧玉;鄧佳;吳建;林川堯;劉小譚;葉江紅;李清設計研發完成，并于2024-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器視覺的茶芽篩選方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器視覺的茶芽篩選方法，屬于圖像處理技術領域，本發明首先對茶葉圖像進行疑似芽區像素點篩選，構建芽區顯著濾波圖像；隨后，計算像素點絨毛系數值，并精確分割絨毛區域，引入特征融合單元，將絨毛區像素值和絨毛系數值進行深度融合，并結合芽形態值特征，最終通過分類模型實現高精度的茶芽區域識別。與傳統方法相比，本發明在圖像預處理、特征提取和分類識別環節均進行了技術優化，有效解決了茶芽篩選精度低的技術難題，為茶葉智能化篩選提供了新的技術路徑。

本發明授權一種基于機器視覺的茶芽篩選方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺的茶芽篩選方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、對茶葉圖像篩選疑似芽區像素點，得到芽區顯著濾波圖像；S2、對芽區顯著濾波圖像計算像素點的絨毛系數值；S3、根據絨毛系數值篩選絨毛像素點，并對絨毛像素點進行分區處理，再從芽區顯著濾波圖像上截取絨毛區；S4、采用特征融合單元對絨毛區的像素值和絨毛系數值進行特征融合，得到融合特征；S5、對絨毛區計算芽形態值，采用分類模型對融合特征進行分類處理，基于芽形態值的特征增強，得到茶芽區域；所述S2包括以下分步驟：S21、將芽區顯著濾波圖像轉換到HSI顏色空間，提取I分量；S22、根據I分量，計算芽區顯著濾波圖像上每個像素點的亮度對比度；S23、對芽區顯著濾波圖像灰度處理，得到每個像素點的灰度值；S24、根據各個像素點的灰度值，計算芽區顯著濾波圖像上每個像素點的紋理復雜度；S25、將同一像素點的亮度對比度和紋理復雜度相加，得到絨毛系數值；所述S22中計算亮度對比度的公式為： ，其中，μi為第i個像素點的亮度對比度，Ii為芽區顯著濾波圖像上第i個像素點的I分量，Ic為芽區顯著濾波圖像上第i個像素點鄰域范圍內的I分量均值，i為芽區顯著濾波圖像上像素點的編號；所述S24中計算紋理復雜度的公式為： ，其中，εi為第i個像素點的紋理復雜度，Gi為第i個像素點的灰度值，Gi,j為第i個像素點鄰域范圍內第j個像素點的灰度值，Gc為鄰域范圍內的灰度值均值，i為芽區顯著濾波圖像上像素點的編號，j為鄰域范圍內像素點的編號，N為鄰域范圍的大小；所述S3包括以下分步驟：S31、在芽區顯著濾波圖像上，將絨毛系數值大于絨毛系數閾值的像素點作為絨毛像素點；S32、以一個未分區的絨毛像素點為初始生長點；S33、判斷初始生長點的鄰域范圍內是否存在未分區的絨毛像素點，若是，將未分區的絨毛像素點和初始生長點歸為一個候選區，并跳轉至步驟S34，若否，則將初始生長點歸為一個候選區，并跳轉至步驟S32；S34、在候選區中邊緣取一個未成為過生長點的絨毛像素點作為新生長點；S35、判斷新生長點的鄰域范圍內是否存在未分區的絨毛像素點，若是，將未分區的絨毛像素點歸為該候選區，并跳轉至步驟S34，若否，則直接跳轉至步驟S34，直到候選區中所有邊緣絨毛像素點的鄰域范圍內均不存在未分區的絨毛像素點；S36、跳轉至步驟S32，直到芽區顯著濾波圖像上所有絨毛像素點均有對應候選區；S37、丟棄像素點數量小于數量閾值的候選區；S38、對剩余每個候選區中設置最小外接矩形；S39、根據最小外接矩形的位置，從芽區顯著濾波圖像截取絨毛區。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川省農業機械科學研究院，其通訊地址為：610000 四川省成都市二環路東4段牛沙路5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。