針對(duì)茶葉品質(zhì)無損檢測(cè)時(shí)內(nèi)外品質(zhì)難以同時(shí)兼顧的問題，利用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)茶葉質(zhì)量。設(shè)計(jì)一套基于光譜儀的高光譜圖像系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)；通過主成分分析，從海量數(shù)據(jù)中優(yōu)選出三個(gè)波長(zhǎng)段的特征圖像；從每個(gè)特征圖像中分別提取平均灰度級(jí)、標(biāo)準(zhǔn)方差、平滑度、三階矩、一致性和熵等6個(gè)基于統(tǒng)計(jì)矩的紋理特征參量，每個(gè)樣本共有18個(gè)特征變量；再通過主成分分析對(duì)這18個(gè)特征變量進(jìn)行壓縮，提取8個(gè)主成分因子建立基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶葉等級(jí)判別模型。模型訓(xùn)練時(shí)的總體回判識(shí)別率為97％；預(yù)測(cè)時(shí)總體識(shí)別率為94％。結(jié)果表明，高光譜圖像技術(shù)可以用于茶葉質(zhì)量等級(jí)水平的評(píng)判。完成機(jī)構(gòu)：江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院,江蘇鎮(zhèn)江212013