茶叶品质图像与理化指标数据集_Tea_Quality_Image_and_Physicochemical_Index_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：茶叶, 品质评估, 图像分析, 理化指标, 机器学习, 数据挖掘, 质量检测, 农业
数据概述：
该数据集包含茶叶图像数据及其对应的理化指标，用于茶叶品质的综合评估和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但可用于茶叶品质的通用研究。
数据维度：数据集包括图像数据（.jpg格式）和结构化数据（CSV格式）。
图像数据：每个样本对应两张茶叶图像，文件名以“xxx_1.jpg”和“xxx_2.jpg”命名。
理化指标：包含色泽IU、干燥失重g/100g、还原糖分g/100g、电导灰分g/100g、浑浊度MAU、不溶于水杂质mg/kg、粒径等指标。
数据格式：数据集以CSV格式存储理化指标数据，文件名dataset.csv，图像文件为JPG格式，与CSV文件中的IMG_Name字段对应。
该数据集适合用于茶叶品质的图像识别、理化指标分析、以及图像与指标的关联性研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于农业、食品科学等领域的研究，如茶叶品质评估、茶叶等级分类、以及茶叶生产过程中的质量控制研究等。
行业应用：可为茶叶生产企业提供数据支持，尤其在茶叶品质检测、自动化分级、以及产品质量追溯等方面具有应用价值。
决策支持：支持茶叶生产与销售环节的决策制定，如优化生产工艺、提升产品质量、以及制定更有效的市场策略。
教育和培训：作为农业、食品科学、以及机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解茶叶品质评估方法。
此数据集特别适合用于探索茶叶图像特征与理化指标之间的关联性，从而建立茶叶品质的预测模型，实现茶叶品质的快速、客观评估。
