油茶果破壳机破壳效率的优化

对油茶果破壳机性能指标进行了优化,对影响油茶果脱壳机的参数,即辊筒转速、轨道夹角、气缸压力进行了单因素试验与正交试验。结果表明,对破壳机性能指标影响强弱依次为气缸压力棍子转速轨道夹角,并最终确立油茶果破壳机的最佳工作情况为轨道夹角40°,辊子转速80 r/min,气缸压力3bar,该条件下破壳率为94.5%,破子率为1.8%,子中含壳率为17.1%,满足工作要求。     

基于改进卷积神经网络的油茶果壳籽分选方法

为了进一步提升油茶果壳籽分选效率,该研究采集油茶果脱壳后经过初步筛分的果壳与茶籽图像,构建壳籽分类图像数据集,以VGG16为基础网络,通过深度可分离卷积模块和全连接层神经元数目优选等方式缩小模型规模,采用跨层特征融合机制与引入指数线性单元（exponential linear units, ELU）激活函数优化网络结构,提出一种适用于油茶果壳籽分选的卷积神经网络模型。结果表明,跨层特征融合机制加强了深层网络特征的有效信息表达能力,相比于未融合时的模型精度得到了明显提升,并且三次跨层特征融合总体优于一次与二次融合方式。ELU激活函数加快了模型收敛速度,同时缓解了梯度爆炸,提高了模型鲁棒性。当全连接层神经元个数减少为128时模型得到进一步压缩,并且拟合程度较好。改进模型在油茶果壳籽图像分类上的验证集准确率为98.78%,模型的占存仅需8.41MB,与未改进的VGG16模型相比,准确率提高了0.84个百分点,模型占存减少了519.38MB,并且改进模型的性能相比于AlexNet、ResNet50与MobileNet＿V2等其他网络更具优势,同时在测试试验中该模型分选准确率达到了98.28%,...     

多通道气动刨削式油茶果破壳机设计

采用刨削加工作为脱壳手段,设计了专用气动推压手爪,以环形推压手爪阵列为核心,构成多通道气动刨削式油茶果破壳机。根据运动原理,分析了推压手爪的运动力学性能及果实在刀条上的运动轨迹。通过切削力监测,证明推压手爪提供了刨削加工所需的切削力。采用试制的原型机配套通用色选机进行脱壳清选试验,加工未经摊晒的油茶果,脱壳率超过99%、破子率小于2%、子中含壳率小于2%。     

油茶果园施肥一体机挖穴过程仿真与试验

为开发出适合山地油茶果园挖穴施肥覆土的机具,且具有结构简洁、质量小、功耗小的特点,针对挖穴施肥的方式,采用离散元法建立了螺旋钻头挖穴过程的仿真模型;并结合三因素三水平正交试验和响应曲面分析方法,仿真分析了进给速度、钻头转速和钻头螺旋升角对挖穴作业功率消耗的影响规律。结果表明：试验因素对消耗功率的影响从小到大依次为钻头螺旋升角、进给速度、钻头速度,进给速度和钻头转速组合、钻头转速和钻头螺旋升角组合交互作用对消耗功率的影响显著。进行了参数优化,确定最优组合为：在进给速度0.03m/s条件下,钻头转速180r/min、钻头螺旋升角15°时最小功率消耗为1.134kW。田间试验表明：优化组效率效果明显优于对照组,优化后单个坑作业时间12.1s、百坑油耗1.08L。     

基于SE-ResNet网络的油茶果果壳与茶籽分选模型

油茶果脱壳后果壳与茶籽混合在一起，采用传统的机械分选仍会出现掺杂果壳的情况，清选率有待提高。比较ResNet不同层数模型，发现在当前壳籽实验样本下ResNet18与其他模型相比每次迭代的平均训练时间最少，并且验证集平均准确率最高，同时均优于其他CNN分类模型。为进一步提升分选效率，在ResNet18网络中引入注意力机制，结果表明，SE-ResNet18模型与改进前的模型相比，训练过程中每次迭代的平均时间由1.31 s下降到1.13 s，缩短018 s，验证集平均准确率为98.88%，提升1.4个百分点。经过测试后得出，测试集整体准确率为98.43%，与原模型相比提升1.3个百分点，说明使用ResNet18模型结合注意力机制的方法在油茶果果壳与茶籽的分选上是可行的，为油茶果在分选方法提供一种新的理论基础与思考方向。