一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试.试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90％以上.相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效...     

抓夹式油茶果壳籽清选机设计与试验研究

油茶是一种重要的油料树种,随着我国油茶种植面积与产量的增加,油茶果破壳后壳籽分离难已成为社会关注的焦点问题。为此,设计了可高效分离油茶果壳籽混合物的抓夹式油茶果壳籽清选机。同时,论述了抓夹式油茶果壳籽清选机的结构设计与工作原理,并进行了壳籽分离试验。试验结果表明:在油茶果壳籽清选机倾斜角度为5°、辊轴转速175r/min、喂料速度15kg/min时可保证综合效果最佳,茶壳清选率为99.33%,茶籽损失率为1.81%,从而验证了油茶果壳籽清选机的可行性。     

油茶果籽壳分级筛选装置设计与试验

【目的】油茶果的脱壳分级筛选绝大部分靠人工进行,费时费力,研究油茶果籽壳的分级筛选对茶油的精深加工具有重要意义。【方法】课题组设计了一种油茶果籽壳三级筛选装置,并利用SolidWorks软件对装置进行建模,对执行机构连杆进行运动仿真,分析验证分级筛选装置设计有效性和机构运动合理性。【结果】该油茶果籽壳分级筛选装置可以有效实现大、中、小籽和壳的分级筛选,分级效率较高;执行机构运动呈周期性变化,机构设计合理。【结论】1）该分级筛选原理和机构可应用于类似果蔬分级生产中,具有良好适应性。2）三级筛分出来油茶果籽壳有混杂,籽和壳有效分离后续仍需进一步研究。     

基于双摆模型的油茶果冠层振动参数优化与试验

为研究振动参数对油茶果采摘的影响,本文建立了油茶“果实-枝条”双摆动力学模型,通过求解动力学模型得出系统固有频率为0.42、7.18Hz;根据对油茶果实和花苞受力分析,得出油茶果实和花苞振动脱落所需的平均加速度分别为427.15、1.936m/s2;利用ADAMS动力学仿真软件对油茶果冠层振动采摘进行了仿真试验,利用Design-Expert 11.0.4软件对试验数据进行分析和优化并进行田间试验验证,理论优化结果为振动时间8.09s、振动频率8.15Hz、振幅50mm时,油茶果实采收率为93.41%,油茶花苞损伤率为14.10%。田间试验结果表明,针对湘林210品种油茶树,当冠层振动时间8s、振动频率8Hz、振幅50mm时,油茶果实采收率和花苞损伤率平均值分别为92.37%、14.38%,与理论优化值的差值分别为1.04、0.28个百分点。     

基于YOLO v5s的自然场景油茶果识别方法

针对油茶果体积小、分布密集、颜色多变等特点,为实现自然复杂场景下油茶果的快速精准定位,并依据果实的疏密分布,确定恰当的自动振荡采收装置夹持位置,利用YOLO v5s卷积神经网络模型,开展了自然环境下油茶果图像检测方法研究,用3 296幅油茶果图像制作PASCAL VOC的数据集,对网络进行了150轮训练,得到的最优权值模型准确率为90.73%,召回率为98.38%,综合评价指标为94.4%,平均检测精度为98.71%,单幅图像检测时间为12.7 ms,模型占内存空间为14.08 MB。与目前主流的一阶检测算法YOLO v4-tiny和RetinaNet相比,其精确率分别提高了1.99个百分点和4.50个百分点,召回率分别提高了9.41个百分点和10.77个百分点,时间分别降低了96.39%和96.25%。同时结果表明,该模型对密集、遮挡、昏暗环境和模糊虚化情况下的果实均能实现高精度识别与定位,具有较强的鲁棒性。研究结果可为自然复杂环境下油茶果机械采收及小目标检测等研究提供借鉴。     

融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机设计与试验

针对油茶果批量脱壳后壳籽混杂、人力分选效率低的问题,研究设计了一种融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机。根据油茶果壳、籽与倾斜传送带间摩擦角、碰撞系数的差异,设计振动皮带筛进行初分选;利用两者灰度差异,对壳中残留籽进行二次光电分选。对皮带筛上油茶果壳、籽进行运动学与动力学分析,发现皮带倾角、皮带速度和振动频率是影响振动初分选率的主要因素;以籽箱清洁率、壳中含籽率为试验指标,开展正交旋转组合试验。当皮带倾角为19°、皮带速度为1.50m/s、振动频率为55.40Hz时,其籽箱清洁率为95.52%、壳中含籽率为24.30%,对最优参数进行试验验证,优化结果可靠。对不同茶籽比率的物料进行光电分选试验,结果表明籽箱清洁率稳定在98.23%左右,壳中含籽率保持在2.34%左右,说明光电分选可准确识别并分选出混杂物料中的油茶籽。对整机进行最优参数试验验证,该机两籽箱茶籽平均清洁率可达97.55%,壳箱中含籽率为3.27%。试验结果表明,此油茶果壳籽分选机可实现油茶果壳、籽的高效分离。     

基于偏好免疫网络的油茶果采摘机器人图像识别算法

针对油茶果采摘机器人视觉识别中外界物体的形态学特性要求,采用了偏好人工免疫网络算法作为机器视觉的图像识别算法,并根据采摘环境及采摘对象的特点对算法结构进行了改进,增强了算法的识别率.仿真实验表明,采用偏好人工免疫网络算法对油茶果的识别率在晴天时达到了81.67％,阴天时达到了87.69％,满足采摘识别率的要求.     

油茶果振动采摘系统运动特性分析

针对曲柄连杆式油茶果振动采摘机的结构和工作状态,建立了1个两自由度的采摘机—果树振动系统动力学模型,推导了该模型的振动微分方程,并用拉普拉斯变换进行了求解。对振动系统进行了数值计算,分析了不同夹持高度对采摘机和果树振动的影响。     

油茶果与油茶花苞生物力学特性试验研究

为探究油茶果与花苞的机械物理特性,降低花苞在采摘时的机械损伤,以种植面积最广的普通油茶为研究对象,进行油茶果与花苞的生物力学特性试验。测得油茶果和花苞的横向扭断力均值分别为11.082、6.941 N;纵向拉断力均值分别为7.979、5.706 N。分析结果表明:油茶果横向扭断力和纵向拉断力的均值分别大于花苞的均值;油茶果和花苞横向扭断力的均值大于其纵向拉断力的均值。试验结果可为寻求花苞低损伤采摘技术提供数据参考。     

我国油茶果采摘装备研究进展与趋势

近年来,我国油茶产业发展迅速,但采摘环节仍相对滞后,油茶果机械化采摘装备的研究对油茶产业大力发展有着显著地推进作用。重点研究目前国内已研制的油茶果机械化采摘装置和采摘机,系统地比较各自在采摘过程中的机理机制和性能参数等,可以看出当前研究技术不够成熟,采摘装备机械化程度普遍较低。分析油茶果机械化采摘时的科学问题和关键技术问题等,针对油茶果花果同期以及采摘装备机械化程度低等问题给出一些建议与对策,应在设计采摘装备时最大程度避免花苞掉落进而减少损伤的方式,来提高油茶果产量。提出我国油茶果采摘装备今后要向便携化、智能化等方向发展。对今后研究人员可以全面系统地了解近年我国油茶果采摘环节的研究进展和趋势,提供一定的参考依据。     

异常水培生菜自动分选系统设计与试验

为解决水培生菜包装前分选机械化程度低、分选任务重的问题,结合深度学习方法设计了一种异常水培生菜自动分选系统。该系统由信息感知、信息处理以及分选动作执行3个子系统组成。根据水培生菜异常叶片与正常叶片间差异性进行水培生菜分类,采用从下向上的三摄像头配合拍摄方式进行图像信息感知,并基于语义分割DeepLabV3+深度学习网络实现水培生菜图像信息实时处理,其处理性能为：平均联合交并比达83.26%,像素精度为99.24%,单幅图像处理时间为(193.4±4) ms。为便于实现异常水培生菜分选,基于水培生菜的表型及采收模式,设计了一种托架式异常水培生菜分选执行子系统,并以横向支撑杆角度、纵向支撑杆角度和步进电机转速为试验因素,以分选动作执行子系统的分选成功率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验。建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为：横向支撑杆角度146°、纵向支撑角度150°、步进电机转速11 r/min。依据参数最优组合进行性能试验,得到分选动作执行子系统的分选成功率为98%,异常水培生菜自动分选系统的分选成功率为...     

基于改进ResNet18的苹果叶部病害多分类算法研究

针对传统苹果叶部病害分类方法精准性差、效率低等问题,提出了一种基于改进ResNet18的苹果叶部病害多分类算法。通过在原始ResNet18网络的基础上增加通道与空间注意力机制分支,强化网络对叶部病害区域的特征提取能力,提高病害的识别精度和实时性。为更好地引导网络学习到零散分布的病害斑点的特征,引入特征图随机裁剪分支,不仅实现有限样本空间的扩充,还进一步优化网络结构,提高训练速度。试验以苹果5类常见的叶部病害(黑星病、黑腐病、雪松锈病、灰斑病、白粉病)为主要研究对象,并与主流分类算法模型进行对比。试验结果表明,所提ResNet18-CBAM-RC1模型病害分类准确率可达98.25%,高于ResNet18(93.19%)和VGG16(96.13%),能够有效提取叶片病害特征,增强对多类病害的识别,提高识别准确率。此外,模型内存占用量仅为37.44 MB,单幅图像推理时间为9.11 ms,可满足嵌入式设备上果园病害识别的实时性要求。     

基于二值化卷积神经网络的农业病虫害识别

卷积神经网络的使用提高物体识别的准确率,但还是存在运行时间长、参数量较大的问题。针对这些问题提出使用二值化卷积神经网络模型对植物病虫害进行识别。试验中以VGG16模型为基准,采用深度网络模型对植物病虫害进行分类,相比于传统植物分类方法有效提高准确率;以符号函数和尺度因子α代替浮点型权值参数,将权值二值化以提高模型的计算速度;采用了PlantVillage数据集共54 306张图片,并且设置不同比例、环境下的数据集用以排除固有偏差对实验的影响,并且对原数据集进行图片扩充以消除样本分布不均的情况。试验表明二值化模型达到原模型近两倍的计算速度,且在分割数据集下测试平均识别准确率能达到96.8%。     

基于智能视觉识别的冬枣分选检测系统设计

针对目前我国冬枣人工分选效率低、工人劳动强度大和分级效果不准确等问题,研究一种冬枣智能分选系统。该系统基于Openmv视觉处理技术,以Arduino mega 2560单片机为控制核心,实现对冬枣快速统一的色选及大小分选。经过样机试验数据验证,该系统能够有效地实现冬枣分选功能,单通道分选速度达到60颗/s以上,分选准确率提高至96%以上,漏检和错检概率降低到4%以下,且能够减少用工数量和降低劳动强度,具有良好的推广应用前景。     

基于轻量级无锚点深度卷积神经网络的树上苹果检测模型

为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络（CenterNet）,构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型（M-CenterNet）,并通过与CenterNet和单次多重检测器（Single Shot Multibox Detector,SSD）网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为88.9%、10.9%和5.8%;模型体积和帧率分别为14.2MB和8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为CenterNet网络的1/4;相比于SSD网络,所提网络模型的AP提升了3.9%,模型体积降低了84.3%;本网络模型在CPU环境中的运行速度比CenterNet和SSD网络提高了近1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。     

基于改进YOLOX的自然环境中火龙果检测方法

自然环境下果实的精准检测是火龙果采摘机器人执行采摘作业的先决条件。为提高自然环境下果实识别的精确性、鲁棒性和检测效率,本研究对YOLOX（You Only Look Once X）网络进行改进,提出了一种含有注意力模块的目标检测方法。为便于在嵌入式设备上部署,本方法以YOLOX-Nano网络为基准,将卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）添加到YOLOX-Nano的主干特征提取网络中,通过为主干网络提取到不同尺度的特征层分配权重系数来学习不同通道间特征的相关性,加强网络深层信息的传递,降低自然环境背景下对火龙果识别的干扰。对该方法进行性能评估和对比试验,经过训练后,该火龙果目标检测网络在测试集的AP_0.5值为98.9%,AP_0.5:0.95的值为72.4%。在相同试验条件下对比其它YOLO网络模型,该方法平均检测精度分别超越YOLOv3、YOLOv4-Tiny和YOLOv5-S模型26.2%、9.8%和7.9%。最后对不同分辨率的火龙果果园自然环境下采集的视频进行实时测试。试验结果表明,本研究提出的改进YOLOX-Nano目标检测方法,每帧平均检测时间为21.72 ms,F₁值为0.99,模型大小仅3.76 MB,检测速度、检测精度和模型大小满足自然环境下火龙果采摘的技术要求。     

基于改进注意力机制和多语义特征增强的自然环境下枣品种识别方法

针对目前自然环境下枣品种识别准确率较低的问题,提出了一种基于注意力机制和多语义特征增强的枣品种识别模型（ICBAM_MSFE_Res50）。该模型在ResNet-50基础上,引入改进注意力机制（Improved convolutional block attention module, ICBAM）,ICBAM采用一维卷积和多尺度空洞卷积对卷积块注意力模块（CBAM）进行改进,消除了特征图降维时的信息损失,降低了模型计算量和参数量,提高了模型对枣果区域细粒度特征的提取能力。同时,提出了多语义特征增强（Multi semantic feature enhancement,MSFE）模块,该模块通过枣果区域定位算法提取更多枣果局部显著特征,并采用显著性特征抑制算法迫使模型学习枣果次要特征,从而达到枣果多种语义特征学习。实验结果表明,在20类枣品种数据集上,本文模型准确率为92.20%,与ResNet-50相比,提高4.26个百分点。对比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、InceptionV3模型,准确率分别提高15.84、9.22、6.86、3.55个百分点。对比其他枣品种识别方法,本文方法在20种枣品种识别中表现最优,可为自然环境下枣品种识别研究提供参考。     

基于注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别

为提高啤酒花产业的品质和产量,针对于传统人工识别鉴定难度大,效率低和客观性不够,以及啤酒花病虫害识别无大型公开数据集等问题.本文提出一种基于软注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别方法,对传统深度残差网络ResNet模型进行改进,并使用图像增强技术-直方图均衡化处理图片得到新的数据集.实验结果表明,在小样本情况下,相比于传...