对辊式油茶果籽壳清选机的设计与试验

针对现有油茶果籽壳清选机清选效果不佳、茶籽损伤率高问题,设计了一种采用齿光辊清选原理的对辊式油茶果籽壳清选机。同时,对油茶籽、壳的物理特性进行了研究,对清选装置辊组排布方式、齿光辊组数、清选关键部件齿辊齿形和直径分别进行了设计,分析了清选状态时油茶壳受力情况。为验证对辊式油茶果籽壳清选机是否达到了预期设计目标,设计了三因素三水平正交试验,选取清选间隙、辊轴转速、喂入量为试验因素,以茶籽破碎率和清选率为评价指标,对清选机进行现场试验。结果表明:清选间隙为3.13 mm、轴辊转速为298.25 r/min、喂入量为1.51 t/h时,对辊式油茶果籽壳清选机获得最佳清选效果,此时茶籽破损率为3.30%,清选率为96.79%。

基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。

基于COF-YOLOv5s的油茶果识别定位

针对自然环境下油茶果存在多种类、多遮挡及小目标等问题,该研究基于YOLOv5s提出COFYOLOv5s(camellia oleifera fruit-you only look once)油茶果识别模型,实现油茶果的高精度检测。通过添加小目标检测层、将FasterNet中的轻量化模块Faster Block嵌入到C3模块及添加Biformer注意力机制对YOLOv5s进行改进。试验结果表明,改进后网络在测试集上的精度、召回率、平均精度均值分别为97.6%、97.8%、99.1%,比YOLOv5s分别提高5.0、7.5、4.4个百分点,推理时间为10.3 ms。将模型部署到Jetson Xavier NX中,结合ZED mini相机进行油茶果识别与定位试验。室内试验得到COF-YOLOv5s的召回率为91.7%,室外绿油茶果的召回率为68.8%,小目标红油茶果在弱光条件下的召回率为64.3%。研究结果可为实现油茶产业的智能化和规模化提供理论支持。

基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法

针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con(连果枝)、danger(危险区)和br_pro(优先采收区域)的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。

基于YOLO-DCL的复杂环境油茶果遮挡检测与计数研究

为解决复杂环境中油茶果因遮挡造成的检测与计数难题,提出了一种基于双主干网络(Dual-backbone)和连续注意力特征融合模块(Consecutive attention feature fusion,CAFF)的检测模型。该模型结合了两种不同主干网络的优势,实现了对不同特征的高效提取。此外,设计了双输入单输出的连续注意力特征融合模块,取代了传统的拼接操作(Concat),优化了多尺度特征信息的融合策略。为了在精度与模型内存占用量之间取得平衡,采用了幻影卷积模块(Ghostconv),并去除了空间金字塔池化层(Spatial pyramid pooling fast,SPPF),加快了训练速度,减少了参数量。改进后的YOLO-DCL(YOLO dual-backbone&consecutive attention feature fusion&lightweight)模型在各类遮挡检测任务上表现优秀,平均精度均值达到92.7%,精确率为90.7%,召回率为84.9%,而模型内存占用量仅为5.7 MB。相较YOLO v8n模型分别上升4.0、8.6、2.3个百分点,内存占用量下降9.5%。该模型还具备油茶果遮挡类别的自动计数功能,可降低人工统计的劳动成本,适合在野外复杂环境中部署应用。

油茶果壳活性炭的制备及其对阿莫西林的吸附作用

为探究红花油茶果壳资源的应用价值,采用磷酸活化法,在500℃、600℃、700℃热解条件下制备了3种油茶果壳活性炭(AC-500、AC-600、AC-600),使用SEM、FTIR和BET对活性炭的理化性质进行表征。并考察了油茶果壳活性炭对水中阿莫西林的吸附作用。结果表明:油茶果壳活性炭的比表面积及总孔体积增大均随着热解温度升高而增大,在活性炭投加量为0.05 g,阿莫西林初始浓度为50mg/L、吸附时间为90 min,溶液pH为4的条件下,对阿莫西林的吸附效果为AC-700(23.11 mg/g)>AC-600(21.95 mg/g)>AC-700(20.62 mg/g),油茶果壳活性炭对水中的阿莫西林的吸附过程符合准二级动力学方程和Langmuir吸附等温模型,为单分子层吸附。油茶果壳活性炭能有效吸附水中的阿莫西林。

便携式油茶果分层采摘装置设计与试验

目前,油茶果采摘基本靠人工,采摘效率低,采摘成本高。为提高油茶果采摘效率,设计了一种便携式油茶果分层采摘装置。工作时,与油茶果、花苞长轴方向夹角为0°、30°、60°、90°方向分别施加拉力,油茶果和花苞的拉断力随着角度的增大而减小,且呈一定的线性关系,同方向的油茶花苞拉断力小于油茶果拉断力。采用ADAMS软件仿真分析了平行胶辊速度、平行胶辊间距和平行胶辊直径对油茶果脱落过程的影响规律,结果表明:油茶果受到的冲击力随平行胶辊速度和平行胶辊直径的增加而增加,随平行胶辊间距的增加而减少。采摘试验结果表明:当平行胶辊间距为21mm、胶辊直径为30mm时,油茶果采摘效率为42kg/h,为人工采摘的3倍左右。研究结果可为便携式油茶果采摘装置的研发提供参考。

偏移剪叉式油茶果收集装置设计与试验

为改进林果收获机收集装置的折展性能和环境适应性,该研究采用变比例剪叉机构,设计偏移剪叉式林果收集机械装置。首先,针对偏移剪叉式林果收集机构进行运动学分析,确定收集装置铰接点的运动轨迹和侧翼剪叉机构的完全展开倾角。以国内特有木本油料作物油茶为应用实例,通过测量油茶树冠幅大小及油茶果与收集布的静摩擦力系数,设计收集装置的机构尺寸参数,并利用MATLAB计算收集装置的理论运动曲线。创建偏移剪叉式林果收集装置ADAMS仿真模型,比较收集装置剪叉机构关键点位置和完全展开倾角的仿真与理论计算结果,验证偏移剪叉式林果收集装置设计方案的可行性与准确性。最后搭建偏移剪叉式林果收集装置1:3缩比模型,实现收集装置倒圆台型环形展收运动,侧翼剪叉机构完全展开时测得倾角约为25.67°,与理论设计倾角一致;缩比样机完全展开与收拢状态体积比约为59.7,可实现高折展比林果收集工作。

油茶果采收机械与分选技术综述

油茶是我国特有的木本油料作物,发展油茶产业,有利于丰富我国食用植物油供给体系,促进农民增收。近年来,我国油茶的种植和产量逐年提高,传统的人工作业已越来越难以适应油茶产业的发展。油茶的采收、分选等是油茶生产加工过程中的重要环节,提高油茶采收和果壳籽粒分选的机械化、智能化可有效提升作业效率,降低人工成本,对油茶产业良性发展至关重要。首先,介绍了油茶的基本生物特性和国内种植现状;其次,分别对油茶果的采收方法,如人工采摘、半机械化采摘、机械化采摘、智能化采摘进行了总结和分类,同时对油茶果果壳籽粒分选方法,包括机械分选、机器视觉分选等进行了总结分析,在此基础上,对油茶果常用采收方法以及油茶果果壳籽粒分选技术进行对比分析;再次,总结了油茶果采收及果壳籽粒分选存在的问题和发展趋势;最后,给出了现阶段我国油茶果机械化采收和油茶果果壳籽粒分选的总体发展情况及需要解决问题的方向。系统介绍了油茶果采摘机械采收和油茶果分选装备及关键技术,可为油茶果采摘及分选装备研发提供参考。

油茶果壳中齐墩果烷三萜皂苷抗炎活性及作用机制研究

该研究以脂多糖(lipopolysaccharide,LPS)诱导的小鼠腹腔巨噬细胞RAW 264.7细胞为炎症模型,采用Griess实验、酶联免疫吸附实验(enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA)、Western blotting和免疫荧光等技术,评价油茶果壳3-O-β-D-葡萄糖苷(1″→6′)α-L-鼠李糖基27-羟基齐墩果酸-28-O-β-D-葡萄糖苷(3-O-β-D-glucopyranosyl(1″→6′)α-L-rhamnosyl 27-hydroxy oleanolic acid-28-O-β-D-glucopyranoside,OA)的抗炎活性。实验设置对照组、LPS组和OA组(5、10、20和40μmol/L)。结果显示,不同浓度OA处理对脂多糖诱导的一氧化氮(nitric oxide,NO)、前列腺素E2(prostaglandin E2,PGE2)、肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)和白细胞介素1β(interleukin-1β,IL-1β)分泌具有一定的抑制活性,当浓度为20或40μmol/L时,OA对脂多糖诱导的炎症小体nod样受体家族,含pyrin结构域3(NOD-like receptor family,pyrin domain containing 3,NLRP3)和半胱天冬酶1(cysteine aspartate protease 1,Caspase 1)蛋白表达的抑制活性较好;当药物处理1 h和6 h时,OA显著下调了胞外信号调节激酶(extracellular signal regulated kinase,ERK)和p38蛋白(p38 protein,p38)磷酸化水平,当药物处理2 h时,OA对p38和Jun氨基端激酶(Jun N-terminal kinase,JNK)磷酸化水平具有抑制活性;而且药物处理6 h时,不同浓度OA对脂多糖诱导的RAW 264.7细胞核因子-κB(nuclear factor-κB,NF-κB)核转位具有明显的阻滞作用。这些结果揭示了OA的抗炎活性,为针对性开发油茶果壳资源和以OA为基础的活性产品提供了科学依据。

油茶果采后不同处理种仁代谢组学分析

旨在寻找油茶果最佳采后处理方式,为其后续研究奠定基础,采用液相色谱-质谱联用法(LC-MS/MS)对油茶果采后不同处理〔不处理(F8)、堆沤处理(FC)、去壳摊晒(NS)、带壳摊晒(WS)〕10、30d种仁代谢物进行测定,并用相关软件对代谢产物进行分析。结果表明:鉴定出1107种特征代谢物,其中正离子模式和负离子模式下鉴定的代谢物数量分别为763种和344种,代谢物主要为脂类和类脂分子(277种),苯丙烷类和聚酮类(193种),有机酸及其衍生物(172种),类苯(97种),有机杂环化合物(94种),有机氧化合物(84种),核苷、核苷酸和类似物(33种);通过比较差异代谢物不饱和脂肪酸发现,去壳摊晒处理30d(NS2)vs10d(NS1)比较组中检测到亚油酸、顺式-9-十六碳烯酸、8(9)-环氧-5Z,11Z,14Z-二十碳三烯酸、亚麻酸、蓖麻油酸、9,10-环氧十八碳烯酸共6种不饱和脂肪酸,且都表达上调;对差异代谢物进行富集分析发现,主要参与的代谢途径有苯丙氨酸代谢、类黄酮生物合成、甘油磷脂代谢、甘油酯代谢、玉米素生物合成、植物次生代谢产物的生物合成、谷胱甘肽代谢、氨基酸的生物合成、次生代谢产物的生物合成。综上,油茶果采后最佳处理方式为去壳摊晒30d。

K_(2)CO_(3)活化法油茶果壳活性炭的制备及表征

以油茶果壳(COS)为原料,K_(2)CO_(3)为活化剂,分别在空气和氮气中活化制备COS活性炭,探讨了活化温度、活化时间和K_(2)CO_(3)溶液浸渍COS的比例(浸渍比,mL∶g)对活性炭制备的影响,利用元素分析、傅里叶红外光谱(FT-IR)、扫描电镜(SEM)等手段对活性炭进行了表征。研究结果表明:在空气中活化,浸渍比值为1.5,温度为800℃,炭化活化时间为1 h的条件下,制得的活性炭得率为12.48%,BET比表面积为1080.94 m^(2)/g,亚甲基蓝(MB)吸附值为441.62 mg/g;在氮气中活化,浸渍比值为2.5,温度为800℃,炭化活化时间为1 h时,制得的活性炭得率为18.00%,BET比表面积为942.42 m^(2)/g,MB吸附值为428.77 mg/g。元素分析结果表明氮气气氛下制备的活性炭H/C元素比低,芳香性提高;FT-IR和SEM分析表明活化促进了活性炭—CH、—COOH热解和孔隙生长;相比N_(2)气氛下的样品,空气作热解气制备的活性炭孔隙更发达,吸附性能更好。

油茶果采摘机冲击组件的设计与仿真

【目的】设计冲击式油茶果采摘机及冲击组件,采用数值模拟方法研究油茶果采摘过程,为油茶果采摘设备的研发提供依据。【方法】测量油茶果和花苞的物理特征参数,利用Creo软件对冲击式油茶果采摘机进行整机及冲击组件设计,通过Abaqus软件分别建立油茶果-果柄-果枝和花苞-花枝动力学模型,以油茶果和花苞的应力与形变量作为试验指标,仿真分析有套筒和无套筒冲击组件在机械采摘过程中对油茶果和花苞损伤的影响。【结果】在采摘作业中,有套筒和无套筒冲击组件使油茶果脱落的最大临界转速分别为399和372 r/min,最大应力分别为36.87和51.34 MPa,最大形变量分别为0.73和1.04 mm;花苞所受最大应力分别为0.86和1.34 MPa,最大形变量分别为0.86和1.74 mm。增设套筒的冲击组件使油茶果最大应力与最大形变量分别减少了28.2%和29.8%,使花苞最大应力与最大形变量分别减少了35.8%和50.6%。【结论】所设计的冲击式油茶果采摘机可有效降低油茶果和花苞损伤。

侧边扫入式油茶果采摘装置设计与试验

丘陵山区油茶林未经修剪,机械采摘时采摘头不易从正前方进入油茶果枝,为此,设计一种侧边扫入式油茶果采摘装置。介绍侧边扫入式油茶果采摘装置的工作原理,建立侧边扫入采摘头与油茶果枝作用模型,仿真分析不同侧边扫入角度和极限位置情况下油茶果枝受采摘头作用的应力,结果表明,油茶枝条横截面上的正应力与切应力随着侧边扫入角度的增大而增大。以油茶果采摘率和花苞损伤率为指标,以侧边扫入深度、侧边扫入角度和上、下分层胶辊间隙为因素,采用Box-Behnken试验设计方法,进行三因素三水平二次旋转正交组合试验,得到最优参数组合为侧边扫入深度440 mm、胶辊间距15 mm和侧边扫入角度0°。在此工况下进行验证试验,得到油茶果采摘率为92.96%,花苞损伤率为6.36%。

筛辊间隙可调的螺旋挤压式油茶果脱壳机设计与研究

为改进油茶果脱壳机性能,提高脱净率、降低破籽率,基于油茶果的生物特性和常见脱壳机工作原理及结构特点,采用挤压、揉搓原理,提出一种螺旋挤压式脱壳间隙可调的高效低损脱壳方式,并通过EDEM构建油茶脱壳仿真模型,对脱壳过程进行可行性分析。选取脱壳辊筒转速、筛辊间隙、含水率3个因素,以脱净率和破籽率的综合加权评分为指标进行正交优化试验。研究结果表明:对综合指标影响的显著顺序为辊筒转速、含水率、筛辊间隙,优化后的辊筒转速350 r/min、筛辊间隙30 mm、含水率55%,此条件下进行8次验证试验,脱净率为97.19%,破籽率为2.85%,处理量可达到2 t/h。研究结果为油茶果脱壳加工提供参考。

高填充油茶果壳基木塑复合材料的制备及力学性能

以油茶果壳和不同塑料即聚丙烯、高密度聚乙烯(PE-HD)、低密度聚乙烯、线性低密度聚乙烯为原料,采用模压成型的方法制备了高填充油茶果壳基木塑复合材料,利用电子万能试验机和悬臂梁冲击试验机测试其力学性能。通过单因素试验分析塑料种类对复合材料力学性能的影响,确定较优塑料种类后进一步优化制备参数。以壳粉含量、增容剂马来酸酐接枝聚乙烯(MAPE)含量、热压温度、热压时间为设计因素,以弯曲强度、弯曲弹性模量、拉伸强度、冲击强度为力学性能优化目标,设计L_(9)(3^(4))正交试验,研究了高填充油茶果壳基木塑复合材料的制备工艺,利用极差分析和方差分析得到了较优配方和工艺参数组合。研究表明:当添加塑料为PE-HD时,复合材料的弯曲强度最大为34.40 MPa,拉伸强度最大为18.20 MPa,力学性能较优;壳粉含量为65%时,添加7%MAPE的复合材料强度较好,弯曲强度最大为33.66 MPa;优化制备参数组合为壳粉含量55%,MAPE含量5%,热压温度160℃,热压时间10 min。

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HOG+LBP特征的油茶果壳籽自动识别方法

该文利用自行搭建的油茶果壳籽分选装置采集壳籽图像,提出一种HOG和LBP特征融合的方法应用于壳籽的自动识别,实现了油茶果壳籽快速分选。将采集图像进行预处理,分割出壳籽前景图像,提取壳籽的HOG形状特征和LBP纹理特征信息,为了提升检测速率,分别采用主成分分析法(PCA)对HOG特征、LBP特征以及HOG+LBP特征进行降维,利用BP神经网络(BP)、朴素贝叶斯(NBM)、K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)等4种机器学习算法训练壳籽分类模型,并通过测试集对比各分类模型性能。实验结果表明,HOG+LBP融合特征的支持向量机分类模型识别效果最好,其训练准确率为100%,平均测试准确率为96.00%,并且特征融合后的识别准确率均高于单一特征,说明该方法对于油茶果壳籽的自动识别有效。

油茶果壳生物基材料研究进展及展望

油茶作为木本食用油料树种在南方各省被广泛种植,其加工剩余物油茶果壳若未合理有效利用,将对空气、水体等生态造成污染。油茶果壳富含中孔结构,用其制备活性炭,可用于吸附或电池、电极与电容器领域;油茶果壳去除木质素得到的综纤维素,可制备综纤维素膜材料或纳米纤维素膜材料,用于包装、纺织和医疗等领域;油茶果壳富含木质素及茶皂素等天然活性物质,可制备油茶果壳基树脂用作做胶合材料并具有耐恶劣气候及阻燃等特性;油茶果壳经热压工艺制备刨花板,可用于家具及建筑等领域;油茶果壳作为增强相与塑料复合制备木塑复合材料,可用于园林和室内装潢等领域。本文综述了油茶果壳在上述领域的研究进展,并对油茶果壳生物基材料提出了展望。

油茶果园施肥一体机的设计与试验

针对丘陵山区油茶果园现有小型开沟施肥机具存在作业功能单一、运动不灵活、动力不足、耕作深度不稳定不合格等问题,开发研究出适合油茶果园挖穴施肥覆土的施肥一体机。介绍整机的参数和工作原理,对挖穴钻头进行设计,分析挖穴过程中杠杆式进给时机具运动状况,设计合理的机架和手扶架尺寸以便于人工操作;选择结构简单、排肥稳定的外槽轮式排肥并设计排肥器尺寸以满足农艺要求;设计可调高低和角度以更好贴合地面的覆土板,增加覆土率和覆土后的平整性。实验结果表明,施肥一体机整机作业性能良好,机具运动灵活、转弯性能良好,操作简单、劳动强度低;平均挖穴深度均值为203.1 mm,挖穴深度变异系数3.2%,外槽轮式排肥器排肥量理论与试验相对误差为1.7%,整体性能满足油茶果园追肥农艺要求。