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%,平均检测时间为85.06 ms,满足油茶果的壳籽在线快速分选要求。该研究提出的改进卷积神经网络模型具有较高的准确率与较强的泛化能力,可为深度学习运用于油茶果壳籽实时分选提供理论参考。

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%。