双辊式花生种子分级机构设计与优化

针对花生小区播种常见花生种子分级机具分级精度低的问题,设计了1种双辊式花生种子分级机构,并对其关键部件进行了优化选型;利用EDEM软件对花生种子分级进行仿真分析,确定了螺旋转辊轴段长度、螺旋转辊转速和喂入速率是影响分级精度的主要因素;设计了三因素Box-Behnken试验,利用Design-Expert软件对试验结果进行方差分析,建立了显著参数的回归模型,获得了双辊式花生种子分级机构的最优组合参数:螺旋转辊轴段长度为171.9 mm,螺旋转辊转速为149.52 r/min,喂入速率为5.82粒/s。试验表明,在该组合参数下花生种子的分级精确率可达93.69%。研究结果可为双辊式小区花生种子分级机具的设计与改进提供理论基础。

花生荚果分级机械研究现状与发展建议

花生荚果分级技术是花生贮藏、深加工及提高产品档次和附加值的关键技术之一。通过研究当前国内外花生荚果分级技术并分析其发展现状,提出了今后花生荚果分级设备研究过程中应解决的问题,并对其未来的发展方向进行了探讨。

基于频率通道注意力网络的花生图像识别

为了解决不同等级花生果的外形和颜色相似性大、难以分类识别的问题,本研究在ResNet50的基础上进行了改进。首先,在每个残差结构中引入频率通道注意力(Frequency Channel Attention,FCA)机制,减少图像特征信息的丢失,保留更多细节信息;其次,通过可学习的自适应激活函数(Activate or Not,ACON)进行激活,动态地学习了激活函数的非线性程度,激活过程更加稳健而有效;最后,利用梯度集中(Gradient Centralization)的动量梯度下降算法优化损失函数。同等实验条件下对比VGG16、AlexNet和未改进的ResNet50模型,该模型性能最优,模型参数大小为127 MB,单张图耗时0.31 s,测试集上平均识别准确率为98%,高出模型改进前2.46个百分点。FAG-ResNet50模型可以很好地解决花生果分类问题,为智能花生果分级设备的开发奠定了技术基础。