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山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉所在名優(yōu)綠茶雜質(zhì)檢測方面取得新進(jìn)展

2024-12-20 14:41:05 來源：山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 閱讀量：5199

　　近日车要，茶葉所加工團(tuán)隊在Food Research International(中科院一區(qū)Top，IF=7.0)上發(fā)表了題為“Impurity detection of premium green tea based on improved lightweight deep learning model”的研究論文崭倘。
 
　　茶葉在采摘和加工過程中翼岁，易混入茶梗、茶果司光、碎石等雜質(zhì)琅坡，影響茶葉口感和質(zhì)量安全，需對雜質(zhì)進(jìn)行揀剔除雜残家，能夠提升茶葉價值榆俺。高端名優(yōu)綠茶的雜質(zhì)主要依靠人工揀剔，其成本高闸骨、勞動強(qiáng)度大扯殴，是茶葉精制中質(zhì)量與成本控制的瓶頸環(huán)節(jié)。
 
　　針對這一產(chǎn)業(yè)技術(shù)難題奔祟，本研究提出一種基于深度學(xué)習(xí)的輕量化名優(yōu)日照綠茶的雜質(zhì)智能檢測方法鬓惶。在含有茶梗、瓜子殼翎丢、碎石及茶果等多類雜質(zhì)的數(shù)據(jù)集上實驗YOLOv8n庞炕，s，m量懂，l盒俏，x模型，對比實驗結(jié)果仿竣，選擇YOLOv8n模型作為基礎(chǔ)模型敷主，YOLOv8l模型作為教師模型。通過對基礎(chǔ)模型更換損失函數(shù)為MPDIoU氢觉、主干部分更換輕量化卷積模塊ADown幸亭、模型剪枝及知識蒸餾，實驗結(jié)果表明装获，改進(jìn)模型的GFLOPs瑞信、Parameters、P穴豫、R凡简、mAP、FPS分別為4.2精肃、791966 B秤涩、0.9379、0.8959司抱、0.9484筐眷、1362.7，相比原模型习柠，P匀谣、R、mAP资溃、FPS分別提高0.0216武翎、0.0320、0.0261走柠、368.0督巍，GFLOPs、Parameters分別降低3.9(48.15%)括者、2214462 B(73.66%)单旺，改進(jìn)模型在檢測性能提升的同時，降低了復(fù)雜度脂挥，滿足名優(yōu)綠茶雜質(zhì)檢測分揀要求拔怜，為名優(yōu)綠茶中雜質(zhì)的智能化分揀提供了技術(shù)支持。
 
　　山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所為第一完成單位骑枯，茶葉所董春旺研究員為第一通訊作者泥觉，石河子大學(xué)聯(lián)培博士生丁澤中為第一作者，該研究得到山東省重點(diǎn)研發(fā)項目(2023CXGC010702, 2023LZGCQY015)亩咪、濟(jì)南市農(nóng)業(yè)科技攻關(guān)項目(GG202415)和山東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系(SDAIT19)的資助紊捉。(撰寫：陳之威  核稿：董春旺)
 
　　文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.foodres.2024.115516。

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