茶鮮葉智能分級裝置設計與試驗

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摘要：

為實現(xiàn)不同等級的龍井茶鮮葉在線分級，提出一種基于機器視覺的茶鮮葉在線檢測與分級方法，設計并制造一套智能分級裝置。通過添加坐標注意力機制、引入空洞空間卷積池化金字塔和改進特征融合網絡對YOLOv5s進行優(yōu)化得到YOLOv5s—CAB，識別的平均精度均值為90.4%，召回率為87.8%。在茶鮮葉分級裝置上進行試驗，結果表明：確定最佳參數(shù)茶鮮葉下落速度和傳送帶速度分別為2.08g/s、150.00mm/s時，識別的準確率達95.58%，驗證裝置的可行性與可靠性，為茶鮮葉的智能化分級提供技術支撐。（剩余11646字）