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作者：李兵;朱勇;夏程龙;李飞龙;蔡振洋;吴昊;
单位：安徽农业大学工学院;茶树生物学与资源利用国家重点实验室;
摘要：碾茶是生产抹茶的原料，是确保抹茶品质最重要的一环。对碾茶进行快速有效分选是提高成品碾茶品质的重要环节。针对目前碾茶分选环节中存在分选效率低、劳动强度大等问题，提出了一种基于碾茶检测的在线分选方法，搭建了碾茶在线分选试验平台。根据碾茶识别的实时性和轻量化需求，开发了一种基于YOLOv5s-EfficientNet-SimSPPF的碾茶识别模型，模型引入EfficientNet主干网络和SimSPPF模块，在保证识别精度的基础上提高了模型识别速度，缩小模型大小。该研究还提出了一种基于碾茶在线识别结果进行分选的控制算法，以及一种辅助算法，防止分选过程中对工业相机视场域边界上的碾茶进行低精确度的二次识别与二次定位。最后，设计了碾茶在线分选试验，对混合碾茶叶片和梗茎的样品分选平均精度达到97.0%。提出的碾茶在线分选方法可以满足碾茶在线分选的实际需要，可作为抹茶精加工和碾茶分选操作的有效工具，也可为其他农产品的在线识别和连续分选提供参考。
关键词：碾茶识别;;改进YOLOv5s算法;;在线分选系统
基金资助：安徽省高等学校科学研究项目（2022AH040124）;; 安徽省科技厅科技攻关项目（2022296906020005）
