近日,茶叶所在Foods(IF=5.2,中科院2区)上发表了题为“Quality Detection and Grading of Rose Tea Based on a Lightweight Model”的研究论文。
平阴玫瑰作为中国传统玫瑰的代表,具有大瓣厚色艳,香味浓郁,品质优异等特点。玫瑰花茶按绽放程度分为花冠茶与花蕾茶,又按外形、大小、色泽等分为7类品质等级,具有性温、味甘、微苦,具有理气解郁、活血散淤、软化血管、美容养颜的作用。
玫瑰产业是劳动密集型产业,玫瑰花茶的分级分拣主要靠人工视觉经验分级和分拣,费时耗力、效率低下、成本投入大。针对这一产业问题,本研究提出了一种基于机器视觉与轻量化YOLOv8n模型的玫瑰花茶识别与分级方法,以推进玫瑰花茶智能分拣机器人研发及产业的自动化。首先,基于YOLOv8n检测模型,将四种注意力机制分别引入Backbone,比较实验结果选择CBAM注意力机制;其次,在Neck部分使用轻量化模块C2fGhost取代原有的C2f模块,模型在保持检测性能的同时实现轻量化;最后,使用SIoU Loss代替CIoU Loss来提高模型的边界回归性能。
结果表明,改进后的模型mAP、P、R、FPS、GFLOPs、Params分别为86.16%、89.77%、83.01%、166.58帧·s-1、7.978G、2.746M,相较于原模型,mAP、P、R分别提高0.67、0.73、0.64个百分点、GFLOPs、Params分别减少0.88G、0.411M,FPS相当。所建模型在满足玫瑰花茶检测分级要求的同时,实现了轻量化,为后续实际生产中玫瑰花茶检测分级模型的部署提供了技术支持和理论研究。
茶叶所董春旺研究员为论文通讯作者,石河子大学联培生丁泽中与茶叶所博士后陈之威为论文共同第一作者,该研究得到山东省农业科学院333工程(CXGC2023G33)、山东省农业良种项目(2023LZGCQY015)和山东省现代农业产业技术体系(SDAIT19-15)的资助。(撰写:陈之威 核稿:董春旺)
文章链接:https://www.mdpi.com/2304-8158/13/8/1179
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