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茶叶抖筛机是茶叶精加工的关键装备,传统抖筛装备主要通过经验设计,筛分性能较差,主要表现在筛净率较低、误筛率较高。该研究结合抖筛机的筛分原理,运用solidworks构建虚拟样机,利用EDEM软件建立茶叶颗粒离散元仿真模型,通过单因素仿真试验对茶叶颗粒进行动力学分析,结果表明,连杆长度、曲柄半径和筛面倾角是茶叶抖筛机筛分性能的主要影响因素。以筛净率、误筛率为评价指标,设计三因素三水平二次旋转正交试验,并运用Design-Expert软件对试验数据进行回归分析,当连杆长度为1 977 mm、曲柄半径为25 mm、筛面倾角为2.8 °时,茶叶筛净率为94.5%、误筛率为4.61%,筛分性能最优。以最优结构参数进行验证试验,筛净率为93.8%,误筛率为4.73%,生产效率为319kg/h,较优化前筛净率提高3.42%,误筛率降低7.62%,生产效率提高8.87%。该研究结果可为茶叶筛分装备的优化提供理论依据。 相似文献
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针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSConv),增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)替换为加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块(simple attention module,SimAM),提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均精确率均值(mean average precision,mAP)、F1得分(F1 score,F1)分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42 帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。 相似文献
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[目的] 对比分析西鄂尔多斯地区四合木与红砂灌丛的阻沙能力,为原生草原与荒漠过渡带植物的多样性保护和珍稀濒危物种保育提供理论依据与数据支持。 [方法] 以西鄂尔多斯国家级自然保护区内四合木(Tetraena mongolica)、红砂(Reaumuria soongorica)灌丛沙堆为研究对象,运用典型样方法对四合木和红砂灌丛沙堆形态与生长状况进行系统测定,探讨沙堆形态发育及阻沙能力与四合木和红砂灌丛形态的关系。 [结果] ①四合木和红砂灌丛沙堆均呈半椭球型发育,四合木灌丛沙堆形态参数显著大于红砂灌丛沙堆(p<0.05); ②四合木、红砂灌丛与沙堆形态参数间(灌丛高度除外)具有显著相关性(p<0.01)。四合木灌丛沙堆长轴、短轴、半径与高度之间均呈二次函数关系,表明四合木灌丛可能进入衰退阶段,而红砂灌丛沙堆长轴、短轴、半径与高度之间均呈线性关系,表明红砂灌丛沙堆仍在发育; ③当冠幅面积(Sp)≤1.44 m2时,红砂灌丛沙堆的体积大于四合木灌丛沙堆,当Sp>1.44 m2时,四合木灌丛沙堆的体积一直大于红砂灌丛沙堆。四合木和红砂灌丛单位冠幅面积所拦截的沙物质体积分别为0.13和0.06 m3。 [结论] 可以初步判断四合木的阻沙能力大于红砂。整体来看,四合木对风沙环境的适应性较红砂强,随着冠幅面积的增长四合木灌丛拦截沙物质的能力更强。 相似文献
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基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 总被引:1,自引:1,他引:0
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。 相似文献
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间作模式是实现重金属污染土壤边修复边生产的重要措施。通过盆栽实验,研究了超富集植物(少花龙葵、翅果菊)与能源植物(皇草、甜高粱)间作对Cd、Pb、Zn污染土壤修复的影响。结果表明,间作对土壤有机质没有显著影响,但能提高土壤中有效态Cd、Pb、Zn含量。与单作相比,间作显著增加了少花龙葵和翅果菊的生物量,而显著降低了两能源植物生物量。所有处理中,少花龙葵与皇草间作处理显著提高了皇草地上部Cd和Zn含量,翅果菊与皇草间作显著提高了两植物地上部Cd和Zn含量。此外,翅果菊与皇草间作显著增加了单株植物地上部Cd和Zn的累积。单盆中Cd和Zn累积量最大的是翅果菊与皇草间作处理(Cd为397.65μg·盆~(-1),Zn为4 169.42μg·盆~(-1)),其次为少花龙葵与皇草间作;少花龙葵与皇草间作对Pb累积量最大(Pb为158.28μg·盆~(-1)),翅果菊与皇草间作对Pb累积量为98.17μg·盆~(-1)。研究表明,翅果菊与皇草间作和少花龙葵与皇草间作可以显著提高Cd、Pb、Zn污染土壤的植物修复潜力。 相似文献
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