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基于轻量化卷积神经网络的油茶病害识别研究

江西农业大学学报 2024年

作者：聂刚刚饶洪辉康丽春李泽锋刘木华江西农业大学工学院江西省现代农业装备重点实验室

【目的】针对自然环境下油茶叶部病害图像识别准确率不高等问题，提出基于轻量化卷积神经网络ShuffleNet V2改进的多尺度油茶病害识别模型COLDR-Net(Camellia Oleifera Leaf Disease Recognition Net)。【方法】通过嵌入高效注意力模块E... 详细信息

【目的】针对自然环境下油茶叶部病害图像识别准确率不高等问题，提出基于轻量化卷积神经网络ShuffleNet V2改进的多尺度油茶病害识别模型COLDR-Net(Camellia Oleifera Leaf Disease Recognition Net)。【方法】通过嵌入高效注意力模块ECA(Efficient Channel Attention)来增强图像中病斑特征信息。设计了一种多尺度特征提取单元MFE(Multi-scale Feature Extraction)提升对细微病斑的识别能力。引入焦点损失(Focal Loss)函数替换交叉熵损失函数，缓解了样本类别分布不均衡导致模型对不同类别病害识别效果差异大的问题。采用Mish激活函数，避免了输入为负时产生的梯度消失问题，提升模型的表达能力。通过修剪网络层数及调整输出通道数优化网络结构，降低了模型的运算量和参数量，实现了模型的轻量化。【结果】实验结果表明，该模型在油茶病害数据集上准确率和F1分数分别为97.19%和97.08%，相比于AlexNet(93.04%)、VGG16(94.18%)、ResNet18(94.5%)、ResNet50(95.45%)以及MobileNetV3-Large(93.41%)准确率均有提升，较改进前的模型提高了4.07%。模型参数量为2.61M，FLOPs为0.24G，移动端单张图像平均推理时间为67ms。将模型部署在移动端Android平台开发了油茶病害识别系统。【结论】COLDR-Net模型能够有效满足油茶病害的实时识别需求，可为油茶病害防治和诊断及在移动终端等资源受限设备上应用提供参考。

关键词：深度学习图像识别油茶病害轻量化 ShuffleNet V2

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基于数字孪生的智慧化农业耕作研究

中国农机化学报 2024年第5期45卷 223-231页

作者：熊祥盛许静陈平录刘木华江西农业大学工学院南昌市330045 江西农业大学软件学院南昌市330045

智慧农业是未来农业发展的方向,智慧化农业耕作是实现智慧农业的基础之一。在深入探究数字孪生的概念与应用的基础上,提出基于数字孪生的智慧化农业耕作方案。首先分析智慧化农业耕作的需求和数字化土壤、土壤切削过程模拟、信息化农业... 详细信息

智慧农业是未来农业发展的方向,智慧化农业耕作是实现智慧农业的基础之一。在深入探究数字孪生的概念与应用的基础上,提出基于数字孪生的智慧化农业耕作方案。首先分析智慧化农业耕作的需求和数字化土壤、土壤切削过程模拟、信息化农业耕作机械装备等发展状况;然后对数字孪生的产生与演化过程进行探究,并详述数字孪生基本概念,列举数字孪生概念在众多领域的应用与拓展,提出基于数字孪生的智慧化农业耕作的系统架构,包括物理耕作系统、虚拟耕作系统、智慧服务系统、孪生数据管理中心4个部分;并分析基于数字孪生的智慧化农业耕作的关键支撑技术;最后以小面积田地区域为研究场景,实现数字孪生旋耕机耕作。将数字孪生技术应用于农业耕作领域可为智慧化农业耕作的实现提供解决方案。

关键词：农业耕作系统智慧农业数字孪生数据管理虚实结合

基于改进YOLACT的油茶叶片炭疽病感染严重程度分级模型

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智慧农业（中英文） 2024年第3期6卷 138-147页

作者：聂刚刚饶洪辉李泽锋刘木华江西农业大学工学院江西南昌330045 江西省现代农业装备重点实验室江西南昌330045

[目的/意义]炭疽病(anthracnose)作为油茶生长过程中重要的病害,其严重程度的精准判定对于精准施药和科学管理具有重大意义。本研究提出了一种改进YOLACT(You Only Look At CoefficienTs)分级模型Camellia-YOLACT,旨在实现对油茶叶片炭... 详细信息

[目的/意义]炭疽病(anthracnose)作为油茶生长过程中重要的病害,其严重程度的精准判定对于精准施药和科学管理具有重大意义。本研究提出了一种改进YOLACT(You Only Look At CoefficienTs)分级模型Camellia-YOLACT,旨在实现对油茶叶片炭疽病感染严重程度的自动、高效判定。[方法]首先在YOLACT主干网络部分使用Swin-Transformer来进行特征提取。Transformer架构的自注意力机制拥有全局感受野及移位窗口等特性,有效地增强了模型的特征提取能力;引入加权双向特征金字塔网络,融合不同尺度的特征信息,加强模型对不同尺度目标的检测能力,提高模型的检测精度;在激活函数的选择上,采用非线性能力更强的HardSwish激活函数替换原模型的ReLu激活函数。由于HardSwish在负值区域不是完全截断,对于输入数据中的噪声具有更高的鲁棒性,自然环境下的图像有着复杂的背景和前景信息,HardSwish的鲁棒性有助于模型更好地处理这些情况,进一步提升精度。[结果和讨论]采用迁移学习方式在油茶炭疽病感染严重程度分级数据集上进行实验验证。消融实验结果表明,本研究提出的Camellia-YOLACT模型的mAP75为86.8%,较改进前提升5.7%;mAPall为78.3%,较改进前提升2.5%;mAR为91.6%,较改进前提升7.9%。对比实验结果表明,Camellia-YOLACT在精度和速度方面表现均好于SOLO(Segmenting Objects by Locations),与Mask R-CNN算法相比,其检测速度提升了2倍。在室外的36组分级实验中进一步验证了Camellia-YOLACT模型的性能,其对油茶炭疽病严重程度的分级正确率达到了94.4%,K值平均绝对误差为1.09%。[结论]本研究提出的Camellia-YOLACT模型在油茶叶片和炭疽病病斑分割上具有较高的精度,能够实现对油茶炭疽病严重程度的自动分级,为油茶病害的精准防治提供技术支持,进一步推动油茶炭疽病诊断的自动化和智能化。

关键词：油茶叶部病害炭疽病 BiFPN YOLACT Transformer 深度学习

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基于轻量化卷积神经网络的油茶病害识别

江西农业大学学报 2024年第2期46卷 502-515页

作者：聂刚刚饶洪辉康丽春李泽锋刘木华江西农业大学工学院江西南昌330045 江西省现代农业装备重点实验室江西南昌330045

【目的】针对自然环境下油茶叶部病害图像识别准确率不高等问题,提出基于轻量化卷积神经网络ShuffleNet V2改进的多尺度油茶病害识别模型COLDR-Net(Camellia oleifera leaf disease recognition net)。【方法】通过嵌入高效注意力模块EC... 详细信息

【目的】针对自然环境下油茶叶部病害图像识别准确率不高等问题,提出基于轻量化卷积神经网络ShuffleNet V2改进的多尺度油茶病害识别模型COLDR-Net(Camellia oleifera leaf disease recognition net)。【方法】通过嵌入高效注意力模块ECA(efficient channel attention)来增强图像中病斑特征信息。设计了一种多尺度特征提取单元MFE(multi-scale feature extraction)提升对细微病斑的识别能力。引入焦点损失(focal loss)函数替换交叉熵损失函数,缓解了样本类别分布不均衡导致模型对不同类别病害识别效果差异大的问题。采用Mish激活函数,避免了输入为负时产生的梯度消失问题,提升模型的表达能力。通过修剪网络层数及调整输出通道数优化网络结构,降低了模型的运算量和参数量,实现了模型的轻量化。【结果】该模型在油茶病害数据集上准确率和F1分数分别为97.19%和97.08%,相比于AlexNet(93.04%)、VGG16(94.18%)、ResNet18(94.5%)、ResNet50(95.45%)以及MobileNetV3-Large(93.41%)准确率均有提升,较改进前的模型提高了4.07%。模型参数量为2.61 M,FLOPs为0.24 G,移动端单张图像平均推理时间为67 ms。将模型部署在移动端Android平台开发了油茶病害识别系统。【结论】COLDR-Net模型能够有效满足油茶病害的实时识别需求,可为油茶病害防治和诊断及在移动终端等资源受限设备上应用提供参考。

关键词：深度学习图像识别油茶病害轻量化 ShuffleNet V2

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齿梳式油茶花药采集器关键部件设计与试验

江西农业大学学报 2024年第4期 1037-1051页

作者：李忠英赖曲芳邓勇杰刘木华胡淑芬张露胡坚文曹昕奕林玉琴江西农业大学工学院江西省现代农业装备重点实验室江西农业大学林学院

【目的】针对油茶花粉人工采集难度大、耗时费工、尚未实现机械化等问题，为实现油茶花粉的机械化采收，提出一种通过采集油茶花药来收集花药裂开后释放全部花粉的研究思路，设计一种油茶花药采集装置，并对其工作过程及关键部件参数进... 详细信息

【目的】针对油茶花粉人工采集难度大、耗时费工、尚未实现机械化等问题，为实现油茶花粉的机械化采收，提出一种通过采集油茶花药来收集花药裂开后释放全部花粉的研究思路，设计一种油茶花药采集装置，并对其工作过程及关键部件参数进行设计与分析。【方法】基于油茶采粉与授粉农艺性状和力学特性的分析，设计一种齿梳式油茶花药采集器，并对油茶花药与齿梳分离机构相互作用过程进行力学分析，确定影响花药采摘性能的主要因素。以花药采净率、花朵损伤率为评价指标，采用单因素试验法，确定齿梳间隙、齿梳安装角度、齿梳辊转速的取值范围；并以齿梳间隙、齿梳安装角度、齿梳辊转速为试验因素，开展三因素三水平正交试验；以花药采净率、花朵损伤率为考核指标，运用Design-expert软件对试验因素进行参数优化，获得了各因素的最优参数组合。根据优化后的工作参数，进行油茶花药采摘性能试验，以采摘一朵油茶花花药的时间作为评价指标，测定齿梳式油茶花药采集器的采集效率。【结果】各因素对花药采净率影响的主次排序是齿梳辊转速、齿梳安装角度、齿梳间隙；对花朵损伤率影响的主次排序是齿梳辊转速、齿梳安装角度、齿梳间隙。综合分析选取较优参数组合为：齿梳间隙为0.59 mm，齿梳安装角度为58°，齿梳辊转速为322.23 r/min；该花药采集器采净率为97.02%，花朵损伤率为8.33%。采摘性能试验表明，齿梳式油茶花药采集器平均采集效率约为3.88 s/朵。【结论】提出的齿梳机构采摘花药的方法可行，研制的齿梳式油茶花药采集器运行稳定，满足油茶生产农艺要求，可为油茶机械化采粉技术与装备研究提供参考。

关键词：油茶花药采集器齿梳式关键部件采摘正交试验

油茶果分层采摘机构花苞损伤有限元分析及试验

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农机化研究 2024年第3期46卷 34-41页

作者：李庆松康丽春饶洪辉周华茂刘木华江西农业大学工学院/江西省现代农业装备重点实验室南昌330045

针对目前油茶果采摘机花苞损伤率高的问题,设计了一种油茶果分层采摘机构。利用Adams软件对油茶果与胶辊的接触碰撞进行仿真分析,得到油茶果的临界脱落速度为105mm/s;根据油茶花苞的生长特性,建立花苞与胶辊相互作用的有限元模型,在ANSY... 详细信息

针对目前油茶果采摘机花苞损伤率高的问题,设计了一种油茶果分层采摘机构。利用Adams软件对油茶果与胶辊的接触碰撞进行仿真分析,得到油茶果的临界脱落速度为105mm/s;根据油茶花苞的生长特性,建立花苞与胶辊相互作用的有限元模型,在ANSYS Workbench软件中仿真分析了花苞与胶辊的碰撞过程。研究结果表明:在油茶果临界脱离速度条件下,花苞与胶辊发生碰撞接触后等效应力和等效应变的值随着胶辊速度和胶辊直径的增加而增加,随着胶辊间距的增加先增加后减小,且花苞均未与果柄发生分离;分层采摘机构室内试验结果与仿真结果基本吻合,研究结果可为油茶果采摘装置的设计提供参考。

关键词：油茶果花苞有限元分析方法碰撞损伤

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旋转锹式油茶垦复装置的仿真分析与试验

农机化研究 2024年第4期46卷 29-35页

作者：王保阳康丽春饶洪辉李庆松陈佳刘木华江西农业大学工学院南昌330045

针对目前油茶林垦复机耕深较浅及未实现土垡翻扣等问题,根据铁锹深挖和翻土原理,设计了一种旋转锹式油茶垦复装置。对锹式垦复部件原理进行了分析,在EDEM中建立了锹与土壤相互作用离散元模型,仿真分析了锹与土壤相互作用后的应力应变规... 详细信息

针对目前油茶林垦复机耕深较浅及未实现土垡翻扣等问题,根据铁锹深挖和翻土原理,设计了一种旋转锹式油茶垦复装置。对锹式垦复部件原理进行了分析,在EDEM中建立了锹与土壤相互作用离散元模型,仿真分析了锹与土壤相互作用后的应力应变规律。基于不漏耕、不重耕的条件分析锹片端点运动轨迹,确定了锹片转速以及与其相匹配的前进速度。为验证垦复装置的垦复效果,以耕深和耕深稳定性系数为指标,以锹片转速为因素,在油茶林地进行了垦复试验。结果表明:在锹片入土倾角为70°、锹片转速为20~40r/min及其与匹配的前进速度下,垦复装置耕作正常,耕深平均值为159~166mm,耕深稳定性系数为92.72%~94.82%。

关键词：油茶林垦复旋转锹 EDEM

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便携式油茶果分层采摘装置设计与试验

农机化研究 2024年第1期46卷 191-195,201页

作者：李庆松周华茂饶洪辉康丽春杨家林刘木华江西农业大学工学院南昌330045

目前,油茶果采摘基本靠人工,采摘效率低,采摘成本高。为提高油茶果采摘效率,设计了一种便携式油茶果分层采摘装置。工作时,与油茶果、花苞长轴方向夹角为0°、30°、60°、90°方向分别施加拉力,油茶果和花苞的拉断力随着角度的增大而减... 详细信息

目前,油茶果采摘基本靠人工,采摘效率低,采摘成本高。为提高油茶果采摘效率,设计了一种便携式油茶果分层采摘装置。工作时,与油茶果、花苞长轴方向夹角为0°、30°、60°、90°方向分别施加拉力,油茶果和花苞的拉断力随着角度的增大而减小,且呈一定的线性关系,同方向的油茶花苞拉断力小于油茶果拉断力。采用ADAMS软件仿真分析了平行胶辊速度、平行胶辊间距和平行胶辊直径对油茶果脱落过程的影响规律,结果表明:油茶果受到的冲击力随平行胶辊速度和平行胶辊直径的增加而增加,随平行胶辊间距的增加而减少。采摘试验结果表明:当平行胶辊间距为21mm、胶辊直径为30mm时,油茶果采摘效率为42kg/h,为人工采摘的3倍左右。研究结果可为便携式油茶果采摘装置的研发提供参考。

关键词：油茶果分层采摘便携式胶辊

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水稻机械直播的土壤表层泥浆离散元参数标定

江西农业大学学报 2024年第1期46卷 232-240页

作者：王甜陈雄飞刘俊安刘木华余佳佳蔡金平陶中岩江西农业大学工学院/江西省现代农业装备重点实验室江西南昌330045

【目的】针对水稻机械直播稻田播前土壤与触土部件的相互作用机理不明确等问题,可利用离散元分析法研究影响水稻精量穴直播质量的因素。由于播前土壤的结构复杂,其表层泥浆与耕层存在一定差异,因此,需分层构建复合土壤模型。为获取精确... 详细信息

【目的】针对水稻机械直播稻田播前土壤与触土部件的相互作用机理不明确等问题,可利用离散元分析法研究影响水稻精量穴直播质量的因素。由于播前土壤的结构复杂,其表层泥浆与耕层存在一定差异,因此,需分层构建复合土壤模型。为获取精确的水稻机械直播的表层泥浆离散元参数,开展试验研究和仿真分析,并标定表层泥浆的离散元仿真参数。【方法】按照水稻精量穴直播的整地要求处理,并在播种前去田间获取表层泥浆,采用漏斗法进行泥浆堆积角试验,利用数显倾角仪多次测量泥浆堆积角并取平均值。选择EDEM离散元软件中Hertz-Mindlin with JKR接触模型,开展泥浆堆积角仿真试验。以堆积角为响应值,通过Plackett-Burman试验筛选出对堆积角影响显著的3个参数,进一步开展最陡爬坡试验缩小显著性参数的取值范围。采用Box-Behnken试验建立表层泥浆堆积角与筛选的显著性参数的回归模型,并以物理试验测得的泥浆堆积角为目标值,对显著性参数寻优得到最佳参数组合。将最优参数代入仿真软件验证表层泥浆颗粒离散元参数的准确性。【结果】泥浆堆积角物理试验获取表层泥浆堆积角为40.20°。Plackett-Burman试验结果表明,泥浆剪切模量、泥浆-泥浆表面能和泥浆-钢表面能对表层泥浆堆积角有显著性影响,其余试验因素对堆积角的影响均不显著。最陡爬坡试验将显著性参数的最优区间缩小为:泥浆剪切模量1.6~4.6 MPa、泥浆-泥浆表面能0.25~0.35 J/m^(2)、泥浆-钢表面能0.02~0.04 J/m^(2)。通过堆积角回归模型,获取最优解为:泥浆剪切模量1.839 MPa、泥浆-泥浆表面能0.25 J/m^(2)、泥浆-钢表面能0.029 J/m^(2)。将最优参数仿真软件验证的结果为39.10°,与泥浆堆积角物理试验结果的相对误差为2.74%。【结论】基于Hertz-Mindlin with JKR接触模型标定的水稻机械直播的表层泥浆颗粒离散元参数准确可靠,可为构建水稻机械直播稻田土壤的离散元模型提供理论依据。

关键词：水稻机械直播土壤表层泥浆离散元参数标定堆积角