改进EfficientNetV2轻量化网络的油茶果壳籽分选模型

来源：中国农机化学报杂志2026年第6期北京时间：

作者：段宇飞, 马明远, 王焱清

单位：1. 湖北工业大学农机工程研究设计院，武汉市，430068；2. 湖北省农机装备智能化工程技术研究中心，武汉市，430068

摘要：为高效地完成油茶果加工中果壳与茶籽的分选任务，提出FS—EfficientNetV2壳籽分选轻量化网络模型。首先，在EfficientNetV2网络中的Fused—MBConv模块上添加多路径特征增强分支，将网络数据并行化以获得更加丰富的特征信息；其次，引入SRM注意力机制与多路径特征增强流结构融合，增加网络对油茶果壳籽图像局部特征的关注度；最后，将Fused—SRM模块植入网络构成一种新的模型FS—EfficientNetV2。结果表明，FS—EfficientNetV2模型的验证准确率达到99.23%，模型大小仅有3.57 MB，单个样本的平均检测时间为12.82 ms，相比于原模型准确率提升0.48%，模型大小减少73.42 MB，检测耗时缩短17.1 ms，同时改进模型在与MobileNetV3、ResNet50和VGG16对比中性能表现最佳。改进的油茶果壳籽分选模型更加轻量化，进一步提升壳籽分选效率，为油茶果壳籽分选模型的实际部署提供一种可行的技术支撑。

关键词：油茶果,壳籽分选,EfficientNetV2,注意力机制,融合

基金资助：湖北省重点研发计划项目(2020BBA042)；湖北工业大学科研启动基金项目(BSQD2017076)