茶鲜叶智能分级装置设计与试验

来源：中国农机化学报杂志2025年第3期北京时间：

作者：吴坚, , 叶梦焱, 张同锋

单位：（1. 浙江科技大学，杭州市，310023； 2. 浙江省食品物流装备技术研究重点实验室，杭州市，310023；3. 浙江微松冷链科技有限公司，杭州市，310023）

摘要：为实现不同等级的龙井茶鲜叶在线分级，提出一种基于机器视觉的茶鲜叶在线检测与分级方法，设计并制造一套智能分级装置。通过添加坐标注意力机制、引入空洞空间卷积池化金字塔和改进特征融合网络对YOLOv5s进行优化得到YOLOv5s—CAB，识别的平均精度均值为90.4%，召回率为87.8%。在茶鲜叶分级装置上进行试验，结果表明：确定最佳参数茶鲜叶下落速度和传送带速度分别为2.08 g/s、150.00 mm/s时，识别的准确率达95.58%，验证装置的可行性与可靠性，为茶鲜叶的智能化分级提供技术支撑。

关键词：茶鲜叶,深度学习,实时检测,智能分级

基金资助：浙江省食品物流装备技术研究重点实验室开放基金（KF2022003yb）