摘要：发芽与表面损伤检测是鲜食马铃薯商品化的重要环节。针对鲜食马铃薯高通量分级分选过程中,高像素图像目标识别准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的商品马铃薯发芽与表面损伤检测方法。以Faster R-CNN为基础网络,将Faster R-CNN中的特征提取网络替换为残差网络ResNet50,设计了一种融合ResNet50的特征图金字塔网络(FPN),增加神经网络深度。采用模型对比试验、消融试验对本文模型与改进策略的有效性进行了试验验证分析,结果表明:改进模型的马铃薯检测平均精确率为98.89%,马铃薯发芽检测平均精确率为97.52%,马铃薯表面损伤检测平均精确率为92.94%,与Faster R-CNN模型相比,改进模型在检测识别时间和内存占用量不增加的前提下,马铃薯检测精确率下降0.04个百分点,马铃薯发芽检测平均精确率提升7.79个百分点,马铃薯表面损伤检测平均精确率提升34.54个百分点。改进后的模型可以实现对在高分辨率工业相机采集高像素图像条件下,商品马铃薯发芽与表面损伤的准确识别,为商品马铃薯快速分级分等工业化生产提供了方法支撑。

摘要：针对现有块根块茎类果蔬削皮设备去皮效果差、损失率高的问题,设计一种块根块茎类物料连续削皮设备。对关键部件进行理论分析和参数选择,通过样机性能试验进行可靠性和实用性验证。以马铃薯和红薯为试验物料,去皮干净率和去皮损失率为试验指标,在削皮样机上进行正交试验。结果表明,马铃薯综合削皮质量影响因素主次顺序为拨料块高度、刮板速度、刀盘转速,最优参数组合为刀盘转速420 r/min,刮板速度0.0175 m/s,拨料块高度8 mm,去皮干净率为95.59%,去皮损失率为15.77%;对红薯综合削皮质量影响主次顺序为刀盘转速、拨料块高度、刮板速度,最优参数组合为刀盘转速373 r/min,刮板速度0.021 m/s,拨料块高度8 mm,去皮干净率为96.18%,去皮损失率为10.35%。研究为深入研发自动化块根块茎类果蔬连续削皮设备、实现自动化高效削皮作业提供参考。

摘要：国内马铃薯净菜和鲜切产品的需求巨大,针对我国马铃薯加工和机械化去皮技术发展滞后的问题,设计了一款刀盘式马铃薯削皮装置,可实现马铃薯的切削、排屑和排料等作业。利用该装置进行削皮试验研究,结果表明,削皮效果影响程度依次为刀盘转速>削皮时间>尺寸规格>单次喂入量。最佳切削工艺参数为中型马铃薯(90 mm<长径≤120 mm,200 g<单个质量m≤400 g),一次喂入4 kg,以325 rmin加工50 s,在此加工参数下,基于图像处理的削皮评分94.1,损耗评分89.6,损伤评分99.3,综合评分94.3。