茶叶正在采摘和加工过程中，易混入茶梗、茶果、碎石等杂质，影响茶叶口感和质量平安，需对杂质进行拣剔除杂，可以或许提拔茶叶价值。高端名优绿茶的杂质次要依托人工拣剔，劳动强度大，是茶叶精制中质量取成本节制的瓶颈环节。针对这一财产手艺难题，本研究提出一种基于深度进修的轻量假名优日照绿茶的杂质智能检测方式。瓜子壳、碎石及茶果等多类杂质的数据集上尝试YOLOv8n，s，m，l，x模子，对比尝试成果，选择YOLOv8n模子做为根本模子，YOLOv8l模子做为教师模子。通过对根本模子改换丧失函数为MPDIoU、从干部门改换轻量化卷积模块ADown、模子剪枝及学问蒸馏，尝试成果表白，改良模子的GFLOPs、Parameters、P、R、mAP、FPS别离为4。2、791966 B、0。9379、0。8959、0。9484、1362。7，比拟原模子，P、R、mAP、FPS别离提高0。0216、0。0320、0。0261、368。0，GFLOPs、Parameters别离降低3。9(48。15%)、2214462 B(73。66%)，改良模子正在检测机能提拔的同时，降低了复杂度，满脚名优绿茶杂质检测分拣要求，为名优绿茶中杂质的智能化分拣供给了手艺支撑。农业科学院茶叶研究所为第一完成单元，石河子大培博士生丁泽中为第一做者，该研究获得沉点研发项目（2023CXGC010702， 2023LZGCQY015）、济南市农业科技攻关项目（GG202415）和现代农业财产手艺系统(SDAIT19)的赞帮。

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2026-01-01 19:47