近日，工學(xué)院徐道春教授課題組在林果智能化采收研究領(lǐng)域和無(wú)損檢測領(lǐng)域取得新進(jìn)展，兩項工作的研究成果以論文形式分別發(fā)表于農林科學(xué)領(lǐng)域中國科學(xué)院一區TOP期刊《Industrial Crops and Products》（IF=5.90）和中國科學(xué)院二區TOP期刊《Journal of Food Engineering》（IF=5.50）。

論文1以“Test and analysis of walnut (Juglans regia L.) tree vibration transfer based on a low-frequency shaking table”為題，工學(xué)院博士研究生曹佳樂(lè )為論文第一作者，徐道春教授和青年教師白效鵬為共同通訊作者，北京林業(yè)大學(xué)為第一完成單位。論文主要信息如下：

低頻冠層搖床可以實(shí)現中國核桃園的機械化采收，振動(dòng)傳遞的研究是低頻冠層搖床采收作業(yè)的重要前提。本研究通過(guò)進(jìn)行振動(dòng)參數、樹(shù)體生物特征參數與比例加速度之間的振動(dòng)傳遞試驗得到重要發(fā)現，研究指出低頻搖床最佳運行頻率范圍為 5.5Hz-7.5 Hz，最佳振幅范圍為 60-80 mm；提出了較高精度的預測模型，該模型可以指導低頻冠層搖床調節作業(yè)參數。研究結果為智能低頻冠層搖床的研發(fā)奠定了理論基礎。

論文2以“Online sorting of surface defective walnuts based on deep learning”為題，工學(xué)院博士研究生王景巍為論文第一作者，青年教師白效鵬和徐道春教授為共同通訊作者，北京林業(yè)大學(xué)為第一完成單位。論文主要信息如下：

目前核桃產(chǎn)業(yè)中的品質(zhì)分選工序中仍采用人工觀(guān)察分選的工作方式，該方式勞動(dòng)強度大，工作效率低，且易發(fā)生漏選情況。本研究以圖像語(yǔ)義分割算法為檢測方法，研制了一款基于機器視覺(jué)的外觀(guān)缺陷核桃自動(dòng)清選機，具有良好的檢測精度與檢測效率。

兩項工作分別得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計劃子課題（2019YFD1002401），國家自然科學(xué)基金項目（52206229）和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專(zhuān)項資金（BLX202127）等項目的資助。

論文1鏈接：https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2024.118797

論文2鏈接：https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2024.112133