基于機器視覺和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的切花玫瑰瓶插壽命預(yù)測

翟超男++張海東++王孟++邢志中++郭小軍++陳騰

摘要：對切花玫瑰瓶插壽命進行預(yù)測，利用機器視覺提取顏色和形狀特征參數(shù)共15個，并結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN建立預(yù)測模型。該預(yù)測模型的輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)元數(shù)分別為15、15和1，訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)R2=0.939 4，訓(xùn)練集均方根誤差RMSEC=0.784 9；其預(yù)測集相關(guān)系數(shù)R2=0.850 7，預(yù)測均方根誤差RMSEP=1.205 1。結(jié)果表明，機器視覺結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測切花玫瑰的瓶插壽命。

關(guān)鍵詞：機器視覺；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；切花玫瑰；瓶插壽命

中圖分類號：S126 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）08-1564-03

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.08.041

Prediction of Vase Life of Cut Roses Based on Machine Vision

and Artificial Neural Network

ZHAI Chao-nan，ZHANG Hai-dong，WANG Meng，XING Zhi-zhong，GUO Xiao-jun，CHEN Teng

（Mechanical and Electrical Engineering College，Yunnan Agricultural University，Kunming 650201，China）

Abstract：In order to predict rose vase life of cut flowerwe， using machine vision to extract color and shape feature parameters，a total of 15，and combined with artificial neural network ANN prediction model was established. The ANN model consisted of 15，15， and 1 neurons in the input，hidden，and output layers. The ANN model using the validated data showed a good predictability between the predicted and observed values（R2=0.850 7， RMSEP=1.205 1）， similar to using the trained data（R2=0.939 4， RMSEC=0.784 9）. The results showed that the ANN model based on machine vision can predict the vase life of cut roses accurately.

Key words： machine vision；artificial neural network；cut rose；vase life

玫瑰（Rosa rugosa Thunb.）為薔薇科薔薇屬落葉灌木，被稱為花中皇后。瓶插壽命是鮮切花的重要品質(zhì)之一，而中國鮮切花保鮮技術(shù)還有很多問題和不足[1，2]，直接影響鮮切花的觀賞價值。傳統(tǒng)瓶插壽命測定需要將物理方法和感官評定法相結(jié)合，操作繁瑣、耗時，且易受外界因素和個人主觀因素的干擾。機器視覺技術(shù)因其檢測結(jié)果準(zhǔn)確、檢測速度快、操作方便和易于實現(xiàn)在線檢測等優(yōu)點，已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評價和分級檢測中[3，4]。近年來，機器視覺技術(shù)也已開始被應(yīng)用于花卉品種識別、品質(zhì)分級[5-10]以及瓶插壽命預(yù)測等研究中，但關(guān)于利用機器視覺技術(shù)預(yù)測鮮切花瓶插壽命的研究較少。國外學(xué)者Brosnan等[10]利用機器視覺技術(shù)研究百合切花不同插花期的變化規(guī)律，結(jié)果表明，顏色特征比形狀特征更能表征百合花切花的瓶插壽命；Byungchun等[11]利用機器視覺技術(shù)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對切花玫瑰進行瓶插壽命預(yù)測，提取了29個特征參數(shù)，結(jié)果表明，機器視覺技術(shù)預(yù)測切花玫瑰瓶插壽命是可行的，但29個參數(shù)中包括玫瑰花生長期生理參數(shù)，而對市售絕大多數(shù)玫瑰花而言，其生長期生理參數(shù)都是未知的，因此無法用于瓶插壽命預(yù)測。本研究利用機器視覺技術(shù)提取切花玫瑰的顏色和形態(tài)共15個特征參數(shù)，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立其瓶插壽命預(yù)測模型，以驗證利用玫瑰花采切后的圖像參數(shù)預(yù)測切花玫瑰瓶插壽命的可行性，并為切花品質(zhì)的機器視覺檢測提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 材料與設(shè)備

1.1.1 試驗材料 試驗用玫瑰品種為卡羅拉（超玫），采自昆明市斗南花卉基地，采切生長健壯、無彎莖、無病蟲害、開花指數(shù)一致（2級）的花枝，共148支。隨機選擇其中的122支作為訓(xùn)練集樣本，用于建立預(yù)測模型，剩下的26支作為預(yù)測集樣本，用來檢驗?zāi)Ｐ偷男阅?。樣本自母體采切后立即放入水桶中，并于2 h內(nèi)運回實驗室。統(tǒng)一修剪后放入500 mL飲料瓶中，瓶插液為蒸餾水。室溫25 ℃，濕度30%～40%。

1.1.2 試驗設(shè)備 圖1中彩色CCD工業(yè)相機采用DFK 31BG03.H（德國），分辨率為1 024×768，鏡頭焦距為50 mm。光源箱長100 cm、寬50 cm、高150 cm，光源箱內(nèi)壁貼上白卡紙以使光線能夠均勻散射。光源為Philips公司的T5 Essential Batten—TCH086 21W/840冷光燈，在光源箱內(nèi)4個角各布置1個。在光源箱內(nèi)安裝有1個可載切花玫瑰的夾子，以保證每幅切花玫瑰圖像都具有相同的清晰度。采集的圖像數(shù)據(jù)通過千兆網(wǎng)線傳輸?shù)接嬎銠C。本研究中相機工作參數(shù)設(shè)定為：曝光時間1.778 s；增益1.625 dB；亮度90；紅增益1；藍增益1。

1.1.3 系統(tǒng)標(biāo)定 系統(tǒng)標(biāo)定的精度直接影響圖像測量的結(jié)果，采用網(wǎng)格標(biāo)定法對系統(tǒng)進行標(biāo)定[12]。在紙上繪制邊長為10 mm的正方形網(wǎng)格，在保證網(wǎng)格平面與光軸嚴(yán)格垂直的情況下，采集該網(wǎng)格圖像。本研究中系統(tǒng)標(biāo)定的結(jié)果為水平方向Kx=0.092 7 mm/pixel；垂直方向Ky=0.093 4 mm/pixel。

系統(tǒng)標(biāo)定之后，在保持同焦距、同物距、被測物體平面與光軸垂直的條件下采集圖像。

1.2 試驗方法

1.2.1 圖像采集 每天18：00對切花玫瑰的圖像進行采集。將切花玫瑰從瓶中取出置于載物夾中，使花苞頂面保持水平，每個樣本分別采集4次RGB數(shù)字圖像并保存，圖像采集完成后立即將切花放回瓶中。

1.2.2 瓶插壽命觀測 圖像采集后，對切花玫瑰進行觀測記錄，若出現(xiàn)彎莖、枯萎或藍變現(xiàn)象則認(rèn)為切花壽命終結(jié)，記錄壽命時間。

3 人工神經(jīng)瓶插壽命預(yù)測

3.1 預(yù)測模型的建立

3.1.1 層結(jié)構(gòu)的確定 采用單隱含層的三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以切花玫瑰的顏色特征和形狀特征等15個參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，即輸入層神經(jīng)元數(shù)為15，以瓶插壽命值為輸出，即輸出層神經(jīng)元數(shù)為1。

圖4顯示了BP預(yù)測模型的均方根誤差隨隱含層神經(jīng)元數(shù)的變化趨勢，在隱含層神經(jīng)元數(shù)由1增加到35的過程中，訓(xùn)練集均方根誤差逐漸減小，預(yù)測集均方根誤差先逐漸減小而后逐漸增加，當(dāng)隱含層神經(jīng)元數(shù)為15時，預(yù)測集均方根誤差達到最小值，訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)為0.939 4，均方根誤差為0.784 9，已表現(xiàn)出較好的預(yù)測性能。因此，本研究中選取隱含層神經(jīng)元數(shù)為15。

3.1.2 其他參數(shù)的確定

1）目標(biāo)誤差。設(shè)定該研究中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)誤差為0.01；

2）激活函數(shù)。隱含層的激活函數(shù)多采用S形函數(shù)，輸出層則采用線性函數(shù)。隱含層采用正切函數(shù)傳遞函數(shù)‘tansig，輸出層采用線性傳遞函數(shù)‘purelin；

3）學(xué)習(xí)率。學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.05；

4）迭代次數(shù)。設(shè)定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)為1 000次。

圖5為預(yù)測模型測試急的預(yù)測誤差隨迭代次數(shù)的變化。

3.2 預(yù)測性能分析

表2列出了切花玫瑰瓶插壽命BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的性能。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)R2=0.939 4，訓(xùn)練集均方根誤差為RMSEC=0.784 9；預(yù)測集相關(guān)系數(shù)R2=0.850 7，預(yù)測集均方根誤差為RMSEP=1.205 1，表明BP模型具有較好的預(yù)測性能。圖6為BP模型訓(xùn)練集和預(yù)測集的瓶插壽命預(yù)測值與實測值之間的散點圖。訓(xùn)練集和預(yù)測集的瓶插壽命預(yù)測值都均勻地分布在45°線兩側(cè)，且偏差較小，表明BP網(wǎng)絡(luò)模型能較好地預(yù)測切花玫瑰的瓶插壽命。

4 結(jié)論

本研究利用機器視覺技術(shù)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立切花玫瑰瓶插壽預(yù)測模型，其預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為RP2=0.850 7，預(yù)測均方根誤差RMSEP=1.205 1。結(jié)果表明，利用采切后玫瑰花的顏色和形狀特征參數(shù)預(yù)測其瓶插壽命是可行的。

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