計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在水果分級(jí)中應(yīng)用的研究進(jìn)展

桑國(guó)珍

(渭南師范學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院 陜西 渭南 714099)

一、前言

傳統(tǒng)的水果分級(jí)是利用手工進(jìn)行分級(jí)，依靠人的肉眼和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，這種手工分級(jí)存在很多弊端，例如效率低下，速度慢，精度低而且人工成本高，直接影響了商品的成本等。勢(shì)必?zé)o法滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求，影響了經(jīng)濟(jì)效益。在現(xiàn)今激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，這些水果采摘后的商品化處理，既能增強(qiáng)其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，又能提高經(jīng)濟(jì)效益，而對(duì)水果進(jìn)行分級(jí)是其中商品化處理中的重要環(huán)節(jié)。

二、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在水果分級(jí)中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺(jué)試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取“信息”的人工智能系統(tǒng)，需要多種相關(guān)的理論、技術(shù)和方法的支持，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)中的應(yīng)用較為廣泛、現(xiàn)概括如下：

(一)蘋(píng)果分級(jí)

長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)的蘋(píng)果分級(jí)主要采用人工進(jìn)行分級(jí)，分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)有很大的出入，標(biāo)準(zhǔn)很難把握，分級(jí)的效率低，無(wú)法適應(yīng)規(guī)?；彤a(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)的要求。所以采用自動(dòng)的分級(jí)方式被提出，李慶中等人早在文獻(xiàn)中已提出基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋(píng)果顏色實(shí)時(shí)分級(jí)方法，首先介紹了對(duì)蘋(píng)果顏色進(jìn)行自動(dòng)分級(jí)的系統(tǒng)的硬件構(gòu)成,然后確定了蘋(píng)果顏色特征的提取方法,最后利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)了多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別器的學(xué)習(xí)設(shè)計(jì),從而實(shí)現(xiàn)了蘋(píng)果顏色的實(shí)時(shí)分級(jí)，試驗(yàn)結(jié)果表明,顏色分級(jí)識(shí)別準(zhǔn)確率到達(dá)90%以上,分級(jí)一個(gè)蘋(píng)果所用的時(shí)間為150ms。另在李慶中在文獻(xiàn)中在所報(bào)道的分級(jí)速度相對(duì)較快，通過(guò)多視覺(jué)、多光譜、光學(xué)成象以及機(jī)電技術(shù)的有機(jī)集成，提出了一種快速獲取水果全視角圖象的新方法，并完成了該系統(tǒng)的研制。目前有學(xué)者袁金麗等在文獻(xiàn)中提出采用蘋(píng)果顏色作為分級(jí)特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立分類(lèi)器的分級(jí)方法采將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)引入到蘋(píng)果進(jìn)行自動(dòng)分級(jí)研究中；龍滿(mǎn)生提出采用蘋(píng)果紋理作為分級(jí)特征，遺傳神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自動(dòng)分級(jí)。為了提高了蘋(píng)果分級(jí)的精度，龍滿(mǎn)生等人在文獻(xiàn)中通過(guò)提取更多的特征，并設(shè)分類(lèi)性能更優(yōu)的分類(lèi)器，利用機(jī)器視覺(jué)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種技術(shù),建立了蘋(píng)果綜合外觀品質(zhì)檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)蘋(píng)果正確分級(jí),正確率可達(dá)到90.8%,與此同時(shí)還借助于遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì),提高了其學(xué)習(xí)速度從而提高蘋(píng)果分級(jí)的精度。

(二)芒果分級(jí)

目前，芒果分級(jí)主要是采用人的肉眼和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判別，分級(jí)結(jié)果存在速度慢、精度低和人為損傷嚴(yán)重等不足，導(dǎo)致無(wú)法滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求，影響經(jīng)濟(jì)效益。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷成熟，文獻(xiàn)中報(bào)道，研究基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的芒果外觀品質(zhì)分級(jí)方法，可以解決芒果的商品化處理自動(dòng)等級(jí)分類(lèi)問(wèn)題。文獻(xiàn)中主要研究了在進(jìn)行芒果分級(jí)過(guò)程中，用投影法進(jìn)行圖像處理窗口的確定、采用彩色圖像矢量中值濾波法能夠相對(duì)較好地去除圖像采集過(guò)程噪聲的干擾，同時(shí)，又克服了傳統(tǒng)的將彩色圖像經(jīng)過(guò)處理再合成而產(chǎn)生原圖像中不存在的顏色的缺點(diǎn)；通過(guò)使用改進(jìn)的線性灰度變換進(jìn)行圖像增強(qiáng)以及用基于直方圖的閾值法分割圖像與背景。通過(guò)這一系列的圖像低層處理方法能滿(mǎn)足進(jìn)一步芒果表面缺陷檢測(cè)與分類(lèi)的要求，從而高效地實(shí)現(xiàn)芒果分級(jí)。

在此研究基礎(chǔ)上李國(guó)進(jìn)等人，針對(duì)目前芒果的外觀品質(zhì)分級(jí)主要采取人工方法所存在的不足，提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ELM)模型的芒果分級(jí)方法。這種芒果分級(jí)方法首先是利用圖像處理技術(shù)對(duì)拍攝到的芒果圖像進(jìn)行預(yù)處理；然后，根據(jù)芒果的外觀特征提取芒果面積、等效橢圓長(zhǎng)短軸之比、H分量均值和缺陷面積所占百分比4個(gè)特征參數(shù)，作為模型的輸入向量，并以芒果的三個(gè)等級(jí)級(jí)別為模型輸出向量。在模型的建立過(guò)程中，采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)對(duì)ELM隨機(jī)給定的輸入權(quán)值矩陣和隱層閾值進(jìn)行尋優(yōu)，最后以實(shí)驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明:使用粒子群算法優(yōu)化后的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型(PSOELM)與單純的ELM、傳統(tǒng)的BP和SVM相比，具有更高的分級(jí)精度，為水果的等級(jí)分級(jí)提供了一種新的方法。

(三)草莓分級(jí)

目前我國(guó)對(duì)草莓分級(jí)大部分采用人工分級(jí)，主要通過(guò)肉眼觀測(cè)來(lái)判斷等級(jí)。由于草莓大小不一，表面情況不同，單純地靠肉眼判斷分級(jí)效果不太好。而且在分級(jí)過(guò)程中容易將柔軟脆弱的果實(shí)損傷，影響草莓的銷(xiāo)售價(jià)格。近些年來(lái)，針對(duì)這些問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外研究人員進(jìn)行了相關(guān)研究曹其新等利用圖像信息處理技術(shù)，研制出根據(jù)草莓的形狀和尺寸進(jìn)行分級(jí)的自動(dòng)分選系統(tǒng)。日本學(xué)者Pepito M Bato等建立了檢測(cè)草莓形狀的三維形狀測(cè)量實(shí)驗(yàn)臺(tái)。Nagata M等研究了在OHTA色度空間下草莓收獲機(jī)器人的水果分離與分級(jí)方法。

在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)中，茍爽等人綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論方法，建立了包括圖像采集、圖像分割、建立極坐標(biāo)下草莓外形輪廓特征參數(shù)及顏色空間下成熟度特征參數(shù)的提取方法、模型識(shí)別各環(huán)節(jié)的草莓自動(dòng)分級(jí)方法，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。與人工分級(jí)結(jié)果相比，測(cè)試中準(zhǔn)確度可達(dá)到90%。不過(guò)需要注意的是在實(shí)際操作過(guò)程中要保證圖像采集時(shí)光照均勻、色溫適中，使圖像最大程度地反映草莓真實(shí)顏色，這樣能提高判別結(jié)果的準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)證明所提出方法的可行性和準(zhǔn)確性。

(四)葡萄分級(jí)

我國(guó)鮮食葡萄產(chǎn)量居世界首位,然而由于采后處理、分選分級(jí)技術(shù)水平低,我國(guó)葡萄產(chǎn)品在國(guó)際市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力較差,出口量很小。目前葡萄的分選分級(jí)主要由人工完成,效率低下且難以做到客觀準(zhǔn)確。葡萄是一種穗狀水果,形狀復(fù)雜,每穗果實(shí)包括相互堆積的多枚果粒,且果實(shí)柔軟多汁，因此基于機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行葡萄分級(jí)具有一定的特殊性，目前國(guó)內(nèi)鮮有報(bào)道在這方面的研究。文獻(xiàn)中報(bào)道，陳英等人參考人工分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)出一套葡萄實(shí)時(shí)檢測(cè)和分級(jí)系統(tǒng)，此套系統(tǒng)包括驅(qū)動(dòng)裝置、輸送機(jī)構(gòu)、夾持機(jī)構(gòu)、圖像采集與處理系統(tǒng)和分級(jí)控制系統(tǒng),將葡萄以懸掛方式連續(xù)輸送，兩個(gè)CD攝像機(jī)在外觸發(fā)模式下實(shí)時(shí)采集葡萄的兩面圖像。采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，基于RGB色彩空間計(jì)算果面著色率,采用投影面積法和果軸方向投影曲線計(jì)算果穗大小和形狀參數(shù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)葡萄外觀品質(zhì)分級(jí)。

三、小結(jié)

綜上所述，將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用在多種水果的自動(dòng)分級(jí)方法當(dāng)中能夠避免人工分級(jí)存在的多種弊端所帶來(lái)的不良后果。例如受個(gè)人主觀情緒和經(jīng)驗(yàn)的影響較大，效率低下，容易導(dǎo)致水果受損等等。同時(shí)，我們也可以將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)推廣應(yīng)用到更多品種水果分級(jí)中提供一定的思路及借鑒作用。