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    基于模糊聚類分析的結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)檢測

    2021-02-10 11:54:36葛成鵬王振興李民贊李鴻強(qiáng)
    關(guān)鍵詞:記作長軸結(jié)球

    葛成鵬 王振興 孫 紅 李民贊 李鴻強(qiáng)*

    (1.河北建筑工程學(xué)院,河北 張家口 075000;2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100083)

    0 引 言

    卷心菜,通稱“包菜”,學(xué)名“結(jié)球甘藍(lán)”,是一種常見蔬菜.結(jié)球甘藍(lán)在我國“菜籃子”中占有重要的地位,是家庭主要食用蔬菜之一.

    農(nóng)業(yè)部2008年5月16日發(fā)布《結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)規(guī)格》(NY/T 1586-2008)標(biāo)準(zhǔn)[1],等級(jí)鑒別標(biāo)準(zhǔn)見表1.

    表1 結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    如表1所示,結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)主要評價(jià)指標(biāo)是葉球大小,外觀,緊實(shí)度,修正度,老幫,焦邊,側(cè)芽,機(jī)械損傷,病害,蟲害.度量值是一致,基本一致,相似;整齊,基本整齊,不整齊;有或者無;大量,少量,度量值界限模糊.

    結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)外在品質(zhì)的評價(jià),主要依靠人工感官判斷,存在判別標(biāo)準(zhǔn)不一致、效率低、誤差大、準(zhǔn)確性低等缺點(diǎn).機(jī)器視覺技術(shù)[2]結(jié)合模式識(shí)別方法作為一種無損檢測技術(shù),在農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)檢測[3]方面應(yīng)用比較廣泛.胡光輝等[4]提出了一種基于機(jī)器視覺和主成分分析優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的哈密瓜成熟等級(jí)識(shí)別方法,預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)86.59%.童旭[5]對無瑕疵水果的顏色特征、紋理特征和形態(tài)特征包括高度特征提取后,選取通過主成分分析后保留了95%的特征的12維向量作為輸入,建立了基于粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于水果表面等級(jí)分類識(shí)別.Unay D[6]在多光譜圖像上,通過與莖/花萼區(qū)域的最小混淆來精確分割缺陷之后,從分割區(qū)域中提取統(tǒng)計(jì)、紋理和幾何特征,利用這些特征訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)分類器和句法分類器對水果進(jìn)行兩類和多類分級(jí),總準(zhǔn)確率為93.5%.

    本研究,按照《結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)規(guī)格》(NY/T 1586-2008)標(biāo)準(zhǔn),基于機(jī)器視覺技術(shù),對結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)的無損檢測方法進(jìn)行研究,為結(jié)球甘藍(lán)的等級(jí)評定提供一種新的方法.

    1 材料和方法

    分級(jí)試驗(yàn)所用結(jié)球甘藍(lán)為圓頭結(jié)球甘藍(lán),共計(jì)108個(gè)試驗(yàn)樣品,根據(jù)國標(biāo),人工確定各個(gè)樣品的等級(jí),二級(jí)、一級(jí)、特級(jí)的比例接近1:2:2.其中,80個(gè)樣品組成聚類集,用作聚類分析,另外28個(gè)樣本組成測試集,用于等級(jí)測試.

    1.1 結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)評價(jià)指標(biāo)對應(yīng)圖像特征

    結(jié)球甘藍(lán)的圖像采集在白熾燈光源、背景為黑色的試驗(yàn)箱內(nèi)進(jìn)行.首次采樣時(shí),將結(jié)球甘藍(lán)正對相機(jī)放置,調(diào)整物距和焦距,使相機(jī)采集到的圖像達(dá)到最佳效果,固定參數(shù)以便后續(xù)圖像采集,并將采集到的圖像數(shù)據(jù)保存至計(jì)算機(jī)存儲(chǔ).結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)指標(biāo)與圖像特征對應(yīng)關(guān)系如表2所示.

    表2 結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)指標(biāo)與圖像特征對應(yīng)關(guān)系

    葉球大小評價(jià)指標(biāo),選擇面積,長軸長,短軸長,等價(jià)直徑,體積,周長形狀特征.外觀、修整度、側(cè)芽評價(jià)指標(biāo),選擇長軸與X軸的交角,擴(kuò)展度,偏心率,平滑度形狀特征[7-14].老幫、焦邊、機(jī)械損傷、病蟲害評價(jià)指標(biāo)選擇綠色比例,色度、飽和度、亮度均值顏色特征[15-18],幫-葉像素比,斑紋比,慣性矩,能量,同質(zhì)性紋理特征[19-24].緊實(shí)度評價(jià)指標(biāo)選擇橢圓度、圓形度.圖像中圖形的面積可用同一標(biāo)記的區(qū)域中像素的個(gè)數(shù)來表示,記作A0.圖像周長用同一標(biāo)記的區(qū)域輪廓中像素的個(gè)數(shù)來表示,記作l.長軸長是像素意義下與對象圖形具有相同標(biāo)準(zhǔn)二階中心矩的橢圓的長軸長,記作maxl,短軸長是像素意義下與對象圖形具有相同標(biāo)準(zhǔn)二階中心矩的橢圓的短軸長,記作minl.長軸與X軸的夾角是像素意義下與對象圖形具有相同標(biāo)準(zhǔn)二階中心矩的橢圓的長軸與X軸的交角,單位為度,記作ort.擴(kuò)展度是同時(shí)在區(qū)域和其最小邊界矩形中的像素比例,記作ext,偏心率是與區(qū)域具有相同標(biāo)準(zhǔn)二階中心矩的橢圓的離心率,記作ect.等價(jià)直徑是與區(qū)域具有相同面積的圓的直徑,記作d,計(jì)算公式為:

    (1)

    平滑度是與區(qū)域具有相同面積的圓的周長與區(qū)域周長的比值,用來刻畫甘藍(lán)外表面的光滑程度,比值小說明甘藍(lán)表明褶皺多,比值大說明甘藍(lán)表明光滑無褶皺,記作phd.體積是像素意義下與對象圖形具有相同標(biāo)準(zhǔn)二階中心矩的橢圓和與區(qū)域具有相同面積的圓的所對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)體的體積的平均值,記作vol,化解后的計(jì)算公式為:

    (2)

    綠色比例是將RGB空間圖形轉(zhuǎn)換成HSV空間圖像,分別獲得H、S、V分量圖像,求得各個(gè)個(gè)分量圖像的灰度均值,分別記作hm,sm,vm.健康的結(jié)球甘藍(lán)表面以綠色為主,有老幫、焦邊、機(jī)械損傷、病害、蟲害等損傷的結(jié)球甘藍(lán),損傷部位的顏色表現(xiàn)為非綠色,通過計(jì)算綠色像素在圖形范圍內(nèi)的比例,反映結(jié)球甘藍(lán)外表的老幫、焦邊、機(jī)械損傷、病害、蟲害等情況,根據(jù)顏色統(tǒng)計(jì)結(jié)果,定義H分量值大于等于90且小于等于150,同時(shí),S分量值大于等于0.2的像素和圖形其它像素和的比值,記作gr.

    斑紋比是經(jīng)過紋理濾波,濾波后所得斑紋圖像如圖1所示,可以看出結(jié)球甘藍(lán)表面的斑紋,在結(jié)球甘藍(lán)圖像范圍內(nèi),統(tǒng)計(jì)非零值的像素的個(gè)數(shù),與整個(gè)結(jié)球甘藍(lán)圖像范圍內(nèi)像素個(gè)數(shù)求比值,記作bwb.

    圖1 斑紋圖像

    幫-葉像素比是對S分量圖像,經(jīng)過閾值分割,結(jié)球甘藍(lán)的幫、葉的灰度值有明顯的不同,這也符合人的實(shí)際觀察,在購買的甘藍(lán)中,甘藍(lán)的幫、葉的色調(diào)是綠色,但是飽和度不同,也就是雖然同為綠色,但是綠色的程度不一樣.幫和葉比值計(jì)算過程:經(jīng)過對S分量圖像的閾值分割,幫-葉分割處理效果如圖2所示,可以看出結(jié)球甘藍(lán)表面的幫和葉區(qū)分開來,在結(jié)球甘藍(lán)圖像范圍內(nèi),計(jì)算零值的像素個(gè)數(shù)與整個(gè)結(jié)球甘藍(lán)圖像范圍內(nèi)像素個(gè)數(shù)的比值,記作byb.

    圖2 幫-葉分割效果圖

    圓形度用來描述對象形狀接近圓形的程度,記作r0,計(jì)算公式為:

    (3)

    橢圓度用來描述對象形狀接近橢圓的程度,記作r1計(jì)算公式為:

    (4)

    基于灰度共生矩陣,提取結(jié)球甘藍(lán)紋理特征參數(shù),其中最重要的紋理特征參數(shù)有如下3個(gè):分別是慣性矩,記作Q1,能量,記作Q2,同質(zhì)性,記作Q3.公式如下:

    (5)

    (6)

    (7)

    1.2 檢測方法

    1.2.1 模糊聚類方法

    國標(biāo)“NY/T1586—2008結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)規(guī)格”中依據(jù)外觀特性,將一個(gè)批次結(jié)球甘藍(lán)分為3級(jí),是一個(gè)聚類過程,3級(jí)之間評價(jià)指標(biāo)的度量值沒有明確的界限,當(dāng)聚類涉及事物之間的模糊界限時(shí),需運(yùn)用模糊聚類分析方法[25-29].

    給定樣本的觀測數(shù)據(jù)矩陣

    (8)

    其中,X是n×p數(shù)據(jù)矩陣,代表n個(gè)樣本,每個(gè)樣本有p個(gè)變量.模糊聚類就是講n個(gè)樣品劃分為c類,記V={v1v2…vc}為c個(gè)聚類中心,其中Vi={Vi1Vi2…vip}(i=1,2,…,c),在劃分中,每個(gè)樣品不是嚴(yán)格的劃分為某一類,而是以一定的隸屬度屬于某一類.

    令uik表示第k個(gè)樣品xk屬于第i類的隸屬度,這里:

    定義目標(biāo)函數(shù):

    (9)

    其中,U=(uik)c×n為隸屬度矩陣,dik=‖xk-vi‖.模糊C均值聚類法的聚類準(zhǔn)則是求U,V,使得J(U,V)取得最小值.計(jì)算步驟為:

    第1步:確定類的個(gè)數(shù)c和冪指數(shù)(m>1),用[0,1]上的均勻分布隨機(jī)數(shù)初始化隸屬度矩陣令l=1表示第1步迭代.

    第2步:通過公式10計(jì)算第l步的聚類中心V(l)

    (10)

    第3步:修改隸屬度矩陣U(l)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值J(l).

    (11)

    (12)

    第4步:通過設(shè)置隸屬度終止容限或最大迭代次數(shù)停止迭代,否則l=l+1,轉(zhuǎn)到②繼續(xù)執(zhí)行.

    經(jīng)過以上步驟的迭代之后,可以求得最終的隸屬度矩陣U和聚類中心V,使得目標(biāo)函數(shù)J(U,V)的值達(dá)到最小,根據(jù)最終的隸屬度矩陣中U中元素的取值可以確定所有樣品的歸屬.

    1.2.2 等級(jí)識(shí)別方法

    1.2.1節(jié)可以獲得各個(gè)等級(jí)的聚類中心,計(jì)算待識(shí)別樣本到3個(gè)等級(jí)的聚類中心的歐氏距離,將待識(shí)別樣本判別為到聚類中心距離最小對應(yīng)的類別.

    2 結(jié)果與分析

    2.1 圖像參數(shù)分析

    圖像參數(shù)共21個(gè),對21個(gè)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析.結(jié)果見表3所示,21個(gè)參數(shù)中,圓形度和橢圓度之間最大正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.28,偏心率與同質(zhì)性之間最大負(fù)相關(guān),負(fù)相關(guān)系數(shù)為-0.27.其他參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)介于-0.27到0.28,參數(shù)之間弱相關(guān),都可以作為分析變量.

    表3 參數(shù)間相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)表

    2.2 模糊聚類

    模糊聚類結(jié)果,第1類有18個(gè)樣本,第2類有32個(gè)樣本,第3類有30個(gè)樣本.參數(shù)歸一化后,3類樣本的均值統(tǒng)計(jì)見表4.

    表4 特征參數(shù)均值統(tǒng)計(jì)表

    第1類樣本的長軸,夾角,擴(kuò)展度均值最大.第2類樣本的面積,短軸,等價(jià)直徑,周長,橢圓度,體積,能量,同質(zhì)性均值最大.第3類樣的圓形度,H分量均值,S分量均值,V分量均值,綠色像素比例,幫-葉比,慣性矩,斑紋比均值最大.從參數(shù)表現(xiàn)優(yōu)異的個(gè)數(shù)來看,第1類樣本預(yù)判為二級(jí),第2類樣本預(yù)判為一級(jí),第3類樣本預(yù)判為特級(jí).

    老幫、焦邊、機(jī)械損傷、病害、蟲害的評價(jià),強(qiáng)調(diào)絕對數(shù)量上的差別,評價(jià)值為絕對數(shù)量的特征有:H,S,V均值,綠色像素比,幫-葉比,慣性矩,能量,同質(zhì)性,斑紋比.3類樣本以上評價(jià)值平均值的大小關(guān)系比較復(fù)雜,如圖3所示,做雷達(dá)圖分析如下:類別3除去能量指標(biāo),其它指標(biāo)基本都向最外層圓圈擴(kuò)展延伸,在雷達(dá)圖上覆蓋面積最大,類別2在除去慣性矩,幫葉比,綠色像素比例之外,其它指標(biāo)都比類別1的指標(biāo)更向外擴(kuò)展,雷達(dá)圖上所覆蓋面積大于類別1.

    圖3 H均值等平均值雷達(dá)圖

    參數(shù)歸一化后,3類樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差統(tǒng)計(jì)見表5.葉球大小、外觀、緊實(shí)度、修整度的評價(jià),查看類內(nèi)樣本的一致性,類內(nèi)樣本的特征指標(biāo)(面積,長軸長,短軸長,等價(jià)直徑,體積,周長,長軸與X軸的夾角,擴(kuò)展度,偏心率,平滑度,橢圓度,圓形度)標(biāo)準(zhǔn)偏差越小越好.第1類樣本的橢圓度,圓形度,平滑度標(biāo)準(zhǔn)偏差最小,第2類樣本的長軸,等價(jià)直徑,體積,長軸與X軸的夾角標(biāo)準(zhǔn)偏差最小,第3類樣本的面積,短軸,周長,擴(kuò)展度,偏心率標(biāo)準(zhǔn)偏差最小.從參數(shù)表現(xiàn)優(yōu)異的個(gè)數(shù)來看,第1類樣本預(yù)判為二級(jí),第2類樣本預(yù)判為一級(jí),第3類樣本預(yù)判為特級(jí).

    表5 特征參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差統(tǒng)計(jì)表

    從以上3個(gè)角度分析,第1類結(jié)球甘藍(lán)是二級(jí),第2類結(jié)球甘藍(lán)是一級(jí),第3類結(jié)球甘藍(lán)是特級(jí).

    2.3 等級(jí)識(shí)別

    通過2.2節(jié)的模糊聚類,計(jì)算得到3個(gè)等級(jí)的聚類中心,中心向量見表6.

    表6 各個(gè)等級(jí)中心向量

    計(jì)算測試樣本到各個(gè)等級(jí)中心的歐氏距離,以距離最小判定測試樣本的等級(jí)歸屬.

    測試結(jié)果見表7.特級(jí)樣品10個(gè),一級(jí)樣品12個(gè),二級(jí)樣品6個(gè),測試集中各個(gè)等級(jí)樣品數(shù)量與聚類集中各個(gè)等級(jí)樣品數(shù)量占比基本一致.

    表7 測試樣本等級(jí)識(shí)別結(jié)果

    3 結(jié) 論

    本研究根據(jù)《結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)規(guī)格》(NY/T 1586-2008)標(biāo)準(zhǔn)中結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)的判別依據(jù),提出了基于機(jī)器視覺結(jié)合模糊聚類分析的等級(jí)判別方法,用于結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)檢測,結(jié)論如下.

    結(jié)球甘藍(lán)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)中共有9個(gè)等級(jí)評價(jià)指標(biāo),本文確定了包括形狀、顏色、紋理21個(gè)圖像特征參數(shù)表示,參數(shù)間的相關(guān)系數(shù)介于-0.27~0.28,21個(gè)圖像特征參數(shù)之間弱相關(guān),可以作為評價(jià)指標(biāo)的替代表示.

    等級(jí)評價(jià)指標(biāo)的度量值均為定量描述,度量值界限模糊,根據(jù)聚類原則,選用模糊聚類方法進(jìn)行聚類分析,將結(jié)球甘藍(lán)聚類集樣本劃分為3類.分析3類樣本圖像特征參數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差,根據(jù)各個(gè)類別中圖像特征參數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差表現(xiàn)優(yōu)異的個(gè)數(shù),確定了3個(gè)聚類類別與3個(gè)等級(jí)的對應(yīng)關(guān)系.

    通過計(jì)算待測結(jié)球甘藍(lán)樣本與聚類集中各個(gè)等級(jí)中心的歐氏距離,以距離最小確定待測樣品的等級(jí)歸屬,聚類結(jié)果和測試結(jié)果與根據(jù)國標(biāo)方法的分級(jí)結(jié)果一致.

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