郭敏秦昕馬苗

(陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，西安 710062)

基于圖像處理的谷物檢測與識(shí)別方法研究進(jìn)展

郭敏秦昕馬苗

(陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，西安 710062)

基于圖像處理的谷物檢測與識(shí)別方法不僅效率和準(zhǔn)確率高而且勞動(dòng)強(qiáng)度小，具有廣闊的應(yīng)用前景。從谷物蟲害檢測與識(shí)別、谷物成分檢測、谷物品種識(shí)別與分類以及谷物品質(zhì)檢測與分級(jí)等方面綜述了基于近紅外圖像、軟X射線圖像、可見光圖像的谷物檢測與識(shí)別方法的研究進(jìn)展，分析了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了未來基于圖像處理的谷物檢測與識(shí)別方法的研究方向以及發(fā)展趨勢，以期能充分利用國內(nèi)外的最新研究成果，推進(jìn)國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究步伐。

谷物檢測與識(shí)別 圖像處理 近紅外 軟X射線 可見光

在人口眾多的中國，糧食問題關(guān)系國計(jì)民生，每年，國內(nèi)市場上流轉(zhuǎn)的商品糧有上億噸，國際市場上流通的進(jìn)出口糧食有幾千萬噸，糧食的質(zhì)量問題尤為重要。谷物中的雜質(zhì)、霉變以及蟲害等都會(huì)嚴(yán)重影響谷物品質(zhì)，為了減少損失，保證糧食質(zhì)量，需要對(duì)這些影響谷物品質(zhì)的參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的檢測。近10年來，圖像檢測法一直是谷物檢測與識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并且隨著計(jì)算機(jī)軟硬件、圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像檢測法在谷物檢測與識(shí)別領(lǐng)域的研究與應(yīng)用已有了很大發(fā)展，它不僅效率和準(zhǔn)確率高而且勞動(dòng)強(qiáng)度小，應(yīng)用前景十分廣闊?；趪鴥?nèi)外近年的研究成果，綜述了基于近紅外圖像、軟X光圖像和可見光圖像的谷物檢測與識(shí)別方法研究進(jìn)展以及未來研究所面臨的問題和研究方向，以期能充分利用國內(nèi)外的最新研究成果，推進(jìn)國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究步伐。

1 基于圖像處理的谷物檢測與識(shí)別方法

1.1 基于近紅外圖像的谷物檢測與識(shí)別

近紅外光(NIR)是波長在700～2 500 nm之間的電磁波，某些有機(jī)化學(xué)物質(zhì)會(huì)在該譜區(qū)顯示特定的光學(xué)特性。近紅外圖像檢測法能對(duì)眾多形態(tài)的物質(zhì)直接進(jìn)行測量，其譜圖穩(wěn)定，且比較容易獲取，在試樣準(zhǔn)備和檢測識(shí)別過程中都能節(jié)省大量時(shí)間。目前，在谷物檢測與識(shí)別方面，近紅外圖像檢測法主要被用來進(jìn)行蟲害檢測與識(shí)別、霉變檢測以及成分檢測等。

1.1.1 蟲害檢測與識(shí)別

蟲害是降低谷物質(zhì)量的主要因素，從20世紀(jì)90年代初起，基于近紅外圖像的儲(chǔ)糧害蟲檢測成為研究熱點(diǎn)［1－2］。國外相關(guān)研究起步較早，研究的重點(diǎn)主要集中在近紅外光成像波段的選擇上。

1996 年，Ridgway等［3－4］開始使用近紅外反射光自動(dòng)識(shí)別麥粒鉆蛀害蟲。它的原理是:麥粒內(nèi)部化學(xué)成分和物理結(jié)構(gòu)的改變導(dǎo)致蟲蛀麥粒與正常麥粒之間的圖像有較大區(qū)別。使用1 202 nm近紅外光成像時(shí)，蟲蛀麥粒和正常麥粒的圖像區(qū)別明顯，前者圖像有一塊很大的亮斑，而后者圖像則一律為暗色。隨后，Ridgway等［5］又使用700～1 100 nm 的近紅外反射光檢測麥粒內(nèi)部的谷象幼蟲和蛹，設(shè)計(jì)出的982～1 014 nm和972～1 032 nm波長分類模型對(duì)侵染麥粒的識(shí)別率都在96%以上。研究結(jié)果表明，在成像系統(tǒng)中使用982 nm和1 014 nm結(jié)合的濾光片，可在降低成像設(shè)備成本的同時(shí)極大地提高檢測麥粒鉆蛀害蟲的效率。

在實(shí)際應(yīng)用方面，Ridgway 等［6－7］結(jié)合已有研究成果建立了檢測麥粒鉆蛀害蟲的機(jī)器視覺系統(tǒng)，提高圖像質(zhì)量的同時(shí)降低了成像設(shè)備成本。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，用模版消除對(duì)蟲害檢測的干擾，就可定位麥粒內(nèi)部最重要的亮斑，然后運(yùn)用閾值來確定亮斑是否和幼蟲的侵染有關(guān)。該方法識(shí)別率為85%，超過了人眼78%的識(shí)別率，且比人眼發(fā)現(xiàn)侵染的時(shí)間提前7周左右，為蟲害的處理爭取到大量時(shí)間。為使圖像的效果更明顯，更具識(shí)別性，2003年，他們經(jīng)過試驗(yàn)得出:增強(qiáng)亮斑的最好方法是自歸一運(yùn)算，通過加權(quán)平均算法定位亮斑，并使用開發(fā)出的最優(yōu)化程序，使得對(duì)蟲蛀麥粒的識(shí)別率超過了95%。

此外，利用近紅外圖像還能檢測出鉆蛀害蟲的蟲齡。2003年，Maghirang等［8］利用近紅外圖像檢測儲(chǔ)存期超過2個(gè)月、具有各種蟲態(tài)的麥粒，將麥粒內(nèi)的米象(包括死蟲和活蟲)按形態(tài)和幼蟲大小分為活蛹、大型幼蟲、中型幼蟲和小型幼蟲，結(jié)果發(fā)現(xiàn)檢測的準(zhǔn)確率分別是94%、93%、84%和63%。

1.1.2 霉變檢測

谷物霉變會(huì)產(chǎn)生各種毒素，導(dǎo)致人和家畜中毒甚至死亡，因此霉變檢測也是谷物檢測的一個(gè)重點(diǎn)。

Dowell等［9］使用可見和近紅外反射及透射光譜來檢測單粒玉米中的伏馬菌素，因?yàn)橹挥杏衩椎牟涣济顾芈蚀笥?0－4和小于10－5時(shí)才能被正確區(qū)分是否受到侵染，所以試驗(yàn)檢測效果具有一定的局限性，但此結(jié)果為后續(xù)的相關(guān)研究提供了可行性參考。

2003 年，Pettersson 等［10］研究了近紅外透射設(shè)備檢測麥粒脫氧雪腐鐮刀菌烯醇(DON)的性能。主成分分析(PCA)和偏最小二乘回歸(PLSR)計(jì)算結(jié)果表明影響DON檢測的因素有11至13個(gè)，具體數(shù)量由所用的波長范圍決定，最好的回歸模型波長范圍是670 ～1 100 nm，斜率是0.949，相關(guān)系數(shù)是0.984，標(biāo)準(zhǔn)誤差是38 μg脫氧雪腐鐮刀菌烯醇/kg。

2009年，F(xiàn)ernández－Iba珘nez等［11］評(píng)估了用近紅外圖像檢測法快速檢測黃曲霉素B1(AFB1)的效果，試驗(yàn)對(duì)152個(gè)試樣感染AFB1的情況進(jìn)行了分析，結(jié)果不僅證明了使用此法快速檢測谷物AFB1效果的優(yōu)良性，而且得到了檢測玉米和大麥中AFB1的最優(yōu)預(yù)測模型。

1.1.3 谷物成分檢測

在谷物成分檢測方面，常規(guī)化學(xué)分析具有較高的準(zhǔn)確度和可靠性，而且還是許多近代儀器分析技術(shù)的基礎(chǔ)。但是，無論是化學(xué)分析還是儀器分析，其試樣的預(yù)處理、試驗(yàn)本身的耗時(shí)以及對(duì)物料的破壞又是許多場合所不允許的。近紅外圖像檢測法則能以它的快速、準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)性，及時(shí)反饋有關(guān)信息，彌補(bǔ)這一缺陷。

Dowell［12］用近紅外圖像區(qū)分單粒硬質(zhì)小麥的玻璃質(zhì)，同人工識(shí)別的效果基本一致，證明了使用近紅外方法進(jìn)行谷物成分檢測的可行性。Maghirang等［13］用近紅外光譜和可見光譜測量麥粒的硬度，通過使用PLSR分析光譜發(fā)現(xiàn)，在預(yù)測麥粒硬度時(shí)，對(duì)預(yù)測模型貢獻(xiàn)最大的波長與蛋白質(zhì)、淀粉以及色差有關(guān)，而且550～1 690 nm比950～1 690 nm的波長預(yù)測效果好。

在實(shí)際應(yīng)用方面，2009年，Tallada等［14］發(fā)明了一種檢測玉米品質(zhì)的單籽粒近紅外設(shè)備，能使育種者快速選出有用的種子。同時(shí)檢測設(shè)備與PLSR結(jié)合使用，可不同程度的檢測出玉米中天然蛋白質(zhì)、色氨酸、賴氨酸、油以及可溶性糖等成分的含量。

綜上所述，近紅外圖像檢測法已迅速從一種實(shí)驗(yàn)室方法演化為進(jìn)行各種定性和定量分析的主要工具，因?yàn)樗苤苯訙y量各種形態(tài)的物質(zhì)，所以試樣的準(zhǔn)備工作較容易，從而節(jié)省出大量時(shí)間。但它的實(shí)時(shí)應(yīng)用卻受到光譜自身?xiàng)l件的限制并且需要復(fù)雜的校正過程，從上面所述的近紅外圖像谷物檢測法研究成果可明顯看出:光譜范圍、預(yù)處理以及回歸方法都須謹(jǐn)慎選擇，對(duì)微成分的低敏感度、冗長的校正過程都會(huì)限制此法的應(yīng)用，但值得一提的是像小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之類的分析技術(shù)在建立正確的校正模型方面具有巨大潛力。

1.2 基于軟X射線圖像的谷物檢測與識(shí)別

軟X射線波長大約為1～100 nm，它能量小、穿透力弱，適用于掃描低密度材料，在谷物蟲害檢測方面有廣泛的應(yīng)用。非破壞性軟X射線圖像檢測法能夠直接、快速地檢測谷物的許多內(nèi)在缺陷，所以，從1961年起，軟X射線圖像檢測法就成為美國化學(xué)分析學(xué)會(huì)的官方方法，用于檢測谷物或種子中的鉆蛀害蟲［15］。

軟X射線圖像檢測法檢測谷物蟲害的主要原理是當(dāng)谷粒受到害蟲侵染后，谷粒密度下降使成像有所變化。近年來，在谷物檢測領(lǐng)域軟X射線圖像檢測法的研究主要集中于改進(jìn)X射線檢測設(shè)備，使其產(chǎn)生高清、低噪圖像，以便區(qū)分密度差小的區(qū)域。

為提高檢測的自動(dòng)化程度，Haff等［16］設(shè)計(jì)了檢測小麥谷象侵染的高分辨率X射線實(shí)時(shí)成像系統(tǒng)。試驗(yàn)把實(shí)時(shí)成像系統(tǒng)所成數(shù)字圖像與X射線所成膠片圖像進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，使用膠片圖像識(shí)別蟲蛀麥粒的平均識(shí)別率為90.2%，使用數(shù)字圖像的平均識(shí)別率為84.4%，僅考慮3齡幼蟲以上的蟲害時(shí)，兩組圖像的錯(cuò)誤率都降到2%以下。實(shí)際上，數(shù)字圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)能否代替膠片圖像進(jìn)行谷物蟲害檢測取決于很多因素，諸如糧食儲(chǔ)存時(shí)間、設(shè)備造價(jià)等，所以它的應(yīng)用性還有待研究。

算法和硬件設(shè)備的結(jié)合成為軟X射線谷物蟲害檢測法的一大進(jìn)步，Karunakaran等［17］設(shè)計(jì)了應(yīng)用自動(dòng)分類算法的數(shù)字化X光系統(tǒng)，識(shí)別被不同蟲齡米象侵染的麥粒?；谥狈綀D特征模型、紋理特征模型等的統(tǒng)計(jì)分類器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)受不同蟲齡米象侵染的麥粒的識(shí)別率均在95%以上，同直方圖特征相比，紋理特征的使用使分類器對(duì)麥粒侵染的識(shí)別度有所提高?；诮M合特征模型的線性函數(shù)參數(shù)分類器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)上述麥粒的識(shí)別率在98%以上。

2007年，F(xiàn)ornal等［18］另辟蹊徑，將 50 顆麥粒按6行8列再加2粒的形式排列，粘在一張7 cm×6.5 cm ×0.1 mm 的紙上，在谷像產(chǎn)卵后的第 3、5、7、10、20、30天分別用X射線照射后成像，研究發(fā)現(xiàn)，谷粒中谷象卵產(chǎn)后5 d即可用軟X射線檢測出來，同時(shí)試驗(yàn)得出了麥粒受侵染程度和受侵染時(shí)間之間的關(guān)系式，這一結(jié)果對(duì)預(yù)測麥粒的受侵染時(shí)間意義重大。

目前，軟X射線設(shè)備的價(jià)格較高且運(yùn)行速度較慢，導(dǎo)致軟X射線圖像檢測法在谷物檢測方面的應(yīng)用受到了很大限制，所以未來研究的主要任務(wù)是采用平價(jià)設(shè)備及提高設(shè)備運(yùn)行速度。

1.3 基于可見光圖像的谷物檢測與識(shí)別

可見光圖像檢測法出現(xiàn)較早，較前述兩種方法發(fā)展成熟。它通常使用CCD攝像機(jī)將所要識(shí)別的目標(biāo)和背景以圖像形式記錄下來，對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析后實(shí)現(xiàn)糧蟲檢測與識(shí)別、谷物品種識(shí)別與分類。

1.3.1 糧蟲檢測與識(shí)別

糧蟲的可見光圖像檢測一直都是國內(nèi)外研究的重點(diǎn)。2002年，Ridgway等［19］提出一種用于檢測麥粒中甲蟲成蟲及麥角病的機(jī)器視覺方法。此方法對(duì)人工準(zhǔn)備的試樣中麥角病檢測率為87%，鋸谷盜成蟲檢測率為100%，對(duì)兩個(gè)包括多種害蟲的商用試樣的檢測率分別為89%和96%。

國內(nèi)在糧蟲識(shí)別及分類方面的成果比較突出。邱道尹等［20］實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)器視覺的儲(chǔ)糧害蟲智能檢測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了儲(chǔ)糧害蟲在線檢測中圖像信息的實(shí)時(shí)采集與傳輸，與已開發(fā)的圖像處理、分析和識(shí)別軟件包配合，能以95%以上的識(shí)別率檢測出糧倉中常見的9種害蟲。該系統(tǒng)主要由取樣傳送機(jī)構(gòu)、均勻光照室和視覺系統(tǒng)3部分組成，取樣機(jī)構(gòu)利用負(fù)壓將檢測點(diǎn)的谷物吸入取樣器，傳送機(jī)構(gòu)控制谷物試樣單層傳送給視覺系統(tǒng);光照室可為CCD攝像機(jī)的視區(qū)提供均勻、恒定的無影光照;視覺系統(tǒng)可實(shí)時(shí)采集谷物試樣的序列圖像信息，并由計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理與識(shí)別，此系統(tǒng)的可行性已由現(xiàn)場試驗(yàn)驗(yàn)證。

同時(shí)，邱道尹等［21］設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的儲(chǔ)糧害蟲智能檢測系統(tǒng)軟件部分。該軟件通過計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，對(duì)糧倉中常見的糧蟲進(jìn)行快速檢測與準(zhǔn)確分類，并能實(shí)時(shí)給出任意檢測點(diǎn)的糧蟲種類、密度等信息。

2008年，張紅濤等［22－23］應(yīng)用物元可拓集合方法實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)糧害蟲的自動(dòng)分類。提出用聚類數(shù)評(píng)價(jià)函數(shù)自適應(yīng)確定聚類數(shù)目，用模糊C均值(FCM)進(jìn)行聚類分析。引入粗集理論中屬性重要度的概念，自動(dòng)確定糧蟲特征的客觀權(quán)重，對(duì)糧倉中危害嚴(yán)重的9類糧蟲進(jìn)行了可拓分類，識(shí)別率達(dá)到93%。

1.3.2 谷物品種識(shí)別與分類

可見光圖像檢測法主要是根據(jù)谷粒的各種特征，結(jié)合模式識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)谷物的識(shí)別與分類。2002年，Yun等［24］提出區(qū)分大米外觀特征的算法和機(jī)器視覺系統(tǒng)，所提出的算法能夠?qū)Υ竺淄庥^特征進(jìn)行正確分類。機(jī)器視覺系統(tǒng)的整個(gè)過程包括供料、圖像獲取、圖像分析以及卸料4個(gè)步驟，分類200粒大米僅需2 s時(shí)間。

2005年，何勝美等［25］利用小麥籽粒的20個(gè)形態(tài)特征和12個(gè)顏色特征對(duì)來自中國4個(gè)地區(qū)7個(gè)春小麥品種共28個(gè)試樣進(jìn)行識(shí)別與分類。研究表明，應(yīng)用籽粒的形狀特征和顏色特征能對(duì)小麥的品種和來源地進(jìn)行有效識(shí)別，品種正確識(shí)別率在95%以上，來源地的正確識(shí)別率平均為87.5%，試驗(yàn)中將每幅圖片20粒小麥各特征的平均值作為一個(gè)觀測值，能更真實(shí)反映小麥籽粒的特征并方便實(shí)際操作，從而提高識(shí)別效果。研究中首次提出用離心率和等價(jià)半徑兩個(gè)新的特征來刻畫小麥籽粒形態(tài)，豐富了小麥籽粒圖像識(shí)別的研究。對(duì)同一品種不同栽培地的識(shí)別結(jié)果表明，籽粒外觀形態(tài)和顏色對(duì)外部生長環(huán)境非常敏感，進(jìn)一步肯定和補(bǔ)充了國外的研究工作。

2008年，Manickavasagan等［26］運(yùn)用單色相機(jī)機(jī)器視覺系統(tǒng)識(shí)別了8種加拿大西部小麥，這8種小麥處于4個(gè)不同的濕度水平，系統(tǒng)根據(jù)不同品種小麥灰度圖像的灰度值差異對(duì)小麥品種進(jìn)行識(shí)別，所有小麥濕度不同時(shí)，二次判別函數(shù)的識(shí)別準(zhǔn)確率在92%以上，線性判別函數(shù)的識(shí)別準(zhǔn)確率在95%以上;不考慮試樣的濕度差異時(shí)，二次判別函數(shù)和線性判別函數(shù)的識(shí)別準(zhǔn)確率分別為89.8%和85.4%。

Chen等［27］根據(jù)外部特征鑒別5種玉米品種，從所得的玉米彩色圖像中共提取17個(gè)幾何特征、13個(gè)形狀特征及28個(gè)顏色特征，使用逐步判別分析得到2個(gè)最優(yōu)特征集，作為分類器的輸入，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。試驗(yàn)對(duì)5種玉米的平均分類準(zhǔn)確率達(dá)到90%。與此同時(shí)，權(quán)龍哲等［28］為實(shí)現(xiàn)外觀相似的不同玉米品種的有效鑒別，提出了K－L變換與最小二乘支持向量機(jī)相結(jié)合的玉米品種鑒別方法，并且確定了較為合理的狀態(tài)空間維數(shù)(L=3)，使正確識(shí)別率達(dá)到95.3%。以上2種鑒別玉米品種的方法都運(yùn)用圖像特征進(jìn)行分類，但因兩者獲取特征數(shù)據(jù)的方法和所用分類器不同，故分類效果存在差異。

1.3.3 谷物品質(zhì)檢測與分級(jí)

在谷物品質(zhì)檢測及識(shí)別方面，國內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用可見光圖像處理技術(shù)對(duì)谷物胚芽、色澤、粒型、不完善粒、霉變等特征識(shí)別進(jìn)行了深入研究。

2000年，黃星奕等［29］提出了用機(jī)器視覺系統(tǒng)代替人眼對(duì)大米胚芽進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的方法。通過對(duì)大米胚芽顏色特征的分析研究，提出以飽和度S作為特征參數(shù)進(jìn)行胚芽和胚乳的識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)大米留胚率的自動(dòng)檢測。

2007年，吳彥紅等［30］研制了一套大米外觀品質(zhì)檢測裝置，并設(shè)計(jì)了對(duì)大米裂紋、堊白、破碎等外觀品質(zhì)的檢測算法。檢測系統(tǒng)對(duì)裂紋米粒的識(shí)別準(zhǔn)確率為96.41%，對(duì)堊白米粒的識(shí)別準(zhǔn)確率為94.79%，而對(duì)整精米的識(shí)別準(zhǔn)確率為96.20%。

王志軍等［31］綜合利用圖像處理以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)小麥品質(zhì)評(píng)價(jià)自動(dòng)化。應(yīng)用分水嶺算法開發(fā)圖像分割處理軟件，分割小麥圖像以提取出完整小麥顆粒，利用所提取的每顆小麥的24個(gè)圖像特征參數(shù)(12個(gè)形態(tài)學(xué)特征參數(shù)、12個(gè)色澤參數(shù))，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法建立起小麥粒徑外觀品質(zhì)評(píng)價(jià)模型。多次建模運(yùn)算證明，該方法對(duì)小麥粒徑外觀品質(zhì)評(píng)價(jià)的平均準(zhǔn)確率可達(dá)93%，且穩(wěn)定性較高。

2009年，劉瓔瑛等［32］根據(jù)稻米形態(tài)特點(diǎn)設(shè)計(jì)稻米動(dòng)態(tài)圖像采集系統(tǒng)時(shí)，選用背景差分法對(duì)米粒動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行目標(biāo)分割，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下稻米圖像特征提取，對(duì)提取的特征進(jìn)行多結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，完成了透明整米、堊白米、黃米和碎米的區(qū)分。

在國外，Pearson［33］發(fā)明了高速、價(jià)廉的基于圖像的谷物分選裝置，此裝置將CMOS彩色圖像傳感器同可編程門陣列(FPGA)結(jié)合，能檢測并分離有輕微顏色差異或者微小缺陷的谷物，系統(tǒng)的吞吐率較高，裝置部件的價(jià)格也較低廉，所以裝置的適用性很強(qiáng)。

硬件環(huán)境的優(yōu)化有助于提高谷物圖像檢測法的精度，成芳等［34］探討了光源波長、放大率、背景對(duì)谷物檢測效果的影響。通過測定和分析發(fā)現(xiàn):在黑白圖像識(shí)別系統(tǒng)中采用815 nm的濾光片有助于充分發(fā)揮CCD的響應(yīng)性能，并為檢測時(shí)區(qū)分正常與霉變谷物提供最大的對(duì)比;而彩色圖像識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)采用在可見光波段具有足夠輻射強(qiáng)度的全色光源。在采用20～25 mm的鏡頭延長管時(shí)，放大率最優(yōu)。檢測霉變和芽谷時(shí)，采用白背景比黑背景的識(shí)別精度高。

1.3.4 其他方面

目前，國內(nèi)對(duì)可見光谷物圖像檢測法的研究重點(diǎn)還包括圖像預(yù)處理、特征提取以及特征優(yōu)化分析等方面，谷物品種信息集的建立以及硬件方面的探索也有所涉及。

在圖像處理方法方面，2003年，張紅梅等［35］利用數(shù)字圖像處理方法，根據(jù)儲(chǔ)糧害蟲圖像的灰值游程矩陣自動(dòng)提取圖像的紋理特征。該方法為外部形態(tài)相近或近緣種儲(chǔ)糧害蟲的分類提供了比較穩(wěn)定的特征值，有利于機(jī)器進(jìn)行自動(dòng)快速分類。

2006年，廉飛宇等［36］使用小波變換對(duì)儲(chǔ)糧害蟲的高維圖像矢量進(jìn)行壓縮，圖像的高頻部分對(duì)應(yīng)圖像邊緣和輪廓，較好地壓縮和表征了害蟲圖像的特征，再利用支持向量機(jī)對(duì)儲(chǔ)糧害蟲進(jìn)行分類，具有良好的分類性能和魯棒性，克服了傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)在儲(chǔ)糧害蟲圖像識(shí)別上的局限性，提高了識(shí)別率。

郝建平等［37］在建立谷物品種種子信息集方面的工作比較突出，建立了中國當(dāng)代玉米品種的種子重要形態(tài)性狀基礎(chǔ)信息集。這個(gè)含有9 650個(gè)玉米粒的19 300幅彩色圖像的數(shù)據(jù)庫，明確了籽粒各個(gè)形態(tài)性狀的變化規(guī)律，為玉米粒的形態(tài)研究與應(yīng)用提供了比較系統(tǒng)全面的數(shù)據(jù)。

2 各種圖像檢測方法比較

不同的圖像檢測法各有優(yōu)缺點(diǎn)。表1對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)。

表1 3種圖像檢測法的優(yōu)缺點(diǎn)

3 總結(jié)與展望

國外在谷粒內(nèi)部蟲害檢測、谷粒成分檢測、谷物霉變檢測等方面做了大量研究，國內(nèi)的研究主要集中在可見光谷物檢測法方面，在自動(dòng)取樣裝置、圖像預(yù)處理、特征優(yōu)化分析和分類識(shí)別方面取得了大量研究成果。目前，國內(nèi)外基于圖像的谷物檢測法已有不少極具實(shí)用性的研究成果，有的已應(yīng)用到實(shí)際操作中，使工作效率成倍提高［38］，但仍有許多技術(shù)問題有待解決，未來的研究仍然面臨很多問題:谷物大多是低值消費(fèi)品，所以要降低檢測設(shè)備的成本;使用圖像檢測法對(duì)谷物的多個(gè)品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行檢測時(shí)，目前多采用串行算法，處理速度較慢，所以迫切需要研究谷物品質(zhì)自動(dòng)識(shí)別中多種圖像處理算法的并行實(shí)時(shí)處理方法，以提高效率，增強(qiáng)實(shí)用性;基于圖像的谷物蟲害自動(dòng)檢測法在識(shí)別準(zhǔn)確率和效率方面還有待提高，且目前所進(jìn)行的研究幾乎都是在特定條件下進(jìn)行的，運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及自然條件下自動(dòng)檢測方法不夠成熟;當(dāng)害蟲種類增加后，在線谷物害蟲檢測系統(tǒng)的檢測速度、害蟲的特征系數(shù)等參數(shù)也會(huì)相應(yīng)的提高，從而增加系統(tǒng)的復(fù)雜程度，影響識(shí)別率，因此需要對(duì)各類害蟲建立完備的特征數(shù)據(jù)庫。

在逐步解決上述問題的過程中，可以預(yù)見，未來基于圖像的谷物檢測與識(shí)別方法的發(fā)展趨勢是采用多種技術(shù)相結(jié)合的組合式方法，從多個(gè)角度獲取的相關(guān)信息相互進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以提高精度和效率，這將使農(nóng)業(yè)技術(shù)水平進(jìn)一步提高;同時(shí)隨著谷物檢測與識(shí)別技術(shù)的完善與成熟，谷物檢測與識(shí)別設(shè)備將真正在日常農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到應(yīng)用，從而滿足人們對(duì)糧食質(zhì)量提出的越來越高的要求。

［1］Paliwal J，Wang W，Symons S J，et al.Insect species and infestation level determination in stored wheat using near－infrared spectroscopy［J］.Canadian Biosystems engineering，2004，46:7.17 －7.24

［2］Singh C B，Paliwal J，Jayas D.S，et al.Near－ infrared spectroscopy:applications in the grain industry［C］.ASABE Annual Meeting，Edmonton，Canada，Paper number 06189，2006

［3］Ridgway C，Chambers J.Detection of external and internal insect infestation in wheat by near－infrared reflectance spectroscopy［J］.Journal of the Science of Food and Agriculture，1996，71(2):251 －264

［4］Ridgway C，Chambers J.Detection of insects inside wheat kernels by NIR imaging［J］.Journal of Near Infrared Spectroscopy，1998，6(1):115 －119

［5］Ridgway C，Chambers J，Cowe I A.Detection of grain weevils inside single wheat kernels by a very near infrared twowavelength model［J］.Journal of Near Infrared Spectroscopy，1999，7(4):213 －221

［6］Ridgway C，Davies R，Chambers J.Imaging for the high －speed detection of pest insects and other contaminants in cereal grain in transit［C］.ASABE Annual Meeting，Sacramento，California，USA，Paper number 013056，2001

［7］Davies E R，Ridgway C，Chambers J.NIR detection of grain weevils inside wheat kernels［C］.International Conference on Visual Information Engineering，2003:173 －176

［8］Maghirang E B，Dowell F E，Baker J E，et al.Automated detection of single wheat kernels containing live or dead insects using near－ infrared reflectance spectroscopy［J］.Transactions of the ASAE，2003，46(4):1277 －1282

［9］Dowell F E，Pearson T C，Maghirang E B，et al.Reflectance and transmittance spectroscopy applied to detecting fumonisin in single corn kernels infected with fusarium verticillioides［J］.Cereal Chemistry，2002，79(2):222 －226

［10］Pettersson H，Aberg L.Near infrared spectroscopy for determination of mycotoxins in cereals［J］.Food Control，2003，14(4):229－232

［11］Fernández－Iba珘nez V，Soldado A，Mart?nez－Fernández A，et al.Application of near infrared spectroscopy for rapid detection of aflatoxin B1 in maize and barley as analytical quality assessment［J］.Food Chemistry，2009，113(2):629 － 634

［12］Dowell F E.Differentiating vitreous and nonvitreous durum wheat kernels by using near－ infrared spectroscopy［J］.Cereal Chemistry，2000，77(2):155 － 158

［13］Maghirang E B，Dowell F E.Hardness measurement of bulk wheat by single－kernel visible and near－infrared reflectance spectroscopy［J］.Cereal Chemistry，2003，80(3):316 －322

［14］Tallada J G，Palacios－ Rojas N，Armstrong P R.Prediction of maize seed attributes using a rapid single kernel near infrared instrument［J］.Journal of Cereal Science，2009，50(3):381－387

［15］Haff R P，Pearson T C.An automatic algorithm for detection of infestations in X－ray images of agricultural products［J］.Sensing and Instrumentation for Food Quality and Safety，2007，1(3):143 －150

［16］Haff R P，Slaughter D C.Real－time X － ray inspection of wheat for infestation by the granary weevil，sitophilus granarius(l.)［J］.Transactions of the ASAE，2004，47(2):531 －537

［17］Karunakaran C，Jayas D S，White N D G.Soft X － ray inspection of wheat kernels infested by sitophilus oryzae［J］.Transactions of the ASAE，2003，46(3):739 －745

［18］Fornal J，Jelinski T，Sadowska J，et al.Detection of granary weevil Sitophilus granarius(L.)eggs and internal stages in wheat grain using soft x － ray and image analysis［J］.Jour-nal of Stored Products Research，2007，43(2):142 －148

［19］Ridgway C，Davies E R，Chambers J，et al.Rapid machine vision method for the detection of insects and other particulate bio － contaminants of bulk grain in transit［J］.Biosystems Engineering，2002，83(1):21 －30

［20］邱道尹，張紅濤，陳鐵軍，等.基于機(jī)器視覺的儲(chǔ)糧害蟲智能檢測系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2003，34(1):86－87

［21］邱道尹，張紅濤，陳鐵軍，等.基于機(jī)器視覺的儲(chǔ)糧害蟲智能檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2003，34(2):83－85

［22］張紅濤，朱齊亮，毛罕平，等.基于可拓理論的儲(chǔ)糧害蟲分類方法研究［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2008，25(6):1710－1712

［23］張紅濤，毛罕平.基于FCM離散化的粗集權(quán)重在糧蟲可拓分類中的應(yīng)用［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2008，39(7):124－128

［24］Yun H S，Lee W O，Chung H，et al.A computer vision system for rice kernel quality evaluation［C］.ASABE Annual Meeting，Chicago，Illinois，USA，Paper number 023130，2002

［25］何勝美，李仲來，何中虎.基于圖像識(shí)別的小麥品種分類研究［J］.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2005，38(9):1869－1875

［26］Manickavasagan A，Sathya G，Jayas D S，et al.Wheat class identification using monochrome images［J］.Journal of Cereal Science，2008，47(3):518 －527

［27］Chen X，Xun Y，Li W，et al.Combining discriminant analysis and neural networks for corn variety identification［J］.Computers and Electronics in Agriculture，2010，71(S):S48 － S53

［28］權(quán)龍哲，祝榮欣，雷溥，等.基于K－L變換與LS－SVM的玉米品種識(shí)別方法［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2010，41(4):168－172

［29］黃星奕，吳守一，方如明，等.計(jì)算機(jī)視覺在大米胚芽識(shí)別中的應(yīng)用［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2000，31(1):62 －65

［30］吳彥紅，劉木華，楊君，等.基于計(jì)算機(jī)視覺的大米外觀品質(zhì)檢測［J］.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2007，38(7):107－111

［31］王志軍，叢培盛，周佳璐，等.基于圖像處理與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥顆粒外觀品質(zhì)評(píng)價(jià)方法［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2007，23(1):158 －161

［32］劉瓔瑛，丁為民，沈明霞.基于背景差分法的稻米動(dòng)態(tài)圖像檢測識(shí)別［J］.浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2009，21(4):403 －406

［33］Pearson T.Hardware－ based image processing for high －speed inspection of grains［J］.Computers and Electronics in Agriculture，2009，69:12 －18

［34］成芳，劉兆艷，應(yīng)義斌.谷物視覺檢測系統(tǒng)的硬件環(huán)境［J］.中國食品學(xué)報(bào)，2005，5(3):80 －85

［35］張紅梅，韓萍.倉儲(chǔ)物害蟲分類識(shí)別中紋理特征的提?。跩］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2003，39(1):218 －219

［36］廉飛宇，張?jiān)?基于小波變換壓縮和支持向量機(jī)組的儲(chǔ)糧害蟲圖像識(shí)別［J］.河南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2006，27(1):21 －24

［37］郝建平，楊錦忠，杜天慶，等.基于圖像處理的玉米品種的種子形態(tài)分析及其分類研究［J］.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2008，41(4):994 －1002

［38］胡桂仙，王建軍，王小驪，等.糧油品質(zhì)檢測評(píng)價(jià)新技術(shù)的研究進(jìn)展及展望［J］.中國糧油學(xué)報(bào)，2011，26(3):110－113.

Research Progress of Grain Detection and Recognition Method Based on Image Process

Guo Min Qin Xin Ma Miao
(School of Computer Science，Shaanxi Normal University，Xi'an 710062)

Grain detection and recognition method based on image process is efficient，accurate and low labor intensity，so it has wide application prospect.In order to utilize foreign and native new research findings and improve the research in this field in China，the research progress of grain detection and recognition method based on image process is summarized.The methods include near infrared reflectance image process，soft X －ray image process and visible light image process.The methods are used in grain insect detection and recognition，grain ingredient detection，grain variety recognition and classification，grain quality detection and grading.The superiority and inferiority of each method are analyzed，and it is expected to present further key research work through the latest research results both at home and abroad.

grain detection and recognition，image process，near infrared reflectance，soft X － ray，visible light

S126

A

1003－0174(2012)04－0123－06

國家自然科學(xué)基金(10974130)，中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(GK200901006)

2011－06－17

郭敏，女，1964年出生，教授，信號(hào)處理和模式識(shí)別