李 凡 吳 杰 李繼霞

(1.克拉瑪依職業(yè)技術(shù)學(xué)院，新疆 克拉瑪依 833600;2.石河子大學(xué)機(jī)械電氣工程學(xué)院，新疆 石河子 832000)

庫爾勒香梨是新疆特色水果，是新疆出口創(chuàng)匯的重要果品。用戶對(duì)香梨一般要求大小均勻，形狀一致，以減少包裝和運(yùn)輸成本，提高商品價(jià)值。但是庫爾勒香梨存在許多不具有商品價(jià)值的畸形果(Malformed Fruit)?；喂饕衅屯豁敼?類，偏果俗稱“鳥梨”或“龜背果”，香梨的偏果率達(dá)到7.82%。突頂果則是萼部生長(zhǎng)特別突出，果心大，石細(xì)胞含量高，風(fēng)味較差，庫爾勒香梨農(nóng)業(yè)部標(biāo)準(zhǔn)NY/T585-2002中要求特級(jí)梨中突頂果不超過10%，一級(jí)梨中突頂果不超過20%。因此，基于機(jī)器視覺方法將這2類畸形果從香梨的標(biāo)準(zhǔn)果形中自動(dòng)識(shí)別出來，對(duì)進(jìn)一步開發(fā)庫爾勒香梨自動(dòng)化分級(jí)裝備具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)樣本

從庫爾勒市大墩子鄉(xiāng)果園采摘采摘香梨，通過當(dāng)?shù)亟?jīng)驗(yàn)豐富的果農(nóng)，選取樣本180個(gè)，其中標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果各60個(gè)(圖1)。人工選取標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果各10個(gè)用于訓(xùn)練樣本。剩余各50個(gè)作為測(cè)試樣本，驗(yàn)證試驗(yàn)效果。

圖1 香梨的不同果形比較

1.2 香梨圖像采集系統(tǒng)

圖2 圖像采集系統(tǒng)

香梨的圖像采集裝置如圖3所示，由數(shù)碼攝相頭(奧林巴斯，120萬像素，焦距20mm-∞)、計(jì)算機(jī)、高度調(diào)節(jié)裝置、背景板、光源箱(300mm×300mm×250mm)組成，圖像采集時(shí)，相機(jī)攝像頭與測(cè)量臺(tái)間距20cm，光源為白熾燈光源，香梨放置于白背景的底板上，采集香梨?zhèn)让鎴D像(其中外形扁平的偏果采集圖像時(shí)畸形面放在側(cè)面，以采集到其特征形狀)。

1.3 香梨圖像的背景分割與果梗的去除方法

利用圖2圖像采集系統(tǒng)采集的香梨圖像(圖3(a))，為了減少運(yùn)算，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像(圖3(b))，并對(duì)灰度圖像進(jìn)行濾波處理。然后采用最大類間方差法自動(dòng)選取分割閾值，對(duì)灰度圖像進(jìn)行閾值分割并轉(zhuǎn)換二值圖像(圖3(c))，由圖3易見圖像有比較明顯的噪聲，香梨圖像內(nèi)部有一些空洞，我們可以使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)填充的方法對(duì)其進(jìn)行噪聲去除，消除因光照產(chǎn)生的空洞(圖3(d))。

果梗的完好通常是果實(shí)新鮮度的象征，果梗缺損會(huì)導(dǎo)致其內(nèi)部水分流失，加速其干枯和腐爛，果梗的存在對(duì)于香梨既有重要意義。但果梗的的存在會(huì)影響計(jì)算機(jī)對(duì)于果形的判斷，因此在進(jìn)行果形判斷前，必須去掉香梨圖像中的果梗。通過提取(d)中二值圖像的邊緣(圖3(e))，然后設(shè)置結(jié)構(gòu)元素先進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹(圖3(f))然后再進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕，來提取果梗(圖3(g))，最后將含有果梗的二值圖像(d)和提取的果梗(g)進(jìn)行減法運(yùn)算來得到去除果梗的香梨圖像(圖3(h))。

1.4 均分直線提取香梨形狀特征參數(shù)

要判別果形，必須從香梨的圖片中提取果形的特征參數(shù)，常用的提取果形特征參數(shù)方法是進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記，提取目標(biāo)的周長(zhǎng)，面積，長(zhǎng)短軸徑等參數(shù)，利用各參數(shù)之間的關(guān)系來描述果品的形狀。馬本學(xué)利用離散指數(shù)(周長(zhǎng)的平方比面積)作為特征參數(shù)來區(qū)分畸形果和正常果。這種方法描述特征過于簡(jiǎn)單，不能有效識(shí)別突頂果和標(biāo)準(zhǔn)果。

本文在水平和豎直方向分別用一定數(shù)量的直線均分香梨，如圖3水平方向和豎直方向分別用H1，H2，H3，…Hn和V1，V2，V3，…Vn來均分香梨，由這些直線表示水果形狀。然后利用公式(1)和公式(2)將這些均分直線長(zhǎng)度做作歸一化處理。

其中，Hmax為H1，H2，H3，…Hn中最大值。Vmax為V1，V2，V3，…Vn中最大值。

歸一化可消除香梨大小對(duì)果形的影響，得到2n個(gè)形狀特征參數(shù)。偏果和正常果在偏側(cè)豎直均分線長(zhǎng)度不同，因此可區(qū)分香梨偏果和正常果。由于香梨突頂果和標(biāo)準(zhǔn)果在下端水平均分線長(zhǎng)度有很大區(qū)別(圖4)，因此可以很容易區(qū)分突頂果和正常果。

圖4 香梨各種果形均分直線比較

1.5 香梨果形的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法

本研究基于MATLAB建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，它是以BP網(wǎng)絡(luò)分類器為核心的系統(tǒng)，如圖5所示。網(wǎng)絡(luò)分類器為一個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練子系統(tǒng);訓(xùn)練和測(cè)試樣本圖像由數(shù)碼攝像頭獲取，經(jīng)圖像采集卡數(shù)字化后輸入計(jì)算機(jī)，該圖像經(jīng)過預(yù)處理，提取均分直線特征獲得特征參數(shù)，然后將這些參數(shù)輸入BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練或識(shí)別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的操作分兩步，首先是訓(xùn)練學(xué)習(xí)，接著是分類操作。訓(xùn)練時(shí)，把要教給網(wǎng)絡(luò)的信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中去，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按某種規(guī)則調(diào)節(jié)各處理單元間的連接權(quán)值，直到輸入給定輸入時(shí)網(wǎng)絡(luò)就能產(chǎn)生給定輸出時(shí)為止。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程是網(wǎng)絡(luò)獲取知識(shí)的過程，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成時(shí)，各連接權(quán)已調(diào)節(jié)好，即知識(shí)被隱含地儲(chǔ)存在網(wǎng)絡(luò)中。網(wǎng)絡(luò)分類操作就是對(duì)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)輸入一組信息時(shí)，網(wǎng)絡(luò)就可輸出與此輸入相對(duì)應(yīng)的輸出信息。

圖5 香梨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)

輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù):每個(gè)香梨采用均分直線法提取100個(gè)特征參數(shù)(其中橫向和縱向各50個(gè))，因此inpoint=100;輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù):由于需鑒定的香梨為正常果、突頂果和鳥梨三類，則outpoint=3;中間隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù):midpoint=(inpoint +outpoint)/2=51;

訓(xùn)練誤差:目標(biāo)誤差過大，會(huì)影響分類的準(zhǔn)確性。反之，則會(huì)增加訓(xùn)練時(shí)間，而且可能會(huì)造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不收斂。本研究選擇誤差為0.01。

選取各層激活函數(shù):網(wǎng)絡(luò)隱含層和輸出層都選取S型對(duì)數(shù)激活函數(shù)f(t)=。式中t為神經(jīng)元傳遞的參量。

當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定好以后，利用選取好的較標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果各10個(gè)樣本來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使訓(xùn)練誤差小于0.01或訓(xùn)練步數(shù)達(dá)到5000步。

2 結(jié)果與分析

上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好以后，用其余標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果各50個(gè)來測(cè)試樣本檢驗(yàn)其分類性能。識(shí)別結(jié)果如表1所示。

表1 香梨的BP網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果

標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果果形均分直線的統(tǒng)計(jì)量是完全不同的，但3種果形在實(shí)際果形分布范圍上各種果形形狀界限并不是那么清楚，因此分類結(jié)果不可避免的存在識(shí)別誤差。由于選取的突頂果特征明顯因此能較好的識(shí)別，識(shí)別正確率為96%。偏果和標(biāo)準(zhǔn)果由于拍照位置，圖像處理誤差，和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別誤差，再加上有些香梨形狀怪異其均分直線偏離其特征值區(qū)域因此這兩種果形會(huì)發(fā)生相互誤判。

3 結(jié)論

本文針對(duì)香梨果形分類的需求，對(duì)香梨圖像進(jìn)行閾值分割，并利用形態(tài)學(xué)方法去除香梨果梗，再從處理好的圖像中采用均分直線的方法提取香梨的形狀特征參數(shù)，并將這些特征參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，設(shè)計(jì)一個(gè)單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。選取合適的輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)利用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)香梨進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，平均正確率為88.6%，分級(jí)效果較好。

［1］何子順，李世強(qiáng)，茹仙古麗.庫爾勒香梨果實(shí)外觀描述概況及其調(diào)控研究進(jìn)展［J］.北方果樹，2010，4，1-4.

［2］徐慶岫，李江，韓軍.授粉條件對(duì)庫爾勒香梨果實(shí)性狀的影響［J］.果樹科學(xué)，1997，14(2):113-114.

［3］高敦祿.庫爾勒香梨也有“公”和“母”［J］.新疆農(nóng)墾科，1988，5(46):21-26.

［4］中華人民共和國農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn).庫爾勒香梨NY/T585-2002［S］.2002，1-3.

［5］馬本學(xué).基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的香梨果梗提取方法［J］.石河子大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2008，26(05):636-638.

［6］何子順，牛建新，邵月霞.庫爾勒香梨果實(shí)萼片脫落與宿存研究概述［J］.中國果菜，2006，2:10-11.