梁詩華，何金成，林毅鑫

(福建農(nóng)林大學(xué)機電工程學(xué)院現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備研究所，福建福州 350002)

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基于C-SVM的大米品種識別研究

梁詩華，何金成*，林毅鑫

(福建農(nóng)林大學(xué)機電工程學(xué)院現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備研究所，福建福州 350002)

提出了一種基于支持向量機(C-SVM)區(qū)分大米品種的方法。首先對大米圖像進行閾值分割、平滑處理等預(yù)處理，并根據(jù)大米的粒型特點，提取米粒的面積、周長等6個形態(tài)特征。利用OrangeCanvas數(shù)據(jù)挖掘軟件先對linear和RBF核函數(shù)進行核參數(shù)選擇，并在Opencv3.0環(huán)境下，編程實現(xiàn)K-means、linear和RBF的3種大米品種識別方法，對10組混合大米圖像進行品種測試。試驗結(jié)果表明，支持向量機線性核函數(shù)對大米品種識別具有較高的預(yù)測穩(wěn)定性，識別分類準確率約為99%。

品種；特征提??；K-means；linear；RBF

隨著機器視覺技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，利用機器視覺實現(xiàn)大米品種識別已受到廣泛關(guān)注。目前市面上出現(xiàn)許多摻假大米現(xiàn)象，以人工的方式辨別是否摻雜不同種類的大米，是一項費力費時的作業(yè)。因此，對大米品種識別是實現(xiàn)大米自動化分類的前提。

近年來，國內(nèi)外對谷物的外觀品質(zhì)研究較多，但對大米品種分類的研究主要還是在亞洲國家，且相對較少。對于大米品種研究主要集中在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上，周子立等[1]結(jié)合可見-近紅外光譜技術(shù)，利用小波變換、主成分分析，建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對不同品種大米進行預(yù)測分析，效果顯著，為大米品種鑒別提供一種新方法。方華等[2]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大米品種進行識別研究，識別精度接近 94%，對珍珠米的識別可達 100%。Abirami等[3]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別大米品種，在米粒不發(fā)生重疊時，米粒分類的正確率達到98.7%，在米粒發(fā)生重疊時，米粒分類的正確率變?yōu)?1.3%。林萍等[4]采用紅外光譜技術(shù)，用遺傳算法、偏最小二乘法與誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，對大米品種進行預(yù)測，提高了識別的精準度。近幾年來，也出現(xiàn)許多學(xué)者利用支持向量機和稀疏表示[5]對大米品種進行識別。JinXiaming等[6]是在高光譜數(shù)據(jù)下，分別比較研究LS-SVM、SVM中核函數(shù)linear與K-近鄰算法(KNN)在大米品種中的預(yù)測準確度，LS-SVM具有較好的準確度。

綜上研究發(fā)現(xiàn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大米進行識別分類較多，對于米粒這種小樣本集的分類，實際上不需要獲取無限多的訓(xùn)練樣本，支持向量機則是針對小樣本問題進行學(xué)習(xí)和分類，解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中無法避免的局部極小問題，增強了非線性分類能力[7-8]。雖然目前已存在利用支持向量機對大米品種進行分類的研究，但都是通過采集大米的高光譜數(shù)據(jù)進行研究分析，成本高。從目前研究來看，還沒有學(xué)者直接利用大米特征參數(shù)中的原始數(shù)據(jù)，比較分析支持向量機中線性核函數(shù)和徑向基核函數(shù)之間的預(yù)測準確度的差異。因此，筆者根據(jù)大米粒型特征，提取米粒的面積、周長、長、寬、長寬比及圓度6個特征參數(shù)，并根據(jù)這些特征參數(shù)，比較分析SVM中線性核函數(shù)和徑向基核函數(shù)預(yù)測準確度，并與最傳統(tǒng)的聚類方法K-均值聚類算法進行分析比較，為后續(xù)大米品種檢測提供依據(jù)。

1　試驗裝置與材料

1.1試驗設(shè)備以相機獲取米粒圖像，容易受到光照的影響，且不同環(huán)境光源下所受到的影響差異較大，相比之下，以掃描儀獲取的圖像較為穩(wěn)定，采用300dpi進行灰度掃描，圖像以JPG格式進行存儲。為了防止米粒發(fā)生黏連、重疊的問題，該研究使用置米盤將米粒分開[9]，置米盤樣式如圖1所示。

圖1　試驗用置米盤Fig.1　Tested rice tray

1.2試驗材料試驗所用的大米品種為江西省岱寶山產(chǎn)的軟丁優(yōu)米和黑龍省哈爾濱產(chǎn)的東北米。

2　圖像處理

2.1圖像預(yù)處理圖2a為采集的樣品圖像，運用Otsu算法來設(shè)定最優(yōu)閾值，將圖像中的背景和目標(biāo)進行分離(如圖2b)，再將其進行二值化處理。為了能夠消除圖像的噪聲，對大米圖像進行中值濾波(如圖2c)，濾波后圖像輪廓清晰，顆粒狀噪聲得到很好地抑制。最后，利用canny算法提取大米輪廓，如圖2d所示。

圖2　大米灰度圖像中提取的大米圖像Fig.2　Picking out of rice kernel image from gray

2.2特征參數(shù)的獲取根據(jù)前人研究成果所得[1，10-12]，大米的粒型主要取決于面積、周長、長、寬、長寬比及圓度6個幾何特征參數(shù)，特征參數(shù)見表1。

表1　大米粒型的特征參數(shù)

注：已將圖像像素點個數(shù)轉(zhuǎn)為實際尺寸，單位mm。

Note：Thenumberofpixelshasbeentransferredtotheactualsizeoftheimage，unitismm.

3　分類算法

3.1支持向量機支持向量機(SupportVectorMachines，SVM)是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)之上的新一代機器學(xué)習(xí)算法，主要解決小樣本、非線性及高維模式識別問題，其基本思想是通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)從原始特征空間映射到高維特征空間，來實現(xiàn)最優(yōu)分類超平面，并用此超平面實現(xiàn)對未知樣本的判斷[13]。

SVM常用核函數(shù)主要有線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)和sigmoid核函數(shù)。該研究選用最常見的2種核函數(shù)——線性核函數(shù)和徑向基核函數(shù)，對大米不同品種進行比較分析。

線性核函數(shù)(LinearKernelFunction)表示如下：

K(x,y)=x·y

(1)

徑向基核函數(shù)(RadicalBasisFunctionKernelFunction，RBF)表示如下：

K(x,y)=exp(-g|x-y|2)

(2)

式中，g為參數(shù)。

SVM分類器性能的關(guān)鍵是參數(shù)的選擇。Linear僅受邊界參數(shù)C的影響，而RBF同時受到邊界參數(shù)C和核寬度的影響。邊界參數(shù)C是結(jié)構(gòu)風(fēng)險和樣本無誤差的綜合考慮，其值與訓(xùn)練可容忍的誤差相關(guān)，而核寬度g的取值與輸入的樣本范圍有關(guān)[14]。在訓(xùn)練前，將訓(xùn)練樣本導(dǎo)入OrangeCanvas數(shù)據(jù)挖掘軟件進行核參數(shù)預(yù)判，獲取Linear邊界參數(shù)C=1，RBF則選用C=1、g=0.125，分類效果最佳，識別準確率均可達到99%以上。

3.2K-均值聚類算法K-均值聚類算法(K-means)是一種聚群、非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它主要受初始位置的選擇、K值、度量距離3個方面因素的影響。該算法主要步驟是根據(jù)K值選定，隨機設(shè)定K個中心點作為聚類中心，再將除了聚類中心點之外的數(shù)據(jù)點分配給最鄰近的中心點，分配完成后，將中心點移動到所表示的聚類的平均中心位置處，重復(fù)迭代上述步驟，直到準則函數(shù)收斂。通常采用的準則函數(shù)為平方誤差和準則函數(shù)，即SSE(sumofthesquarederror)，其定義如下：

(3)

式中，SSE是數(shù)據(jù)庫中所有對象的平方誤差總和；p為數(shù)據(jù)對象，mi是簇Ci的平均值。

3.3算法評價與指標(biāo)為了說明分類方法的準確性，采用正確率(Accurate，ACC)、命中率(Precision，P)，召回率(Recall，R)及F1度量(Recall和Precision的調(diào)和平均數(shù))4個計算指標(biāo)對結(jié)果進行評價。指標(biāo)計算如式(4)～(7)所示：

(4)

Precision=TP/(TP+FP)

(5)

Recall=TP/(TP+FN)

(6)

(7)

式中，TP表示正確預(yù)測到正例的數(shù)量；TN表示正確預(yù)測到負例的數(shù)量；FP表示負例預(yù)測到正例的數(shù)量；FN表示正例預(yù)測到負例的數(shù)量。

ACC是表示評估分類器好壞的指標(biāo)，正確率越高，分類器越好。命中率是精確度的度量，是指分類模型判為正的所有樣本中有多少是真正的正樣本。召回率則是覆蓋面的度量，是所有正樣本有多少被分類模型判為正樣本。F1是將命中率和召回率的方法組合成一個度量指標(biāo)，它賦予命中率和召回率相等的權(quán)重。該研究將用上述指標(biāo)進行對分類模型的判斷，其值越大，表示分類效果越好。

4　試驗結(jié)果與分析

4.1數(shù)據(jù)處理與分析為了證實所提取的大米特征能反映大米的真實信息，采用主成分分析方法對所提取的特征值進行分析。大米粒型特征值的標(biāo)準誤差、各特征值的貢獻率以及累計貢獻率見表2。

從表2 可知，所提取的大米特征參數(shù)基本上能夠反映大米粒型的全部信息。

表2　大米粒型參數(shù)的主成分分析

注：主成分編號與表1的特征參數(shù)相匹配。

Note：Theprincipalcomponentnumbermatchthecharacteristicparametersoftable1.

4.2檢測結(jié)果分析該研究分別選取1 000粒大米作為SVM訓(xùn)練樣本，選取10張隨機混合大米圖像進行預(yù)測。操作系統(tǒng)為WindowsXP，以Qt5.5.1為開發(fā)工具，借助Opencv3.0進行圖像處理和分析。編程實現(xiàn)K-means、Linear和RBF的大米品種識別方法。表3是利用K-means、Linear和RBF3種方法對2種大米識別結(jié)果比較。從表3可知，對于2種大米測試樣本，K-means、linear和RBF識別的準確率分別為 98.75%、98.83%和96.01%。在這3類模型中，K-means表現(xiàn)出更低分類準確率，原因在于它是根據(jù)每張大米圖像樣本信息進行分聚類，沒有統(tǒng)一標(biāo)準，而SVM是事先對樣本進行訓(xùn)練，系統(tǒng)已具有大米品種特征參數(shù)，預(yù)測時，只需根據(jù)每粒大米的特征參數(shù)進行歸類。

表3linear、RBF和K-means對2種大米品種識別結(jié)果比較

Table3Comparisonofidentificationresultswithlinear，RBFandK-meansfortworicevarieties

模型Models正確率Correctrate(ACC)命中率Hitrate(P)召回率Recallrate(R)度量Measurement(F1)Linear0.98750.97080.98240.9765RBF0.98830.99460.85990.9224K-means0.96010.96850.91410.9405

同時，試驗結(jié)果表明，Linear比RBF召回率高，即說明分類器正確預(yù)測正例的比例高，預(yù)測穩(wěn)定性比較好。Linear具有較高的F1值，則說明大米在進行品種識別中，Linear優(yōu)于其他2種算法。

5　結(jié)論

該研究使用平板掃描儀獲取大米粒型圖像，編程實現(xiàn)對大米外觀特征提取與檢測算法，并利用SVM與K-means的方法，對2種大米進行了識別研究。結(jié)果表明，利用SVM進行大米識別，Linear和RBF具有相似的分類準確率，準確率約為99%。但是Linear的預(yù)測穩(wěn)定性要比RBF核函數(shù)的預(yù)測穩(wěn)定性要高。相比于SVM分類效果，K-means具有相對較低的準確率，但K-means無需對樣本訓(xùn)練進行事先的訓(xùn)練，節(jié)省了大部分的時間，且相對于小樣本的數(shù)據(jù)，運算時間短，豐富了大米圖像識別研究，為大米外部品質(zhì)識別提供了客觀可行的方法，同時也為其他的農(nóng)作物產(chǎn)品品種識別與鑒定提供參考價值。該裝置具有良好的擴展性，我國稻米種類繁多，后續(xù)將對更多品種進行廣泛的取樣與試驗，但是目前該研究只針對2種粒型的大米進行研究，還需要對不同品種和分類算法展開試驗研究等進一步校正和完善，從而建立大米外觀品質(zhì)識別評價體系，為進一步實現(xiàn)大米在線檢測和自動分級提供基礎(chǔ)。

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Thispaperproposedamethodbasedonsupportvectormachine(C-SVM)todistinguishricevarieties.Atfirst,itdidtheimagethresholdsegmentation,thenproceededthesmoothprocessing.Andaccordingtothecharacteristicsofricegrainshape,extractedarea,perimeterandsoon,usingOrangeCanvasdataminingsoftwaretoselectkernelparametersoflinearandRBFkernelfunction,andaccomplishricevarietiesrecognitionbyprogramingusingKmeans,linearfunctioninSVMandRBFmethodsunderOpencv3.0.Tengroupsofmixedricewereconductedtherecognitiontest,theresultsshowedthatlinearfunctioninSVMcouldidentifyricevarietiesinasuperiorpredictionstabilitywithclassificationaccuracyatabout99%.

Varieties;Featureextraction;K-means;Linear;RBF

福建省自然科學(xué)基金項目(2010J01272)；福建省福建農(nóng)林大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備及自動化創(chuàng)新平臺項目(612014017)。

梁詩華(1992- )，女，福建連江人，碩士研究生，研究方向：圖像處理。*通訊作者，副教授，碩士生導(dǎo)師，從事生物圖像識別與處理研究。

2016-06-22

S24

A

0517-6611(2016)23-201-03

TheIdentificationResearchofRiceVarietiesBasedonC-SVM

LIANGShi-hua,HEJin-cheng*,LINYi-xin(InstituteofModernAgriculturalEquipment,CollegeofMechanicalandElectronicEngineering,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou,Fujian350002)