楊晉丹, 楊 濤, 苗 騰， 朱 超, 沈秋采, 彭宇飛, 梅珀彰, 黨雨晴

(沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110161)

草莓白粉病是草莓栽培期間的主要病害之一，在整個(gè)生長期間均可發(fā)生，嚴(yán)重時(shí)可導(dǎo)致絕產(chǎn)[1]。使用人工方法識別草莓葉部白粉病已不能滿足草莓工廠化栽培的需求。因此，對草莓葉部白粉病的自動(dòng)識別，是實(shí)現(xiàn)草莓工廠化栽培，保證草莓種植者收益的基礎(chǔ)，對草莓生產(chǎn)具有十分重要的意義。基于圖像的植物病害自動(dòng)識別主要基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network, CNN)技術(shù)。

基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的植物病害識別主要針對植物葉部病害，常見植物病害的研究對象有玉米、黃瓜、水稻、小麥、棉花和草莓等。針對玉米常見的葉部病害，趙玉霞等[2]、王娜等[3]、張善文等[4]、朱景福等[5]分別利用粗糙集理論、遺傳算法、局部判別映射(LDP)和局部線性嵌入(LLE)算法對提取的病害特征進(jìn)行約簡，正確識別率依次為83.0%、90.0%、94.4%和99.5%。針對黃瓜常見的葉部病害，謝澤奇等[6]、吳娜等[7]分別利用融合多特征圖切割法和最大類間方差閾值法實(shí)現(xiàn)了病斑的分割，對黃瓜病害的識別率分別為98.19%、94.26%。針對水稻常見的葉部病害，劉立波等[8]、管澤鑫等[9]利用灰度共生矩陣和逐步判別分析法進(jìn)行特征提取，再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯判別法進(jìn)行分類識別，正確識別率分別為95.0%和97.2%。針對小麥常見的葉部病害，張飛云等[10]利用K-means硬聚類算法實(shí)現(xiàn)了彩色圖像的分割，最后運(yùn)用向量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別，正確識別率可達(dá)95.0%以上。針對棉花常見的葉部病害，Patil等[11]利用全局閾值和自適應(yīng)閾值對圖像進(jìn)行分割，同時(shí)結(jié)合支持向量機(jī)對提取的特征進(jìn)行分類識別。針對草莓蛇眼病害，牛沖[12]利用改進(jìn)的分水嶺圖像分割算法進(jìn)行圖像分割，并通過支持向量機(jī)對提取的紋理特征進(jìn)行分類識別，識別精度可達(dá)92.0%。以上基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的病害識別方法研究取得了一定的成果，但這些方法分割圖像的操作太繁瑣，魯棒性差，特征提取方法不具有普適性，進(jìn)而使得整體方法泛化能力較差。

目前，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像分類[13-15]和目標(biāo)識別領(lǐng)域[16-18]取得巨大進(jìn)步，使得其在植物病害的識別上也得到了較廣泛的應(yīng)用。李艷[19]提出了基于Fisher準(zhǔn)則的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)了對馬鈴薯4種病害的識別，識別精度為87.04%。劉闐宇等[20]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葡萄葉片檢測算法，該算法在復(fù)雜背景下對葡萄葉片的檢測率為87.2%。Srdjan等[21]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了13種植物病害的識別，該模型還具有分辨植物葉片與其周圍環(huán)境的能力，最終模型的正確識別率為96.3%。Mohanty等[22]分別使用AlexNet和GoogLeNet模型訓(xùn)練，對PlantVillage中14種植物、26種病害以及部分健康植物的圖像進(jìn)行分類識別，識別精度分別可達(dá)到97.82%和99.35%。以上基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物病害識別方法具有無需對圖像進(jìn)行分割,識別種類較多,泛化能力較強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，比基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的植物病害識別方法具有明顯的優(yōu)勢。因此，本研究提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的草莓葉部白粉病病害的識別方法，以實(shí)現(xiàn)對前期與后期2個(gè)階段病害的自動(dòng)識別，為工廠化草莓栽培中白粉病病害識別與防治提供科學(xué)方法和依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

草莓葉片圖像采集自某草莓種植基地，使用移動(dòng)手持設(shè)備在正常光照下采集。圖像采集時(shí)將黑紙板直接墊于葉片之下，不采摘葉片。草莓葉部白粉病病害在發(fā)病前期葉片正面特征不明顯，葉片背面特征相對明顯，因此采集圖像時(shí)，既需要采集葉片正面圖像，也需要采集葉片背部圖像。白粉病晚期葉片葉緣卷起并伴有暗色污斑，特征較為明顯，故只采集葉片正面圖像。草莓葉片圖像數(shù)據(jù)庫共包括5類葉片圖像，分別為健康葉片正面、健康葉片背面、白粉病早期葉片正面、白粉病早期葉片背面和白粉病晚期葉片正面(圖1)。

圖1 草莓葉片圖像數(shù)據(jù)庫部分圖像Fig.1 Example of the strawberry leaf image database

利用Anaconda3將圖像處理為特定的大小(本研究中采用的圖像大小均為 128×128)，并對其作標(biāo)簽，記為“n_m”。其中n代表圖像所屬的類別(1代表健康葉片正面；2代表健康葉片背面；3代表白粉病早期葉片正面；4代表白粉病早期葉片背面；5代表白粉病晚期葉片正面)，m為圖像的編號，例如0_000101代表該圖像為健康葉片正面的第101幅。

1.2 方法

1.2.1 不同網(wǎng)絡(luò)深度與卷積核尺寸的CNN模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由3部分組成：輸入層、隱層和輸出層。隱層包含卷積層和采樣層，卷積層用于提取特征，采樣層用于特征優(yōu)化選取。本研究從網(wǎng)絡(luò)深度設(shè)計(jì)、卷積核尺寸選擇以及采樣層池化方法選擇入手，設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)對草莓葉部白粉病病害的識別。

試驗(yàn)使用的計(jì)算機(jī)CPU為Intel Core i7-7700k，內(nèi)存為32 G，操作系統(tǒng)為 Windows 10，采用的框架為Tensorflow。在Tensorflow上搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，部分參數(shù)設(shè)置：學(xué)習(xí)率0.005、沖量0.9、權(quán)值衰減0.000 5、批處理大小64。

采用正確識別率P作為結(jié)果的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算公式如下：

(1)

重復(fù)使用較小的卷積核可以減少參數(shù)訓(xùn)練的數(shù)量[23]，增加卷積層和池化層層數(shù)可以加強(qiáng)對特征值的提取[24]。因此，本研究設(shè)計(jì)了3種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度、3類卷積核尺寸的9個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于草莓葉部白粉病病害的識別(表1)。

表1 不同結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型

1.2.2 基于CNN的不同采樣層構(gòu)建方法選擇 采樣層是對特征的第二次提取，它可以大大降低圖像的維度和分辨率，同時(shí)可以避免出現(xiàn)過擬合等問題。構(gòu)建采樣層的方法有均值池化(Average pooling)、最大值池化(Max pooling)、中間值池化(Median pooling)等。為了充分利用均值池化與最大值池化的優(yōu)勢以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身學(xué)習(xí)的特性，Lee等[25]提出了混合池化(Mixed max-average pooling)。

(2)

最大值池化：gmax(x)=ximax

(3)

(4)

混合池化：gmix(x)=al·gmax(x)+(1-al)·gavg(x)

(5)

式(5)中al∈[0,1]，是均值池化與最大值池化混合的比例，下標(biāo)l是采樣層所在層數(shù)，混合池化在每層采樣層的混合比例都不相同。混合比例al可通過反向傳播算法由輸出損失函數(shù)E自動(dòng)學(xué)習(xí)獲得：

(6)

(7)

(8)

(9)

根據(jù)以上池化方法，本研究基于均值池化、最大值池化、中間值池化與混合池化設(shè)計(jì)了4種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過試驗(yàn)選擇一種較優(yōu)的池化方法。

2 結(jié)果與分析

2.1 網(wǎng)絡(luò)深度與卷積核尺寸對模型識別率的影響

試驗(yàn)中9個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型卷積層均采用padding補(bǔ)0方式，使圖像經(jīng)過卷積層時(shí)長寬不變，只是深度加深；采樣層構(gòu)建方法選擇最常用的最大值池化。草莓葉片圖像數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)為健康葉片正面201幅，健康葉片背面201幅，白粉病早期葉片正面637幅，白粉病早期葉片背面637幅，白粉病晚期葉片891幅，簡記為 201∶201∶637∶637∶891。

在9種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的識別率隨迭代次數(shù)的變化曲線(圖2)中，前6種模型初始識別率較低，在前10次迭代時(shí)識別率增長較快，之后漸趨平穩(wěn)；后3種模型初始識別率較高，在前5次迭代時(shí)識別率增長較快，之后漸趨平穩(wěn)。CNN-1、CNN-2與CNN-3的網(wǎng)絡(luò)深度最低，識別率曲線在最下方；CNN-4、CNN-5與CNN-6的網(wǎng)絡(luò)深度居中，識別率曲線居中；CNN-7、CNN-8與CNN-9的網(wǎng)絡(luò)深度最高，識別率曲線在最上方。同時(shí)，在曲線相對平穩(wěn)后，CNN-9的識別率曲線在CNN-7和CNN-8的識別率曲線上方，CNN-6的識別率曲線在CNN-5和CNN-4的識別率曲線上方，CNN-3和CNN-1的識別率曲線在CNN-2的識別率曲線上方。

CNN-1、CNN-2、CNN-3、CNN-4、CNN-5、CNN-6、CNN-7、CNN-8、CNN-9見表1。圖2 不同結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型的識別率隨迭代次數(shù)的變化Fig.2 Variation of the recognition rate of CNN with different structures with the number of iterations

據(jù)此，我們可以得到如下結(jié)論：(1)隨著迭代次數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)深度的增加，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確識別率也在逐步提高；(2)同一深度的網(wǎng)絡(luò)，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，卷積核為5×5,3×3的網(wǎng)絡(luò)模型識別率較高，其次為卷積核為5×5的網(wǎng)絡(luò)模型，卷積核為3×3的網(wǎng)絡(luò)模型識別率則不及前兩者；(3)網(wǎng)絡(luò)深度越深，混合卷積核(5×5，3×3)的網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)勢越明顯。經(jīng)過5次卷積操作，卷積核為5×5，3×3的模型CNN-9表現(xiàn)最好，識別率為93.16%。

2.2 采樣層構(gòu)建方法對識別效果的影響

為避免草莓樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不均衡(特征較明顯的白粉病晚期葉片所占比例較大)對試驗(yàn)結(jié)果的影響，對健康草莓葉片的圖像庫進(jìn)行了擴(kuò)充。將草莓葉片圖像庫結(jié)構(gòu)調(diào)整為 881∶881∶655∶655∶896，用于測試的圖像庫結(jié)構(gòu)為 176∶176∶131∶131∶179。

由表2可知，最大值池化與均值池化模型的識別效果相近，中間值池化與混合池化的識別效果相近，其中尤以中間值池化的識別效果最佳，為98.36%?？紤]到實(shí)際應(yīng)用中無需對健康(或白粉病前期)葉片的正、背面做識別，因此將此類錯(cuò)誤識別剔除。

表2 不同池化方法對草莓葉部白粉病病害的識別

4種采樣層構(gòu)建方法建立的模型對健康、白粉病早期和白粉病晚期3類草莓葉片的識別效果不相同(表3)。其中，中間值池化與混合池化的總體識別率較高，分別為98.36%、98.61%。對于健康草莓葉片，均值池化與混合池化的識別效果較好，分別為99.15%、99.43%；對于草莓白粉病早期葉片，中間值池化與混合池化的識別效果較好，分別為98.85%、96.56%；對于草莓白粉病晚期葉片，混合池化的識別效果最好，可達(dá)到100.00%。

權(quán)衡對各類葉片的識別情況，最終選擇的采樣層構(gòu)建方法為混合池化。最終選擇的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基于混合池化、經(jīng)過5次卷積操作且卷積核為5×5，3×3的CNN-9模型，該模型可較好地識別草莓葉部白粉病病害。

表3 不同池化方法對草莓葉部白粉病病害的識別率

2.3 訓(xùn)練集與測試集比例對模型識別率的影響

為確定訓(xùn)練集與測試集的合適比例，分別以 1∶9、2∶8、3∶7、4∶6、5∶5、6∶4、7∶3、8∶2、9∶1的訓(xùn)練集與測試集比例進(jìn)行試驗(yàn)。草莓葉片圖像庫為擴(kuò)充后的圖像庫，用于測試的草莓葉片圖像庫結(jié)構(gòu)見表4。

表4 不同訓(xùn)練集與測試集比例對模型識別率的影響

從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對草莓葉部白粉病的識別試驗(yàn)結(jié)果(表4)中可得到以下結(jié)論：隨著訓(xùn)練集比重的增大，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的正確識別率呈現(xiàn)升高的趨勢，尤以8∶2時(shí)的識別效果最佳。

3 討 論

本研究通過變換卷積核尺寸,加深網(wǎng)絡(luò)深度以及測試不同采樣層構(gòu)建方法，進(jìn)一步優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對草莓葉部白粉病病害的較好識別。試驗(yàn)結(jié)果表明，在訓(xùn)練集與測試集比例為8∶2的條件下，選取基于混合池化的CNN-9模型，對草莓健康葉片、白粉病早期葉片和白粉病晚期葉片的正確識別率分為99.43%、96.56%和100.00%，總體正確識別率為98.61%。

由于混合池化額外參數(shù)的訓(xùn)練問題，基于混合池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢于采用其他采樣層構(gòu)建方法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在卷積核尺寸相同、網(wǎng)絡(luò)深度一致的前提下，基于混合池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時(shí)間大約是其他3種池化方法的2～3倍。除此之外，網(wǎng)絡(luò)深度也是影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間的主要因素。因此在實(shí)際應(yīng)用中，如何適當(dāng)?shù)剡x擇采樣層構(gòu)建方法和網(wǎng)絡(luò)深度等是以后我們需要研究的問題之一。

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