魏洪昌 羅陽(yáng)

摘要：隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)速度的提高和硬件的成本下降，農(nóng)產(chǎn)品和食品檢測(cè)領(lǐng)域越來(lái)越廣泛地運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。本文對(duì)國(guó)內(nèi)外計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品和食品檢測(cè)中的應(yīng)用以及這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行綜述。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)；圖象處理；農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)；食品檢測(cè)

所謂計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，本質(zhì)上就是利用圖像傳感器對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別，然后轉(zhuǎn)化成為數(shù)字圖像，同時(shí)利用計(jì)算機(jī)模擬好的人類判別規(guī)則對(duì)該圖像進(jìn)行識(shí)別和理解，以此來(lái)替代人眼，并對(duì)圖像進(jìn)行分析，得出相應(yīng)的結(jié)論。

1. 在外形尺寸檢測(cè)中的應(yīng)用

農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)品分級(jí)非常重要，其中外形尺寸就是一個(gè)很重要的指標(biāo)。早在2000年，黃麗華等人就利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)羊絨的細(xì)度進(jìn)行檢驗(yàn)，CCD攝像頭可將單根羊絨放大4000倍，計(jì)算機(jī)經(jīng)過(guò)圖像處理，就能精確得到羊絨的直徑。這種方法有很重要的意義，計(jì)算機(jī)的運(yùn)用克服了人工測(cè)量的誤差，提高了效率，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了測(cè)量的經(jīng)濟(jì)性和精確性。同年，蔡健榮等將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)運(yùn)用到煙葉的質(zhì)量分選工作中，開(kāi)發(fā)質(zhì)量分選系統(tǒng)，原理就是該系統(tǒng)對(duì)采集系統(tǒng)進(jìn)行定標(biāo)，對(duì)光感度進(jìn)行控制，具體操作過(guò)程是，提取180個(gè)參數(shù)進(jìn)行選擇，進(jìn)而形成特征向量，去除標(biāo)準(zhǔn)樣本中的奇異樣本。煙葉的檢測(cè)特征主要有：長(zhǎng)度、面積、殘傷情況以及煙葉輪廓線展開(kāi)后的分布情況，該系統(tǒng)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多個(gè)地區(qū)的煙葉進(jìn)行分類和學(xué)習(xí)之后，可以實(shí)現(xiàn)80%的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

另外，在對(duì)外形尺寸的檢測(cè)中，產(chǎn)品的形狀也是檢測(cè)的重要方面。尤其是對(duì)水果而言，形狀更顯得十分重要，因?yàn)樾螤钜彩菦Q定水果質(zhì)量的重要指標(biāo)。有研究人員在對(duì)果實(shí)形狀進(jìn)行綜合分析的基礎(chǔ)上，提出了代表果實(shí)形狀的六個(gè)參數(shù)，也就是三個(gè)指標(biāo)和三個(gè)指標(biāo)的對(duì)稱性，這三個(gè)指標(biāo)就是曲率指標(biāo)、連續(xù)性指標(biāo)和半徑指標(biāo)。在計(jì)算機(jī)運(yùn)用這種分析方法時(shí)，可以利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)果形進(jìn)行識(shí)別和分級(jí)。研究表明，使用提取的參數(shù)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工分類的平均符合率大于93%。

2. 在顏色檢測(cè)中的應(yīng)用

通常，在確定農(nóng)產(chǎn)品和食品品質(zhì)的時(shí)候，色澤是一個(gè)非常重要的指標(biāo)。將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用到色澤評(píng)價(jià)中，可以更加精準(zhǔn)地區(qū)別各個(gè)部分的顏色并作出相應(yīng)判斷，減少人眼判斷所帶來(lái)的誤差。對(duì)于烘焙食品的加工過(guò)程來(lái)說(shuō)，質(zhì)量控制是至關(guān)重要的一環(huán)，有學(xué)者和研究人員試圖利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)檢測(cè)面包以及其他烘焙食品的質(zhì)量，也有食品技術(shù)人員嘗試將該項(xiàng)技術(shù)運(yùn)用到比薩餅的質(zhì)量檢測(cè)中去，減少人工定性判斷所帶來(lái)的誤差。留胚率，即胚芽在碾米過(guò)程中的保留率，是判斷大米品質(zhì)的一個(gè)重要指標(biāo)，數(shù)值上等于胚芽所占米粒的百分比，目前只能依靠人眼觀察來(lái)測(cè)定。不同的米粒飽和度不同，造成了胚芽和胚乳視覺(jué)上的差異，黃星奕等以飽和度作為顏色特征參數(shù)來(lái)識(shí)別胚芽，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)大米的留胚率進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)果與人工檢測(cè)的結(jié)果高度吻合。德勝田等研制出一種能夠搜索成熟西瓜的視覺(jué)系統(tǒng)，可用于西瓜收獲機(jī)器人，原理是將所攝取的西瓜圖像類型由RGB轉(zhuǎn)變?yōu)镠IS，然后可以觀察到飽和度和色調(diào)。結(jié)果顯示，西瓜成熟度越高，飽和度的平均值越小，色調(diào)直方圖中的峰值像素?cái)?shù)與峰值左側(cè)的像素?cái)?shù)之比越?。环粗?，西瓜成熟度越低，飽和度的平均值越大，色調(diào)直方圖中的峰值像素?cái)?shù)與峰值左側(cè)的像素?cái)?shù)之比越大。

結(jié)語(yǔ)

自上世紀(jì)八十年代以來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)不僅僅停留在單純地模擬視覺(jué)，甚至可以解釋和取代人類的視覺(jué)信息，進(jìn)一步促進(jìn)視覺(jué)信息采集方面的研究。傳感技術(shù)的發(fā)展也讓人們更加深入地認(rèn)識(shí)到農(nóng)業(yè)的物料特性。紅外和近紅外圖像處理的相關(guān)研究也使得計(jì)算機(jī)視覺(jué)有了更加深入的發(fā)展，不僅有單純的外觀視覺(jué)，還有物料的形狀、組成等內(nèi)部特性。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)工程中的研究又向?qū)嵱眠~近了一步。初始圖像特征與物料某一特性的相關(guān)關(guān)系研究，一步一步將計(jì)算機(jī)視覺(jué)內(nèi)化到檢測(cè)分級(jí)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)的精確性。