鐘義貴 蔡潔娜 馮森林 陳宜珠 彭泓 敖翔 顧慧瑤

中國藥膳是以中醫(yī)學、烹飪學和營養(yǎng)學理論為指導，嚴格按照中草藥配方，具有一定的藥用價值，并且擁有色、香、味和形的美味佳肴。它既以藥為食，又以藥賦食，藥借食之力，食助醫(yī)之力，二者相輔相成、相得益彰，能防病、養(yǎng)生、延年益壽。在藥膳加工中，每種食材的保健成分能否充分釋放出來將決定藥膳功效的好壞，所以研究藥膳每種食材的加工至關(guān)重要。

陽春白雪糕是中國藥膳之一，原料包括茯苓、茯?qū)崱⑸剿?、蓮子等，其中，山藥具有健脾、補腎、潤肺、止咳、化痰、降血糖、促進消化等作用。傳統(tǒng)的評估山藥加工成熟度的方法是由訓練有素的人員通過人工視覺評估完成，難免帶有主觀的成分，質(zhì)量的標準化也難以保證。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，藥膳加工的手工作業(yè)方式逐漸邁向智能化。智能化加工可以提高藥膳加工的質(zhì)量控制精度，提升藥膳的養(yǎng)生作用，在中國藥膳的加工中具有一定的商業(yè)前景。

本文以山藥為例，研究了機器視覺技術(shù)在中國藥膳加工中的應(yīng)用，將對山藥成熟度的人工判斷轉(zhuǎn)化為一個機器視覺系統(tǒng)，通過顏色特征實現(xiàn)山藥加工成熟度的智能化識別，以減少主觀成分，確保藥膳的質(zhì)量。具體來說，主要是利用采樣、圖像二進制轉(zhuǎn)換、分水嶺分割和邊緣檢測進行圖像分割，根據(jù)彩色直方圖判斷山藥加工成熟度。

一、采樣

本研究首先從圖像采集開始。先從當?shù)厥袌霾杉哂邢嗤墒炱诘纳剿帢悠?，再?jīng)過去皮和洗滌，然后進行水蒸加工。在加工過程中，每1分鐘采集一次圖像，直到山藥完全蒸熟。

二、圖像處理

使用Matlab2010b的圖像處理工具箱對采集的圖像進行處理，主要包括預(yù)處理、圖像二值化、圖像分割和后處理4個步驟。

1.預(yù)處理。預(yù)處理是圖像分割的關(guān)鍵步驟，在這一步中將圖像灰度化。灰度化使三通道圖像簡單化，減少了輸入圖像中的噪聲和圖像數(shù)據(jù)量，提高了圖像質(zhì)量和圖像處理速度。預(yù)處理采用原始彩色（RGB）圖像，并使用MATLAB命令rgb2gray將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。

2.圖像二值化。圖像二值化是以明顯的黑白效果呈現(xiàn)整個圖像的過程，采用合適的閾值，得到能夠反映圖像整體和局部特征的二值圖像。

3.圖像分割。圖像分割是根據(jù)圖像的顏色和對象等特征，將圖像劃分為區(qū)域的過程。這些區(qū)域是像素集，具有有關(guān)對象的一些有意義的信息。圖像分割的結(jié)果是更具意義、更易于理解和分析的圖像形式，本文采用分水嶺分割法。分水嶺分割是一種基于形態(tài)學的圖像分割方法，先通過mesh（）函數(shù)獲取灰度圖像的類似集水盆地圖，再使用sobel（）算子進行梯度運算，獲取梯度圖，然后使用watershed（）分水嶺算法獲取圖像的分水嶺，最后將分水嶺與原始圖像結(jié)合，從原始圖像對分水嶺進行觀察。

4.后處理。在對圖像進行分水嶺分割后，有意義的區(qū)域已被大致分割，但邊緣相對模糊。為了細化邊緣，提高區(qū)域分割的精度，采用Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子進行邊緣檢測。邊緣檢測方法是識別和定位圖像中尖銳不連續(xù)的過程，通過比較3種不同邊緣檢測算子的邊緣檢測結(jié)果，最終選擇基于Canny算子的邊緣檢測（圖3、圖4），結(jié)合高斯濾波來降低噪聲。經(jīng)過邊緣檢測和降低噪聲之后，可以清晰地描繪出山藥的形狀，獲取其具有意義特征的部分。

三、顏色特征提取

對圖像進行上述處理后，可以對有意義的特征部分進行分割，然后通過顏色直方圖實現(xiàn)對該部分的顏色特征提取?？梢酝ㄟ^計算每種顏色的像素數(shù)，從而構(gòu)造圖像的顏色直方圖。

顏色直方圖可以基于不同的顏色空間和坐標系，本文使用的顏色空間是HSV空間，這是直方圖中最常用的顏色空間，它的三個組件分別表示色調(diào)、飽和度和值。

為了計算顏色直方圖，需要將顏色空間劃分為幾個小的顏色間隔，每個單元成為直方圖的一個單元，這個過程稱為顏色量化。然后，通過計算每個單元中的像素數(shù)來獲得顏色直方圖，如圖5、圖6所示。

從圖5、圖6可以看出，山藥在加工過程中，不同時刻的顏色特征是不同的，因此可以通過顏色特征來檢測山藥的加工成熟度。

四、結(jié)論

本文探討了山藥圖像的顏色特征，發(fā)現(xiàn)不同加工時期的山藥圖像具有不同的顏色特征，可以作為判斷山藥是否加工完成的指標之一。本研究可用于陽春白雪糕的加工，根據(jù)顏色特征判斷各種食材是否達到成熟條件，促進加工過程的智能化。這種模式可以減少主觀成分并降低成本，并且比傳統(tǒng)的人工檢測更加精確和高效。

*通信作者：鐘義貴（1963-），博士研究生，高級工程師，主要從事植物產(chǎn)品智能企業(yè)系統(tǒng)的教學和研發(fā)工作。