趙正東，王虎虎，徐幸蓮

基于機(jī)器視覺(jué)的肉雞胴體淤血檢測(cè)技術(shù)

趙正東，王虎虎，徐幸蓮※

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)肉品加工與質(zhì)量控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210095）

肉雞胴體淤血是一種品質(zhì)異常現(xiàn)象，給屠宰企業(yè)帶來(lái)較大的經(jīng)濟(jì)損失。建立胴體淤血的快速、準(zhǔn)確識(shí)別技術(shù)是產(chǎn)業(yè)當(dāng)前的迫切需求。該研究利用自行設(shè)計(jì)搭建的肉雞胴體圖像采集裝置，研發(fā)了一種快速識(shí)別胴體淤血的技術(shù)方法。采用三方位視覺(jué)采集（搭載三光源）系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)視場(chǎng)對(duì)肉雞胴體的全覆蓋。采用基于全局RGB閾值分割提取出圖像的14個(gè)特征參數(shù)，采用主成分分析降維后得到7個(gè)主成分，結(jié)合遺傳算法訓(xùn)練支持向量機(jī)模型。然后基于滑動(dòng)窗口分割胴體子圖像，人工將子圖像分為四類(lèi)并提取出顏色矩信息，結(jié)合遺傳算法訓(xùn)練支持向量機(jī)模型并采用相似性度量對(duì)模型分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行修正。發(fā)現(xiàn)正視圖和側(cè)視圖中基于7個(gè)主成分的支持向量機(jī)模型中，分類(lèi)準(zhǔn)確率分別為86.0%和89.8%，預(yù)測(cè)時(shí)間為0.006 s，RGB閾值分割淤血的效果不理想；基于局部顏色矩支持向量機(jī)模型中，分類(lèi)準(zhǔn)確率分別為98.3%和97.9%，預(yù)測(cè)時(shí)間為0.001 s。在測(cè)試樣本上，結(jié)合歐氏距離進(jìn)行相似性度量對(duì)模型分類(lèi)結(jié)果修正后，淤血的識(shí)別召回率得到提升，誤報(bào)率和漏報(bào)率降低。該研究提出的基于胴體子圖像局部顏色矩信息訓(xùn)練支持向量機(jī)模型結(jié)合相似性度量方法，可以彌補(bǔ)全局RGB閾值分割淤血的不足，有效識(shí)別胴體淤血，為工廠進(jìn)行胴體淤血的實(shí)時(shí)檢測(cè)提供參考。

機(jī)器視覺(jué)；支持向量機(jī)；肉雞胴體；淤血；相似性度量

0 引 言

中國(guó)是僅次于美國(guó)的世界第二大肉雞生產(chǎn)國(guó)，2021年肉雞生產(chǎn)和消費(fèi)量分別達(dá)到1 470萬(wàn)t和1 503萬(wàn)t[1]。黃羽肉雞作為中國(guó)本土品種，與白羽肉雞相比存在著許多優(yōu)勢(shì)。但在禽類(lèi)疫情頻發(fā)以及新冠疫情的大背景下，分散養(yǎng)殖屠宰和活禽銷(xiāo)售逐步被取消，“集中屠宰、冰鮮上市”是肉雞產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。但是肉雞在產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)中，容易受到各種因素的影響而產(chǎn)生淤血，會(huì)在胴體表面產(chǎn)生肉眼可見(jiàn)的、形狀不一的異色現(xiàn)象，造成胴體品質(zhì)的降級(jí)[2]。例如育種時(shí)追求過(guò)快的生長(zhǎng)速度和高飼料轉(zhuǎn)化率容易導(dǎo)致血管發(fā)育緩慢密度低[3]；工人捕捉或掛雞時(shí)力量過(guò)大容易導(dǎo)致血管破裂[4]；電擊暈時(shí)不適的電流、電壓以及電擊時(shí)間也容易導(dǎo)致血管破裂[5]。因此，在屠宰的過(guò)程中需要對(duì)胴體檢測(cè)以進(jìn)行分類(lèi)。利用機(jī)器視覺(jué)開(kāi)展肉雞淤血檢測(cè)的研究目前還比較少，當(dāng)前是依靠質(zhì)檢工人的經(jīng)驗(yàn)判斷是否為淤血次品，依靠肉眼進(jìn)行淤血特征識(shí)別，常常因工廠較快的生產(chǎn)速度以及較長(zhǎng)的工作時(shí)間，導(dǎo)致工人質(zhì)檢效率下降從而產(chǎn)生誤判。肉雞胴體次品分類(lèi)不易，很難將胴體淤血情況量化。因此，結(jié)合機(jī)器視覺(jué)研究一種快速、準(zhǔn)確的肉雞胴體淤血識(shí)別技術(shù)是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)的迫切需求。

現(xiàn)有的利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)肉雞進(jìn)行檢測(cè)的研究主要包括胴體品質(zhì)預(yù)測(cè)、雞肉品質(zhì)檢測(cè)、表面污染物檢測(cè)等方面。在胴體品質(zhì)預(yù)測(cè)方面，從胴體圖像中提取體長(zhǎng)、投影面積、輪廓長(zhǎng)度、雞胸長(zhǎng)度、寬度、面積作為特征參數(shù)，建立預(yù)測(cè)模型，平均準(zhǔn)確率均高于90%[6–11]。在雞肉品質(zhì)檢測(cè)方面，研究者們根據(jù)雞肉圖像中的顏色特征與理化指標(biāo)的相關(guān)性，建立回歸模型進(jìn)行貨架期及品質(zhì)的檢測(cè)[8–10]。在胴體表面污染物檢測(cè)方面，研究主要集中在利用高光譜相機(jī)獲得不同污染物的平均反射曲線，提取與正常皮膚相差最大的特征波段，再采用濾光片加工業(yè)相機(jī)的方式，對(duì)污染物進(jìn)行分割識(shí)別[11–14]。應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)對(duì)肉雞胴體缺陷檢測(cè)的研究較少，但用于檢測(cè)植物病害等的研究已有很多。例如對(duì)馬鈴薯葉片晚疫病[15]、木材表面缺陷[16]、番茄葉部早疫病[17]和番茄裂果[18]的檢測(cè)中，學(xué)者們根據(jù)顏色、紋理和形狀等特征參數(shù)，分別采用基于全局特征閾值分割和基于滑動(dòng)窗口裁剪局部子圖像的方法，提取上述特征并訓(xùn)練單特征或特征融合模型，可以達(dá)到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，對(duì)于不同類(lèi)型缺陷的檢測(cè)具有指導(dǎo)意義。

為了實(shí)現(xiàn)利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行肉雞胴體淤血的檢測(cè)，本研究利用自行設(shè)計(jì)搭建的肉雞胴體圖像采集裝置在肉雞屠宰產(chǎn)線旁采集肉雞完整胴體圖像，能夠采集到實(shí)際生產(chǎn)中各種類(lèi)型的淤血。對(duì)比了全局RGB特征閾值法提取胴體淤血以及基于滑動(dòng)窗口的局部顏色矩特征識(shí)別淤血的方法，以期為工廠進(jìn)行肉雞胴體淤血的在線檢測(cè)提供參考。

1 材料與方法

1.1 圖像采集裝置

圖像采集裝置中光源、鏡頭和相機(jī)的設(shè)計(jì)參考了Steger等[19]的方法，經(jīng)過(guò)自主設(shè)計(jì)確定了各部件的相關(guān)參數(shù)[20]：相機(jī)型號(hào)為L(zhǎng)USTER LBAS-GE23-30C，曝光時(shí)間最小26s，分辨率為(1 936×1 216)像素，靶面尺寸為1/1.2英寸，芯片類(lèi)型CMOS，曝光方式為全局曝光，像元尺寸為5.86m，幀率為30幀/s，光學(xué)接口C-Mount，傳輸方式網(wǎng)口GigE，觸發(fā)方式為外觸發(fā)或軟件觸發(fā)，電源12 V直流電，功率<3 W；鏡頭型號(hào)為DZO FA1202D，焦距12 mm，TV畸變率<-0.8%；光源型號(hào)為HDR2-210-60W，顏色為白色，色溫為6 500 K，亮度等級(jí)為255，功率30 W[21]；工控機(jī)配有Intel CoreTM i7 處理器，AMDRadeon Pro WX 3200 4 GB LP顯卡，16 GB內(nèi)存，512 GB固態(tài)硬盤(pán)。

圖像采集裝置采用三方位視覺(jué)采集（搭載三光源）的組合形式，將肉雞胴體放在中心，然后每組光源和相機(jī)按照間隔120°的方式放置在胴體周?chē)?，以滿(mǎn)足所有相機(jī)覆蓋整個(gè)胴體的需求。由圖1a，圖像采集裝置包含三個(gè)設(shè)備支架和一個(gè)胴體支架。胴體支架由底座、支撐桿和胴體連接桿組成，設(shè)備支架由底座、支撐桿、相機(jī)連接桿和光源連接桿組成，如圖1b、1c所示。

a. 裝置各部件總覽a. Overview of components of the deviceb. 胴體支架b. Carcass bracketc. 設(shè)備支架c. Device bracket

將肉雞固定在胴體支架上后，通過(guò)觀察胴體在相機(jī)采集界面的成像，確保胴體大腿及以下的部位能完整的進(jìn)入相機(jī)視野，并據(jù)此來(lái)調(diào)整設(shè)備支架中光源連接桿和相機(jī)連接桿的高度，最終確定光源連接桿的高度距離底座55 cm，相機(jī)連接桿的高度距離底座41.5 cm。三個(gè)設(shè)備支架的位置都是圍繞胴體支架來(lái)確定，因此固定好胴體及胴體支架后，首先確認(rèn)正對(duì)胴體的設(shè)備支架的位置：保持工業(yè)相機(jī)鏡頭光心距離胴體投影切面50 cm，左右調(diào)整支架位置并同時(shí)觀察相機(jī)采集界面的圖像，使視野覆蓋正對(duì)鏡頭的胴體雞胸、翅、脖和琵琶腿部分。確認(rèn)好正面設(shè)備支架后，再利用同樣的方法，保持鏡頭光心距離胴體投影切面50 cm，左右調(diào)整側(cè)面支架位置，使兩側(cè)視野分別覆蓋正對(duì)鏡頭的胴體兩側(cè)雞翅、大腿、琵琶腿、背、脖和頭部。使用電子量角器將3個(gè)鏡頭按照120°夾角，且距離胴體投影切面固定為50 cm的方式擺放。在理論上視野是不存在重合的部分，而實(shí)際情況中由于胴體表面是不規(guī)則的曲面，會(huì)不可避免地存在重合的部分，主要集中在胴體圖像的邊緣部分以及胴體不同部位交界處（例如雞翅與雞胸交界處），約占胴體區(qū)域5%，因此在統(tǒng)計(jì)淤血面積時(shí)需去除這部分。

1.2 胴體圖像采集

本研究所用樣品為肉雞。以工廠長(zhǎng)期從事質(zhì)檢工作的工人為基礎(chǔ)，將他們每日從流水線上人工挑選的肉雞淤血胴體以及合格胴體進(jìn)行收集。然后統(tǒng)一裝筐，運(yùn)至采集裝置旁，按照上述方法將圖像采集裝置搭建好，然后將每個(gè)胴體按照上述的懸掛方式懸掛好后，分別進(jìn)行正面和側(cè)面的圖像采集。采集淤血和合格的肉雞胴體圖像共1 020張（淤血642張，合格378張），部分圖像示例如圖2所示。

a. 正面合格a. Qualified drawing of frontal carcassb. 側(cè)面合格b. Qualified drawing of side carcassc. 正面淤血c. Congested blood drawing of frontal carcassd. 側(cè)面淤血d. Congested blood drawing of side carcass

結(jié)合工廠的分揀規(guī)范以及兩位質(zhì)檢工人的經(jīng)驗(yàn)積累，確定了胴體淤血和合格的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，見(jiàn)表1。

1.3 胴體圖像預(yù)處理

本研究采用的預(yù)處理操作包括灰度化、高斯濾波、二值化以及形態(tài)學(xué)處理[22–24]。其中灰度化采用加權(quán)平均法。對(duì)比了中值濾波、直方圖均衡化、3×3、5×5算術(shù)均值濾波以及高斯濾波的效果如圖3，可以發(fā)現(xiàn)對(duì)正視圖和側(cè)視圖采用高斯濾波的方法獲得的圖像效果最好，可以使胴體區(qū)域與背景產(chǎn)生明顯的對(duì)比。

表1 胴體質(zhì)檢分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)

注：3 cm2約為一角硬幣大小。

Note: 3 cm2is about the size of a dime.

圖3 不同濾波方式處理的效果

本研究中，隨機(jī)選取了一張正視圖和側(cè)視圖，先通過(guò)迭代閾值法和大津法[25]確定了分割閾值0.239 2和0.211 8，但是經(jīng)過(guò)分割后可以明顯地看到光線較暗區(qū)域形成了陰影如圖4d，迭代閾值法和大津法確定的閾值均將此區(qū)域分為背景，進(jìn)而在后續(xù)的去除小區(qū)域的處理中導(dǎo)致腿部被去除影響胴體的識(shí)別，如圖4e所示。因此需要采用固定閾值法，結(jié)合分割效果圖手動(dòng)設(shè)定一個(gè)閾值，并在其他圖像上進(jìn)行驗(yàn)證以確保適用性[26]。將閾值進(jìn)行微調(diào)至正視圖0.05和側(cè)視圖0.04后通過(guò)圖像處理能獲得滿(mǎn)意的分割效果，如圖4e所示。

本研究采用孔洞填充將胴體區(qū)域內(nèi)部的小區(qū)域進(jìn)行填充。并采用最大連通區(qū)域法標(biāo)記和保留胴體所在的區(qū)域，將其他無(wú)關(guān)的小區(qū)域進(jìn)行去除。將原始圖與最大連通區(qū)域圖進(jìn)行點(diǎn)乘，得到的結(jié)果為胴體區(qū)域原始信息不變，而不屬于胴體區(qū)域的背景部分全部的像素三通道值為0[22]。

1.4 基于全局的特征參數(shù)提取

圖5為基于全局特征的支持向量機(jī)模型訓(xùn)練及測(cè)試流程。

1.4.1 顏色特征提取

淤血和合格品通過(guò)肉眼觀察，可以發(fā)現(xiàn)在視覺(jué)上有明顯的差異性。這些差異主要存在于顏色上。因此本研究在不同顏色模型下提取和各分量均值作為顏色特征參數(shù)[22-23]。由于和均表示亮度，故只提取作為亮度特征。

a. 灰度圖a. Grayscale imageb. 二值圖b. Binary imagec. 孔洞填充c. Hole filling d. 局部放大d. Local magnificatione. 最大連通區(qū)域e. Maximum connected area

圖5 基于全局特征的支持向量機(jī)模型訓(xùn)練及測(cè)試流程圖

1.4.2 淤血像素百分比特征提取

胴體淤血處與非淤血處具有明顯的顏色差異。RGB圖像中每個(gè)像素的顏色都是由紅、綠、藍(lán)3個(gè)基本顏色合成的彩色圖像[27]。因此，通過(guò)設(shè)定合適的RGB三通道數(shù)值的取值范圍可以將胴體淤血分割提取。在分割的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)淤血有兩類(lèi)，第一類(lèi)呈現(xiàn)鮮紅或紫紅色如圖6a所示，第二類(lèi)類(lèi)呈現(xiàn)深黑色如圖6b所示。故對(duì)于兩種淤血需要采用不同的特征閾值。本研究中自行編寫(xiě)了一段手動(dòng)截取圖像中某一區(qū)域并獲取此區(qū)域RGB三通道數(shù)值分布直方圖的代碼，根據(jù)其分布直方圖的最小值和最大值確定了RGB的特征閾值見(jiàn)表2。兩類(lèi)淤血分割后的效果如圖6c和6d所示。

圖6 兩類(lèi)淤血分割效果

表2 基于RGB顏色特征的兩類(lèi)淤血分割閾值

通過(guò)for循環(huán)將淤血分割后的圖像中的像素進(jìn)行累加求和，并同時(shí)對(duì)胴體區(qū)域的像素進(jìn)行累加求和，相除求出兩類(lèi)淤血的百分比。第一類(lèi)淤血百分比記為1，第二類(lèi)為2。

1.4.3 淤血的參考面積

使用一張10 cm×10 cm的標(biāo)準(zhǔn)正方形卡片作為標(biāo)定圖像[28]，粘貼于背景布上，將背景布懸掛于圖1b中胴體連接桿的胴體夾下方，以保證其位于胴體的中部。采集到的標(biāo)定圖像，計(jì)算出其白色像素?cái)?shù)量后，便可得出標(biāo)定系數(shù)0.002 5 cm2/pixel。將提取出的淤血像素?cái)?shù)乘以標(biāo)定系數(shù)可得淤血參考面積，記為，單位cm2。第一類(lèi)淤血面積記為1，第二類(lèi)為2。

1.4.4 最大淤血區(qū)域

本研究中，不僅計(jì)算了淤血的比例，還使用最大連通區(qū)域法[29]求取了兩類(lèi)淤血最大區(qū)域的像素?cái)?shù)。第一類(lèi)淤血最大連通區(qū)域像素?cái)?shù)記為1，第二類(lèi)為2。

1.4.5 主成分分析篩選特征參數(shù)

1.4.6 顏色面積支持向量機(jī)模型

支持向量機(jī)模型被廣泛用于模式識(shí)別問(wèn)題中，其中關(guān)鍵在于不同核函數(shù)的選擇。常用的有徑向基核函數(shù)、二次核函數(shù)等。通過(guò)核函數(shù)可以將低維線性不可分的問(wèn)題投影至高維空間線性可分，從而達(dá)到分類(lèi)的效果[15]。本研究采用徑向基核函數(shù)結(jié)合遺傳算法以及十折交叉驗(yàn)證，尋找最優(yōu)參數(shù)訓(xùn)練支持向量機(jī)模型。

1.5 基于滑動(dòng)窗口的局部特征參數(shù)提取

圖7為基于滑動(dòng)窗口的局部顏色矩支持向量機(jī)模型訓(xùn)練及測(cè)試流程。

圖7 基于滑動(dòng)窗口的局部顏色矩支持向量機(jī)模型訓(xùn)練及測(cè)試流程圖

1.5.1 樣本生成與人工分類(lèi)

本研究中相機(jī)采集到的圖像尺寸為（1 936×1 216）像素，經(jīng)預(yù)處理后獲取胴體最大外接矩形，其尺寸并不固定但波動(dòng)范圍不大，結(jié)合淤血質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)閾值3 cm2和標(biāo)定系數(shù)，初步得到子圖像的尺寸約為（35×35）像素?？紤]到肉雞胴體是一個(gè)不規(guī)則的粗糙曲面，并非一塊光滑的平面，因此將子圖像尺寸調(diào)整為（50×50）像素，一個(gè)子圖像對(duì)應(yīng)的參考面積約為6 cm2。在340只雞胴體正視圖和側(cè)視圖上滑動(dòng)遍歷每幅圖像，生成子圖像[17]。將子圖像人工分為淤血、正常皮膚、胴體背景交界和背景四大類(lèi)，并從正視圖和側(cè)視圖子圖像中挑選特征明顯的圖像，其中前三類(lèi)各775張，背景35張。

1.5.2 顏色矩特征提取

顏色矩是一種簡(jiǎn)單有效的顏色特征表示方法，其中一階矩、二階矩和三階矩代表的低階矩信息豐富。本研究計(jì)算子圖像RGB三通道的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和斜度作為顏色特征[17]。

2.5 ACR影響因素分析 Pearson分析結(jié)果(表2)表明：ACR與GLU、FINS、FFA、IL-1、TNF-α、IL-6正相關(guān)(P<0.05)。以ACR為因變量，GLU、FINS、FFA、IL-1、TNF-α、IL-6為自變量，進(jìn)行l(wèi)ogistic多元逐步回歸分析，結(jié)果顯示：IL-6與ACR獨(dú)立正相關(guān)[OR=1.18，95%CI 1.03～1.35，P=0.014]。

1.5.3 顏色矩支持向量機(jī)模型

將顏色矩作為特征，結(jié)合徑向基核函數(shù)和遺傳算法，采用十折交叉驗(yàn)證，尋找最優(yōu)參數(shù)訓(xùn)練支持向量機(jī)模型。

1.5.4 相似性度量

采用均值聚類(lèi)算法將淤血、正常皮膚、胴體背景交界和背景進(jìn)行聚類(lèi)，其中淤血和正常皮膚為2，胴體背景交界和背景為1，并獲取6個(gè)質(zhì)心。在經(jīng)模型識(shí)別為淤血、正常皮膚和胴體背景交界處的子圖像中，采用歐氏距離將各子圖像特征向量與6個(gè)質(zhì)心進(jìn)行相似性度量[16]。比較6個(gè)歐式距離，若與淤血2個(gè)質(zhì)心中的任何一個(gè)距離最小，說(shuō)明此子圖像與淤血相似，可以判別為淤血，對(duì)模型的分類(lèi)結(jié)果作進(jìn)一步修正，提升分類(lèi)準(zhǔn)確率。

在判別為淤血的子圖像中，取距離兩質(zhì)心最短的距離，按照0≤<0.1取系數(shù)0.7、0.1≤<0.5取系數(shù)0.4、0.5≤<1取系數(shù)0.1和≥1取系數(shù)0.01的方式加權(quán)求和計(jì)算淤血參考面積。在實(shí)際驗(yàn)證過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)胴體邊緣部分由于光線較暗，容易被誤識(shí)別為淤血，這部分與兩側(cè)相機(jī)視野重疊的部分基本重合，因此總淤血面積需減去正視圖胴體區(qū)域的5%和一側(cè)圖像胴體區(qū)域的5%。

2 結(jié)果與分析

2.1 特征參數(shù)數(shù)據(jù)分析

將采集到的1 020張圖像樣本，按照正視圖和側(cè)視圖導(dǎo)入到自行編寫(xiě)的提取上述特征參數(shù)的代碼中，并匯總，得到圖像樣本特征參數(shù)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)和方差分析[31]，如表3所示?？梢钥闯?，除了特征參數(shù)的類(lèi)內(nèi)均值檢驗(yàn)的顯著性概率略大于0.05外，其他13個(gè)特征參數(shù)的類(lèi)內(nèi)均值檢驗(yàn)的顯著性概率均不超過(guò)0.05。13個(gè)特征參數(shù)的類(lèi)內(nèi)均值均存在顯著差異。

表3 特征參數(shù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)果和方差分析

注：*.均值差的顯著性水平為0.05；顯著性水平>0.05 表示不同類(lèi)別之間該特征參數(shù)差異性不顯著；0.01<<0.05 表示不同類(lèi)別之間該特征參數(shù)差異性顯著；<0.01 表示不同類(lèi)別之間該特征參數(shù)差異性極其顯著。

Note: *. The significance level of the mean difference is 0.05; the significance level>0.05 means that the difference of the characteristic parameter between different categories is not significant; 0.01<<0.05 means the difference of the characteristic parameter is significant;<0.01 indicates that the difference of the characteristic parameter between different categories is extremely significant.

皮爾森相關(guān)系數(shù)可以用來(lái)表征肉雞樣本圖像各特征參數(shù)間的線性相關(guān)程度，圖8中可以看出，、和間，1、1和1間，2、2和2間正相關(guān)性高，、和間負(fù)相關(guān)性高，不同特征參數(shù)間存在著明顯的相關(guān)性，說(shuō)明參數(shù)之間存在信息冗雜重復(fù)表述的問(wèn)題，因此進(jìn)一步采用輸出碎石圖分析以消除特征參數(shù)間的相關(guān)性。從輸出碎石圖9可以看出，第8個(gè)主成分開(kāi)始就不再具有坡度。因此可以選取前7個(gè)主成分（主要反映了1和2）代表原有的14個(gè)特征參數(shù)，來(lái)反映淤血和合格的肉雞胴體。

2.2 分類(lèi)模型與測(cè)試

2.2.1 基于全局特征的支持向量機(jī)模型

利用14個(gè)特征參數(shù)降維后的7個(gè)主成分建立支持向量機(jī)分類(lèi)模型。選擇徑向基核函數(shù)、結(jié)合遺傳算法自動(dòng)尋找最優(yōu)的懲罰系數(shù)和，采用十折交叉驗(yàn)證，以達(dá)到最高的準(zhǔn)確率[32]。正視圖340張圖像和側(cè)視圖680張圖像中分別選取70%作為訓(xùn)練集，30%作為測(cè)試集?；谌痔卣髦С窒蛄繖C(jī)模型分類(lèi)結(jié)果如表4所示。可以看出，正視圖分類(lèi)準(zhǔn)確率為86.0%，側(cè)視圖的分類(lèi)準(zhǔn)確率為89.8%（低于90%）。

注：圖中變量含義見(jiàn)表3。

圖9 輸出碎石圖

表4 基于全局特征支持向量機(jī)模型分類(lèi)結(jié)果

注：1代表淤血品，2代表合格品；為懲罰系數(shù)，為徑向基核函數(shù)自帶的參數(shù)；準(zhǔn)確率代表所有樣本中被正確預(yù)測(cè)的百分比。下同。

Note: 1 represents congestion products and 2 represents qualified products;is the penalty coefficient, andis the argument of the radial kernel function; accuracy represents the percentage of all samples that were correctly predicted. The same below.

2.2.2 基于局部顏色矩的支持向量機(jī)模型

基于滑動(dòng)窗口遍歷原始圖像進(jìn)行裁剪獲取子圖像，從子圖像中人工挑選特征明顯的圖像，其中淤血、正常皮膚和胴體背景交界各為775張，背景35張；正視圖2 360張子圖像和側(cè)視圖2 360張子圖像中分別選取70%作為訓(xùn)練集，30%作為測(cè)試集。并導(dǎo)入支持向量機(jī)分類(lèi)模型，選擇徑向基核函數(shù)、結(jié)合遺傳算法自動(dòng)尋找最優(yōu)的懲罰系數(shù)和，采用十折交叉驗(yàn)證。正視圖與側(cè)視圖的基于局部顏色矩支持向量機(jī)模型分類(lèi)結(jié)果如表5所示。

表5 基于局部顏色矩支持向量機(jī)模型分類(lèi)結(jié)果

注：1代表淤血，2代表正常皮膚，3代表胴體背景交界，4代表背景。

Note: 1 represents congestion, 2 represents normal skin, 3 represents carcass background junction and 4 represents background.

由表5基于局部顏色矩支持向量機(jī)的正視圖與側(cè)視圖分類(lèi)準(zhǔn)確率沒(méi)有明顯差異，但高于基于全局特征的模型，可能的原因是基于局部顏色矩支持向量機(jī)模型中的樣本為人工挑選出的特征區(qū)分明顯的子圖像。因此需要將原始圖像導(dǎo)入此模型用于驗(yàn)證其分類(lèi)效果。將圖2中2張正面和2張側(cè)面圖像用以驗(yàn)證。表6為4張圖像中模型對(duì)淤血的識(shí)別結(jié)果以及使用相似性度量方法對(duì)模型識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正后的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，結(jié)合歐氏距離進(jìn)行相似性度量后，淤血的識(shí)別召回率有一定提升，誤報(bào)率和漏報(bào)率有一定下降。

表6 測(cè)試圖像中模型對(duì)淤血的識(shí)別結(jié)果以及使用相似性度量法進(jìn)行二次修正后的結(jié)果

注：召回率代表所有淤血子圖像中被識(shí)別出的百分比，誤報(bào)率代表所有非淤血子圖像被識(shí)別為淤血的百分比，漏報(bào)率代表所有淤血子圖像中未被識(shí)別出的百分比。

Note: The recall rate represents the percentage recognized in all congestion sub-images, the false positive rate represents the percentage of all non-congestion sub-images that are recognized as congestion, and the miss rate represents the unrecognized percentage of all congestion sub-images.

對(duì)表4、5和6的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行分析，造成識(shí)別效果差異的原因如下：

1）基于全局特征模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率均低于基于局部顏色矩的模型，這是由于固定的RGB閾值在不同胴體淤血提取的效果相差較大，提取出的淤血往往包含黃色部分，造成識(shí)別結(jié)果偏大。其次，表5中樣本為人工挑選出來(lái)的特征明顯的子圖像，不同類(lèi)別間視覺(jué)差異顯著，造成分類(lèi)準(zhǔn)確率較高。

2）表6中經(jīng)過(guò)相似性度量修正后的分類(lèi)效果有一定的提升，尤其是誤報(bào)率和漏報(bào)率均有一定下降。這是由于均值算法有效地將大部分淤血、正常皮膚、胴體背景交界和背景進(jìn)行了聚類(lèi)。

3）相似性度量修正后的結(jié)果仍會(huì)有一定的偏差，查看測(cè)試樣本的結(jié)果后發(fā)現(xiàn)被誤識(shí)別的部分為胴體邊緣處以及胴體不同部位交界處（例如雞翅與雞胸交界處），此部分由于光線非直射或被遮擋造成亮度較低，容易發(fā)生誤識(shí)別。

需要指出的是，本研究使用的是人工控制光源的頻閃配合相機(jī)間歇曝光的方式進(jìn)行圖像的采集，因此還未達(dá)到全自動(dòng)化圖像采集。后續(xù)需要采用信號(hào)觸發(fā)器傳輸觸發(fā)信號(hào)給相機(jī)和光源，以實(shí)現(xiàn)光源自動(dòng)頻閃和相機(jī)自動(dòng)曝光。

3 結(jié) 論

1）本研究自行設(shè)計(jì)搭建了一套肉雞胴體圖像采集裝置，采用三方位視覺(jué)采集（搭載三光源）系統(tǒng)，在肉雞產(chǎn)線旁獲取了經(jīng)質(zhì)檢工人篩選后的淤血和合格胴體的正面及兩側(cè)圖像。使用灰度化、高斯濾波、二值化及形態(tài)學(xué)處理后能有效提取胴體圖像。

2）利用RGB特征閾值法分割出胴體淤血，并從圖像中提取了14個(gè)特征參數(shù)以及利用主成分可以有效進(jìn)行降維，獲取了累計(jì)貢獻(xiàn)率高的7個(gè)主成分。訓(xùn)練后模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率較低（低于90%），表明采用固定閾值分割淤血的效果并不理想。

3）提出基于滑動(dòng)窗口分割出胴體子圖像并結(jié)合人工將子圖像分為四類(lèi)，提取胴體圖像局部顏色矩信息，訓(xùn)練后的模型分類(lèi)準(zhǔn)確率大于97.9%。均值聚類(lèi)后，結(jié)合歐氏距離進(jìn)行相似性度量，可對(duì)模型分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行修正，進(jìn)一步提升識(shí)別的效果。在判別為淤血的子圖像中，取距離兩質(zhì)心最短的距離，加權(quán)求和計(jì)算淤血參考面積。

4）本文提出的基于胴體子圖像局部顏色矩信息訓(xùn)練支持向量機(jī)模型結(jié)合相似性度量方法，可以彌補(bǔ)全局RGB閾值分割淤血的不足，有效識(shí)別胴體淤血，為工廠進(jìn)行胴體淤血的實(shí)時(shí)檢測(cè)提供參考。

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Broiler carcass congestion detection technology using machine vision

Zhao Zhengdong, Wang Huhu, Xu Xinglian※

(,,,, 210095,)

Poultry carcass defects and condemnation (such as bruises) have posed a great threat to the broiler industry in recent years. Among abnormal quality, the broiler carcass congestion has also brought serious economic losses to slaughtering enterprises. It is an urgent need to establish a rapid and accurate identification of carcass congestion in the industry. In this study, an image acquisition device was developed for the rapid detection of broiler carcass congestion using machine vision. A three-directional visual acquisition system (equipped with three light sources) was adopted to realize the full coverage of the broiler carcass in the field of view. The image was also captured and then preprocessed using the grayscale, Gaussian filter denoising, binarization, and morphological processing. The maximum circumscribed rectangle of the carcass was obtained, and then the image was divided into the front and side view. Firstly, the global RGB color threshold was determined to segment the congestion in the carcass image. 14 characteristic parameters of the image were also extracted, including the,,,,,,,,1 (the total area of the first type of congestion),2 (the total area of the second type of congestion),1 (the percentage of the first type of congestion),2 (the percentage of the second type of congestion),1 (the largest area in the first type of congestion), and2 (the largest area in the second type of congestion). A Pearson correlation analysis was performed on the characteristic parameters. A principal component analysis was implemented to obtain the seven principal components after dimension reduction. The classification model was trained using a Support Vector Machine (SVM) combined with the Genetic Algorithm (GA). Secondly, the maximum circumscribed rectangular images of carcasses were traversed using the sliding window. The sub-images of (50 × 50) pixels were then divided into the images. The calibration coefficient was integrated to determine the real area of a sub-image (6 cm2) for each image. The sub-images were then divided into four categories, namely congestion, normal skin, carcass-background junction, and background. Four types of large sub-images with outstanding characteristics were manually selected to extract the color moment. The SVM-GA model was also achieved in this case. Finally, the similarity measure was used to revise the classification of the model. The results show that the classification accuracies of the SVM model using seven principal components were 86.0% and 89.8%, respectively, in the front and side view. The prediction time was 0.006 s. Nevertheless, there was no ideal effect of RGB threshold segmentation. By contrast, the classification accuracies of the SVM model using color moment were 98.3% and 97.9%, respectively, where the prediction time was 0.001 s. Furthermore, the recognition recall rate of congestion in the test sample was improved significantly after the revision of the model combining the Euclidean distance with the similarity measure. More importantly, there was a great decrease in the false positive rate and the miss rate. Consequently, the trained SVM model with the similarity measurement can be expected to effectively identify the carcass congestion using the local color moment of carcass sub-images, compared with the global RGB threshold segmentation at present. The finding can provide a strong reference to conduct the real-time detection of carcass congestion in poultry production.

machine vision; support vector machine; broiler carcass; congestion; similarity measure

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.16.036

TS251.7

A

1002-6819(2022)-16-0330-09

趙正東，王虎虎，徐幸蓮. 基于機(jī)器視覺(jué)的肉雞胴體淤血檢測(cè)技術(shù) [J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38(16)：330-338.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.16.036 http://www.tcsae.org

Zhao Zhengdong, Wang Huhu, Xu Xinglian. Broiler carcass congestion detection technology using machine vision[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(16): 330-338. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.16.036 http://www.tcsae.org

2022-03-30

2022-08-07

國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系項(xiàng)目（CARS-41）

趙正東，研究方向?yàn)槿馄芳庸づc質(zhì)量安全控制。Email：1123090074@qq.com

徐幸蓮，博士，教授，研究方向?yàn)槿馄芳庸づc質(zhì)量控制。Email：xlxu@njau.edu.cn