張糧 王璇之

摘? 要：水果銷售作為餐飲零售業(yè)的重要分支，正逐漸引入無接觸服務(wù)的概念。通過非接觸式水果銷售機(jī)器人，消費(fèi)者可以享受到安全、衛(wèi)生、快速的購買體驗(yàn)，同時(shí)商家也因此獲得更高效的銷售方式和更為便捷的管理手段。在該系統(tǒng)中，基于圖像處理的圖像識(shí)別技術(shù)顯得尤為關(guān)鍵。因此，該研究著眼于設(shè)計(jì)一款低成本的水果自動(dòng)分類系統(tǒng)，并應(yīng)用于TI AM5708工業(yè)派上。該設(shè)計(jì)通過工業(yè)相機(jī)采集實(shí)時(shí)視頻流，提取圖像特征制作數(shù)據(jù)集，并訓(xùn)練決策樹分類模型。經(jīng)過測(cè)試，該模型可準(zhǔn)確快速識(shí)別水果，滿足實(shí)際水果店銷售需求。

關(guān)鍵詞：OpenCV；決策樹算法；水果識(shí)別；嵌入式系統(tǒng)；圖像識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP391? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2024）06-0018-06

Abstract： As an important branch of catering retail， fruit sales is gradually introducing the concept of contactless service. Through the contactless fruit sales robot， consumers can enjoy a safe， hygienic and fast purchasing experience， and merchants thus get more efficient sales methods and more convenient management means. In this system， the image recognition technology based on image processing is particularly critical. Therefore， this study focuses on designing a low-cost automatic fruit classification system and applying it to TI AM5708 industry. In this design， the industrial camera collects the real-time video stream， extracts the image features to make the data set， and trains the decision tree classification model. Through testing， the model can accurately and quickly identify fruits and meet the actual sales needs of fruit stores.

Keywords： OpenCV; decision tree algorithm; fruit recognition; embedded system; image recognition

隨著科技不斷進(jìn)步，人工智能與嵌入式系統(tǒng)結(jié)合為餐飲零售業(yè)，尤其是水果銷售領(lǐng)域帶來前瞻性的發(fā)展機(jī)遇[1]。本研究旨在介紹一種基于決策樹的水果實(shí)時(shí)分類算法，并應(yīng)用于TI AM5708芯片，提供高效準(zhǔn)確的自動(dòng)分類解決方案[2]。

該算法在無接觸式水果銷售機(jī)器人中起關(guān)鍵作用。通過處理和分析水果圖像，能精準(zhǔn)辨識(shí)品種和品質(zhì)，為消費(fèi)者提供個(gè)性化購買選擇，為商家提供便捷管理手段。決策樹作為常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，簡(jiǎn)單明了，適用于分類問題[3]。

為實(shí)現(xiàn)該算法，選擇了TI AM5708芯片作為嵌入式平臺(tái)[4]。該芯片計(jì)算能力強(qiáng)大，外設(shè)接口豐富，適合高效處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，并能實(shí)時(shí)執(zhí)行復(fù)雜算法。在該芯片上實(shí)現(xiàn)水果實(shí)時(shí)分類算法成本低，性能優(yōu)異，為水果銷售行業(yè)帶來實(shí)際商業(yè)價(jià)值。

本研究詳細(xì)介紹基于決策樹的水果實(shí)時(shí)分類算法設(shè)計(jì)原理、實(shí)現(xiàn)方法和TI AM5708芯片特性。重點(diǎn)關(guān)注算法在嵌入式平臺(tái)上的實(shí)時(shí)性能和準(zhǔn)確度，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其可行性和可靠性。通過這項(xiàng)研究，旨在為水果銷售行業(yè)提供高效實(shí)時(shí)分類算法，推動(dòng)行業(yè)智能化發(fā)展，提升購物體驗(yàn)，為商家創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值。

1? 整體模塊介紹

1.1? OpenCV和決策樹圖像識(shí)別

在圖像識(shí)別方面，本研究使用傳統(tǒng)的OpenCV算法[5]和決策樹模型進(jìn)行識(shí)別。首先將攝像頭采集到的圖像轉(zhuǎn)成灰度圖，通過合理閾值將其二值化，然后對(duì)二值化的圖像進(jìn)行多次膨脹濾波，濾除其他噪聲對(duì)識(shí)別的影響，接著利用Canny濾波[6]進(jìn)行輪廓提取，對(duì)提取的輪廓進(jìn)行檢測(cè)和剔除，提取出當(dāng)前水果的輪廓，根據(jù)保留的輪廓得到當(dāng)前水果HSV圖像[7]，進(jìn)而得出當(dāng)前水果的特征，最后將特征輸入至實(shí)時(shí)分類算法中判斷水果類型。水果識(shí)別示意圖如圖1所示。

實(shí)時(shí)分類算法采用歸納式機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹算法，其利用已知的訓(xùn)練樣本構(gòu)建樹狀模型，通過將提取出的水果特征輸入進(jìn)樹狀模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)。相比于其他圖像識(shí)別算法而言，該算法的輸入僅需幾個(gè)特征參數(shù)，因此耗時(shí)較少，可以滿足機(jī)器人高實(shí)時(shí)性的識(shí)別要求。

1.2? DSP加速單元

在上述圖像識(shí)別部分完成之后，本研究還使用DSP加速單元對(duì)OpenCV圖像處理部分進(jìn)行硬件加速。ARM到DSP之間的通信采用MessageQ消息隊(duì)列機(jī)制[8]。MessageQ用于實(shí)現(xiàn)多核之間的通信，消息通過消息隊(duì)列發(fā)送和接收。每個(gè)消息隊(duì)列只能有一個(gè)讀取者，但可以有多個(gè)寫入者。使用流程如下：ARM將數(shù)據(jù)寫入共享內(nèi)存，使用MessageQ通知DSP寫入完成，通知信息包含共享內(nèi)存的物理地址和數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。DSP從共享內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)并處理，處理完成后，DSP將數(shù)據(jù)寫入共享內(nèi)存，使用MessageQ通知ARM寫入完成，通知信息包含共享內(nèi)存的物理地址和數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。ARM從共享內(nèi)存中讀出數(shù)據(jù)并進(jìn)行后續(xù)處理。DSP和ARM核間的通信示意圖如圖2所示。

通過多次測(cè)試發(fā)現(xiàn)，OpenCV圖像處理操作中的膨脹操作的耗時(shí)是最長(zhǎng)的，因此將膨脹操作轉(zhuǎn)移到DSP加速單元中進(jìn)行硬件加速。為了減少ARM核與DSP核之間的通信數(shù)據(jù)量，本研究壓縮了字節(jié)和像素間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將原本的1個(gè)字節(jié)對(duì)應(yīng)1個(gè)像素壓縮為1個(gè)字節(jié)對(duì)應(yīng)8個(gè)像素，降低了核間通信所花費(fèi)的時(shí)間。使用DSP核心進(jìn)行硬件加速的流程如下。

1）ARM端通過OpenCV采集一幀圖像，將圖像轉(zhuǎn)灰度和二值化操作之后，壓縮字節(jié)和像素之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并將壓縮后的圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到物理緩沖區(qū)，使用MessageQ將物理緩沖區(qū)首地址及長(zhǎng)度信息發(fā)送給DSP。

2）DSP端通過MessageQ接收物理緩沖區(qū)的首地址及長(zhǎng)度信息，然后讀取緩沖區(qū)中的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像進(jìn)行多次膨脹之后，將數(shù)據(jù)重新寫回相同的緩沖區(qū)，然后MessageQ發(fā)送到ARM。

3）ARM端通過MessageQ接收物理緩沖區(qū)首地址及長(zhǎng)度信息，讀取緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)關(guān)系更改為1個(gè)字節(jié)對(duì)應(yīng)1個(gè)像素后，進(jìn)行后續(xù)的Canny邊界提取和提取圖像特征等操作。

為了驗(yàn)證DSP的加速效果，本研究設(shè)計(jì)了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，一組單純使用Cortex A15識(shí)別100張圖片并計(jì)算每張圖片平均消耗時(shí)間；另一組使用Cortex A15+DSP識(shí)別相同的100張圖片并計(jì)算每張圖片平均消耗時(shí)間。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，使用DSP加速單元進(jìn)行硬件加速后效率可達(dá)ARM端的150%以上。對(duì)比結(jié)果見表1。

2? 決策樹算法介紹

2.1? 理論背景

當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)是備受矚目的研究領(lǐng)域，其中涵蓋了多種可供選擇的算法。常見的分類算法包括決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、KNN算法、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯和Adaboosting等[9]。在這些算法中，決策樹因其快速構(gòu)建和分類速度等優(yōu)勢(shì)而備受關(guān)注，在實(shí)際應(yīng)用層面相對(duì)于其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法更具適用性[3]。

決策樹分類模型是一種簡(jiǎn)單直觀的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過對(duì)數(shù)據(jù)逐步進(jìn)行特征劃分，構(gòu)建一棵樹狀結(jié)構(gòu)，用于分類任務(wù)。從根節(jié)點(diǎn)開始，根據(jù)特征值不斷選擇最優(yōu)劃分，直至達(dá)到葉子節(jié)點(diǎn)，完成分類。該模型易于理解和解釋，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集[10]。

在完成訓(xùn)練后，決策樹生成了一棵類似于樹的判別模型，通過每個(gè)節(jié)點(diǎn)的判決，最終得出正確的分類結(jié)果。圖3呈現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)明的決策樹示例。

在決策樹的構(gòu)建過程中，一個(gè)關(guān)鍵的任務(wù)是選擇用于劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的最優(yōu)特征。對(duì)于分類問題，常用的指標(biāo)是信息增益（Information Gain）或基尼不純度（Gini Impurity）。信息增益衡量的是通過某個(gè)特征對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分后，信息不確定性的減少程度，計(jì)算公式為

式中：Ent（D）表示數(shù)據(jù)集D的信息熵（Entropy），計(jì)算公式為

Ent（D）=-∑pilog2（pi） 。 （2）

對(duì)于回歸問題，決策樹使用方差作為衡量連續(xù)值預(yù)測(cè)的不確定性的指標(biāo)。假設(shè)數(shù)據(jù)集D的連續(xù)值標(biāo)簽為y1，y2，…，yn，則方差的計(jì)算公式為

決策樹的構(gòu)建過程始于根節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)包含訓(xùn)練集中的全部數(shù)據(jù)。通過對(duì)特征值的比較，決策樹將數(shù)據(jù)集逐步劃分成不同的子集，使得每個(gè)子集中的樣本具有相似的特征。這個(gè)過程將繼續(xù)遞歸地進(jìn)行，直到滿足某個(gè)停止條件，例如達(dá)到樹的最大深度或子集中的樣本數(shù)量過少。

決策樹具有易于理解和解釋的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)槠淠軌蛏汕逦臉錉罱Y(jié)構(gòu)，直觀地展示了分類或回歸的決策過程[11]。

2.2基于決策樹的水果實(shí)時(shí)分類算法設(shè)計(jì)

本研究設(shè)計(jì)的決策樹算法的核心思想如下。

1）提取水果的4個(gè)特征參數(shù)，包括面積、周長(zhǎng)、似圓度和顏色，這些參數(shù)用于區(qū)分不同的水果類別。

2）在包含6種水果的根節(jié)點(diǎn)上，計(jì)算參數(shù)集的信息總量，以了解整個(gè)數(shù)據(jù)集的初始信息量。

3）計(jì)算每個(gè)屬性在葉節(jié)點(diǎn)上的信息總量，同時(shí)根據(jù)每個(gè)屬性，計(jì)算依據(jù)其劃分后的信息需求。

4）逐個(gè)計(jì)算4個(gè)屬性（面積、周長(zhǎng)、似圓度和顏色）對(duì)應(yīng)的信息增益，通過比較信息增益值來選擇最優(yōu)的屬性進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分。

5）選擇具有最大信息增益的屬性進(jìn)行劃分，從而在每次劃分中都選擇最具區(qū)分性的特征。

6）通過遞歸地繼續(xù)劃分，按照同樣的步驟對(duì)子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，直到所有葉節(jié)點(diǎn)都在單一類別上。

7）所有葉節(jié)點(diǎn)都指向單一類別時(shí)，停止劃分，此時(shí)決策樹構(gòu)建完成。

3算法部署

3.1圖像特征提取

物體識(shí)別流程如圖4所示。具體實(shí)現(xiàn)方法如下。

首先，針對(duì)本研究實(shí)時(shí)獲取的水果圖像中可能包含大量冗余信息的問題，本研究只需對(duì)水果圖像的部分進(jìn)行識(shí)別分類，而不必處理整個(gè)圖像。因此，在分類模塊中本研究使用邊緣分割法對(duì)水果圖像進(jìn)行分割。具體步驟如下：首先，采用閾值法來提取水果的輪廓；接著，根據(jù)檢測(cè)到的水果輪廓，本研究繪制外接矩形，將該區(qū)域作為分割出的水果圖像，傳到下一個(gè)分類模塊進(jìn)行處理。

在本研究的圖像分類中，圖像特征是描述圖像的原始屬性，通常包括顏色、輪廓、紋理、形狀和空間位置等。顏色特征可以通過提取RGB圖像的3個(gè)通道來獲取。而輪廓特征是形狀特征中最易獲取且具有良好分類效果的特征之一。本研究選擇的輪廓特征是水果的周長(zhǎng)、二維映射面積以及似圓度。在視頻中水果所占面積并不一樣，因此可以使用輪廓面積來判別。通過結(jié)合輪廓特征和顏色特征，本研究成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)水果的實(shí)時(shí)分類，并經(jīng)過測(cè)試證明，在水果分類的準(zhǔn)確率上優(yōu)于僅使用輪廓特征的方法[12]。

3.1.1面積特征

水果圖像的面積通常定義為其輪廓的面積。通過在上一步獲取的水果輪廓上計(jì)算水果圖像的面積（Area）[7]。

3.1.2? 周長(zhǎng)特征

水果圖像的周長(zhǎng)是指其輪廓的周長(zhǎng)；在上一步獲取的水果輪廓上計(jì)算水果圖像的周長(zhǎng)（L）。

3.1.3? 似圓度特征

似圓度表示閉合輪廓和圓形的接近程度。本研究定義計(jì)算公式如公式（4）所示

根據(jù)公式（4）可知，似圓度越接近1越圓，反之則越不接近圓形。

3.1.4? 顏色特征

為了在水果分類中更好地處理光線變化的影響，本研究選擇了HSV（色相、飽和度、明度）顏色空間作為顏色特征的提取方式。相對(duì)于RGB顏色空間，HSV顏色空間更加穩(wěn)定，能夠有效地表達(dá)色彩的明暗、色調(diào)和鮮艷程度，便于進(jìn)行顏色間的對(duì)比。

在圖像像素值的讀取過程中，對(duì)飽和度（S）在43～255且明度（V）在46～255的像素視為彩色像素。對(duì)于這些彩色像素，本研究采取的方法是對(duì)于關(guān)鍵變量色調(diào)（H）進(jìn)行控制，通過彩色對(duì)照表進(jìn)行量化，再遍歷每一個(gè)像素，將其分類保存。通過這種方法，能夠更好地識(shí)別彩色像素并提取其色調(diào)信息。將色調(diào)進(jìn)行非均勻量化有助于突出圖像中的主要顏色分布，同時(shí)計(jì)算像素計(jì)數(shù)可以衡量不同色調(diào)的出現(xiàn)頻率。由于計(jì)數(shù)最多的色調(diào)值反映了圖像中占據(jù)主導(dǎo)地位的顏色特征，因此作為圖像的顏色特征進(jìn)行選取，有助于準(zhǔn)確地表征圖像的色彩特性。色調(diào)的量化公式如下

在顏色特征提取的過程中，本研究采取了對(duì)顏色的劃分，將H值進(jìn)行了非均勻量化。具體做法是將色調(diào)劃分為0～6的7個(gè)區(qū)間，分別對(duì)應(yīng)不同的顏色。首先遍歷圖像的三通道得到RGB數(shù)值，接著通過轉(zhuǎn)換公式得到h、s、v數(shù)值。對(duì)于彩色像素，本研究對(duì)其h值進(jìn)行非均勻量化，得到H值，并統(tǒng)計(jì)各個(gè)H值的像素點(diǎn)數(shù)量。在遍歷過程中，記錄每個(gè)H值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)數(shù)量，然后選擇計(jì)數(shù)值最大的H值作為圖像的顏色特征參數(shù)[7]。

本研究中將提取得到的參數(shù)進(jìn)行了本地存儲(chǔ)如圖5所示。每一類水果的特征排布均相同，按照類別、面積、周長(zhǎng)、似圓度及顏色的格式進(jìn)行排布，方便后期讀取。

3.2? 決策樹算法構(gòu)建

本研究一共得到了600條數(shù)據(jù)作為樣本，90%作為訓(xùn)練集，其余的作為測(cè)試集。

為了實(shí)現(xiàn)水果實(shí)時(shí)分類算法，本研究選擇了WEKA軟件作為工具。WEKA是一款開源的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，適用于數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建和預(yù)測(cè)等任務(wù)[13]。利用WEKA軟件，能夠?qū)τ?xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，構(gòu)建基于決策樹的水果實(shí)時(shí)分類算法。

通過以上的處理，在計(jì)算機(jī)上成功構(gòu)建了基于決策樹的水果實(shí)時(shí)分類算法。這一算法利用600條特征值數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)水果的實(shí)時(shí)分類，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)和研究工作提供可靠的分類基礎(chǔ)。

在使用軟件進(jìn)行分類的過程中，首先通過樣例存儲(chǔ)樣本訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的有效管理。其次，利用分類器定義通用的分類算法結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法提供了統(tǒng)一接口。再次，通過數(shù)據(jù)集加載工具加載數(shù)據(jù)文件，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入和讀取。在數(shù)據(jù)加載過程中，提前設(shè)定好水果類別。最后，通過分類器的J48決策樹方法進(jìn)行訓(xùn)練，為模型的構(gòu)建奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。具體的模型構(gòu)建流程如圖6所示。

WEKA平臺(tái)上構(gòu)建了J48決策樹分類器的實(shí)例，利用Classifier、Instance和ArffLoader方法，能夠有效地操作和處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。通過指定數(shù)據(jù)文件路徑，本研究成功導(dǎo)入了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確保了后續(xù)訓(xùn)練過程的順利進(jìn)行。在導(dǎo)入數(shù)據(jù)集后，我們?cè)O(shè)定了標(biāo)識(shí)列，以確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的正確標(biāo)記。然后，本研究通過運(yùn)用J48決策樹算法對(duì)模型進(jìn)行了訓(xùn)練，直到模型訓(xùn)練過程順利完成。

針對(duì)之前獲取的數(shù)據(jù)集，針對(duì)每種水果隨機(jī)選擇60條數(shù)據(jù)，共計(jì)540條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。在WEKA中基于該訓(xùn)練集構(gòu)建了水果決策樹分類模型。圖7展示了構(gòu)建的模型。

根據(jù)構(gòu)建的決策樹，本研究發(fā)現(xiàn)顏色分量在決策樹中充當(dāng)了根節(jié)點(diǎn)的劃分屬性，而該屬性具有最大的信息增益。通過遍歷葉子節(jié)點(diǎn)，可以得到?jīng)Q策樹的判決規(guī)則。當(dāng)分割模塊將水果圖像傳入模型后，首先進(jìn)行顏色判決，根據(jù)對(duì)應(yīng)的結(jié)果送到不同的下一級(jí)葉節(jié)點(diǎn)。本研究根據(jù)決策樹模型構(gòu)建邏輯判斷語句，最終確定唯一的結(jié)果。

4結(jié)果測(cè)試

將分類算法移植到工業(yè)派后，調(diào)用攝像頭進(jìn)行識(shí)別，部分結(jié)果截取如下。

由測(cè)試結(jié)果可知，識(shí)別結(jié)果播放幀率約為30 fps，正確率也極高，基本符合應(yīng)用要求。

5? ?結(jié)束語

本研究旨在開發(fā)一個(gè)水果實(shí)時(shí)分類系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用圖像特征進(jìn)行水果實(shí)時(shí)識(shí)別。通過深入研究水果的圖像特征，選擇了最適用于該系統(tǒng)的特征。在實(shí)時(shí)視頻流中提取水果的關(guān)鍵特征，并將這些特征保存在本地，形成訓(xùn)練和測(cè)試的樣本集。選擇基于決策樹的水果實(shí)時(shí)分類算法，并在WEKA中利用大量水果數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。最終，成功構(gòu)建了一個(gè)基于決策樹的水果實(shí)時(shí)分類模型，該模型能夠在實(shí)時(shí)場(chǎng)景中準(zhǔn)確地對(duì)水果進(jìn)行分類，為水果相關(guān)應(yīng)用提供了有力支持。

本系統(tǒng)的水果自動(dòng)分類算法基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的決策樹算法設(shè)計(jì)，因此本研究可以通過增加水果參數(shù)集來擴(kuò)充系統(tǒng)對(duì)水果種類的識(shí)別能力。然而，由于橙子和蘋果具有相似性，當(dāng)攝像頭快速晃動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)的性能可能會(huì)受到一定影響。因此，未來的研究方向是改進(jìn)特征參數(shù)的描述方法，采用更有效的水果特征，以提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。

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