基于均分直線法香梨果形的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法研究

李 凡 吳 杰 李繼霞

(1.克拉瑪依職業(yè)技術(shù)學(xué)院，新疆 克拉瑪依 833600;2.石河子大學(xué)機械電氣工程學(xué)院，新疆 石河子 832000)

庫爾勒香梨是新疆特色水果，是新疆出口創(chuàng)匯的重要果品。用戶對香梨一般要求大小均勻，形狀一致，以減少包裝和運輸成本，提高商品價值。但是庫爾勒香梨存在許多不具有商品價值的畸形果(Malformed Fruit)?；喂饕衅屯豁敼?類，偏果俗稱“鳥梨”或“龜背果”，香梨的偏果率達到7.82%。突頂果則是萼部生長特別突出，果心大，石細(xì)胞含量高，風(fēng)味較差，庫爾勒香梨農(nóng)業(yè)部標(biāo)準(zhǔn)NY/T585-2002中要求特級梨中突頂果不超過10%，一級梨中突頂果不超過20%。因此，基于機器視覺方法將這2類畸形果從香梨的標(biāo)準(zhǔn)果形中自動識別出來，對進一步開發(fā)庫爾勒香梨自動化分級裝備具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 試驗樣本

從庫爾勒市大墩子鄉(xiāng)果園采摘采摘香梨，通過當(dāng)?shù)亟?jīng)驗豐富的果農(nóng)，選取樣本180個，其中標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果各60個(圖1)。人工選取標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果各10個用于訓(xùn)練樣本。剩余各50個作為測試樣本，驗證試驗效果。

圖1 香梨的不同果形比較

1.2 香梨圖像采集系統(tǒng)

圖2 圖像采集系統(tǒng)

香梨的圖像采集裝置如圖3所示，由數(shù)碼攝相頭(奧林巴斯，120萬像素，焦距20mm-∞)、計算機、高度調(diào)節(jié)裝置、背景板、光源箱(300mm×300mm×250mm)組成，圖像采集時，相機攝像頭與測量臺間距20cm，光源為白熾燈光源，香梨放置于白背景的底板上，采集香梨?zhèn)让鎴D像(其中外形扁平的偏果采集圖像時畸形面放在側(cè)面，以采集到其特征形狀)。

1.3 香梨圖像的背景分割與果梗的去除方法

利用圖2圖像采集系統(tǒng)采集的香梨圖像(圖3(a))，為了減少運算，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像(圖3(b))，并對灰度圖像進行濾波處理。然后采用最大類間方差法自動選取分割閾值，對灰度圖像進行閾值分割并轉(zhuǎn)換二值圖像(圖3(c))，由圖3易見圖像有比較明顯的噪聲，香梨圖像內(nèi)部有一些空洞，我們可以使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)填充的方法對其進行噪聲去除，消除因光照產(chǎn)生的空洞(圖3(d))。

果梗的完好通常是果實新鮮度的象征，果梗缺損會導(dǎo)致其內(nèi)部水分流失，加速其干枯和腐爛，果梗的存在對于香梨既有重要意義。但果梗的的存在會影響計算機對于果形的判斷，因此在進行果形判斷前，必須去掉香梨圖像中的果梗。通過提取(d)中二值圖像的邊緣(圖3(e))，然后設(shè)置結(jié)構(gòu)元素先進行形態(tài)學(xué)膨脹(圖3(f))然后再進行形態(tài)學(xué)腐蝕，來提取果梗(圖3(g))，最后將含有果梗的二值圖像(d)和提取的果梗(g)進行減法運算來得到去除果梗的香梨圖像(圖3(h))。

1.4 均分直線提取香梨形狀特征參數(shù)

要判別果形，必須從香梨的圖片中提取果形的特征參數(shù)，常用的提取果形特征參數(shù)方法是進行區(qū)域標(biāo)記，提取目標(biāo)的周長，面積，長短軸徑等參數(shù)，利用各參數(shù)之間的關(guān)系來描述果品的形狀。馬本學(xué)利用離散指數(shù)(周長的平方比面積)作為特征參數(shù)來區(qū)分畸形果和正常果。這種方法描述特征過于簡單，不能有效識別突頂果和標(biāo)準(zhǔn)果。

本文在水平和豎直方向分別用一定數(shù)量的直線均分香梨，如圖3水平方向和豎直方向分別用H1，H2，H3，…Hn和V1，V2，V3，…Vn來均分香梨，由這些直線表示水果形狀。然后利用公式(1)和公式(2)將這些均分直線長度做作歸一化處理。

其中，Hmax為H1，H2，H3，…Hn中最大值。Vmax為V1，V2，V3，…Vn中最大值。

歸一化可消除香梨大小對果形的影響，得到2n個形狀特征參數(shù)。偏果和正常果在偏側(cè)豎直均分線長度不同，因此可區(qū)分香梨偏果和正常果。由于香梨突頂果和標(biāo)準(zhǔn)果在下端水平均分線長度有很大區(qū)別(圖4)，因此可以很容易區(qū)分突頂果和正常果。

圖4 香梨各種果形均分直線比較

1.5 香梨果形的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法

本研究基于MATLAB建立了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別系統(tǒng)，它是以BP網(wǎng)絡(luò)分類器為核心的系統(tǒng)，如圖5所示。網(wǎng)絡(luò)分類器為一個BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練子系統(tǒng);訓(xùn)練和測試樣本圖像由數(shù)碼攝像頭獲取，經(jīng)圖像采集卡數(shù)字化后輸入計算機，該圖像經(jīng)過預(yù)處理，提取均分直線特征獲得特征參數(shù)，然后將這些參數(shù)輸入BP網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練或識別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的操作分兩步，首先是訓(xùn)練學(xué)習(xí)，接著是分類操作。訓(xùn)練時，把要教給網(wǎng)絡(luò)的信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中去，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按某種規(guī)則調(diào)節(jié)各處理單元間的連接權(quán)值，直到輸入給定輸入時網(wǎng)絡(luò)就能產(chǎn)生給定輸出時為止。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程是網(wǎng)絡(luò)獲取知識的過程，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成時，各連接權(quán)已調(diào)節(jié)好，即知識被隱含地儲存在網(wǎng)絡(luò)中。網(wǎng)絡(luò)分類操作就是對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)輸入一組信息時，網(wǎng)絡(luò)就可輸出與此輸入相對應(yīng)的輸出信息。

圖5 香梨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別系統(tǒng)

輸入層神經(jīng)元個數(shù):每個香梨采用均分直線法提取100個特征參數(shù)(其中橫向和縱向各50個)，因此inpoint=100;輸出層神經(jīng)元個數(shù):由于需鑒定的香梨為正常果、突頂果和鳥梨三類，則outpoint=3;中間隱含層神經(jīng)元個數(shù):midpoint=(inpoint +outpoint)/2=51;

訓(xùn)練誤差:目標(biāo)誤差過大，會影響分類的準(zhǔn)確性。反之，則會增加訓(xùn)練時間，而且可能會造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不收斂。本研究選擇誤差為0.01。

選取各層激活函數(shù):網(wǎng)絡(luò)隱含層和輸出層都選取S型對數(shù)激活函數(shù)f(t)=。式中t為神經(jīng)元傳遞的參量。

當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定好以后，利用選取好的較標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果各10個樣本來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使訓(xùn)練誤差小于0.01或訓(xùn)練步數(shù)達到5000步。

2 結(jié)果與分析

上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好以后，用其余標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果各50個來測試樣本檢驗其分類性能。識別結(jié)果如表1所示。

表1 香梨的BP網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果

標(biāo)準(zhǔn)果、禿頂果和偏果果形均分直線的統(tǒng)計量是完全不同的，但3種果形在實際果形分布范圍上各種果形形狀界限并不是那么清楚，因此分類結(jié)果不可避免的存在識別誤差。由于選取的突頂果特征明顯因此能較好的識別，識別正確率為96%。偏果和標(biāo)準(zhǔn)果由于拍照位置，圖像處理誤差，和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別誤差，再加上有些香梨形狀怪異其均分直線偏離其特征值區(qū)域因此這兩種果形會發(fā)生相互誤判。

3 結(jié)論

本文針對香梨果形分類的需求，對香梨圖像進行閾值分割，并利用形態(tài)學(xué)方法去除香梨果梗，再從處理好的圖像中采用均分直線的方法提取香梨的形狀特征參數(shù)，并將這些特征參數(shù)進行歸一化處理，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，設(shè)計一個單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。選取合適的輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點個數(shù)利用BP網(wǎng)絡(luò)對香梨進行訓(xùn)練和測試。實驗結(jié)果表明，平均正確率為88.6%，分級效果較好。

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