利用計算機視覺技術(shù)評判玫瑰切花品質(zhì)等級的研究

王孟 張海東

摘要

目前國內(nèi)外普遍采用的鮮切花品質(zhì)檢測方法是感官評審法，此方法易受個人主觀因素和外界因素的影響。該研究利用計算機視覺技術(shù)來代替人的感官對玫瑰切花品質(zhì)等級進行分類研究，試驗中對玫瑰切花圖像進行圖像分割、圖像去噪等圖像處理后選取其7個形狀特征參數(shù)作為玫瑰切花的品質(zhì)評價指標(biāo)，并借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立玫瑰切花品質(zhì)分級模型，分級正確率達到94%以上。試驗表明，基于計算機視覺的玫瑰切花品質(zhì)分級是可行的，并且具有較高的分級正確率。

關(guān)鍵詞 玫瑰切花； 計算機視覺； 形狀特征； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號S126文獻標(biāo)識碼A文章編號0517-6611（2015）05-322-05

Research on Determination of Cut Roses Quality Using Computer Vision

WANG Meng， ZHANG Hai-dong*， XU Wen-fang et al

（College of Mechanical and Electrical Engineering， Yunnan Agricultural University， Kunming， Yunnan 650201）

AbstractAt present， the prevailing method to determinate flower quality is through organoleptic way at home and abroad， this method is affected by external and personal subjective factors easily. This article uses the computer vision technology to replace human's sense organ to study on classification of cut roses quality grade， in the experiment， after preprocess the cut roses image with image segmentation， image denoising， then abstract 7 shape parameters as cut roses quality evaluation index， and through the establishment of rose cut flower quality grading model based on BP neural network， the classification accuracy rate was above 94%. Experiments show that classifying cut roses based on computer vision is feasible and has highly accuracy.

Key words Cut roses； Computer vision； Shape parameter； Neural network

作者簡介

王孟（1989-），男，河南南陽人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)機械及設(shè)施。

*通訊作者，副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，從事農(nóng)業(yè)機械及其自動化研究。

收稿日期2014-12-26

玫瑰屬薔薇科薔薇屬，是世界4大鮮切花之一，因其花色鮮艷、花形豐富、花香怡人，極具觀賞價值，被稱為“花中皇后”。玫瑰切花通常在采集和售賣過程中根據(jù)其外觀指標(biāo)和瓶插表現(xiàn)進行分級，等級越高，切花價格也越高。傳統(tǒng)的玫瑰切花品質(zhì)分級依靠專業(yè)審評員通過感官對切花花蕾、莖和葉的尺寸、外形、色澤、新鮮程度、病蟲害及機械損傷情況等指標(biāo)進行逐一評判，但該方法易受外界因素和審評員個人主觀因素影響，結(jié)果不準(zhǔn)確，且不能實現(xiàn)實時在線分析，效率低。這造成了我國玫瑰切花品質(zhì)的良莠不齊，市場上以次充好欺瞞消費者的案例時有發(fā)生，影響了玫瑰切花的市場影響力和競爭力。所以為了增強我國玫瑰切花產(chǎn)業(yè)的競爭力，急需一種快速、無損的品質(zhì)檢測方法來對鮮切花的品質(zhì)進行檢測分級。有鑒于此，有必要研究更為先進的玫瑰切花品質(zhì)檢測分級技術(shù)來替代傳統(tǒng)方法，以提高切花的市場競爭力，促進切花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

計算機視覺技術(shù)是利用檢測對象本身的光、電磁學(xué)等特性得到相應(yīng)的響應(yīng)信號，從而在非破壞條件下獲取大量反映被檢測對象內(nèi)外品質(zhì)特性信息的方法。它具有檢測速度快、客觀、非接觸、操作方便和易實現(xiàn)在線檢測的優(yōu)點，已廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的評價和分級，如蘋果的分級篩選、煙葉的分級、作物生長監(jiān)測等[1- 6]。在鮮花的種植和檢測應(yīng)用方面， Humphries等利用顏色特征識別切天竺葵圖像中的葉柄、主枝桿、葉片、生長點（錐）[7]；V.Steinmetz等應(yīng)用計算機視覺圖像處理技術(shù)提取了玫瑰切花花莖長、花莖直徑、莖稈挺直度、花蕾成熟度和顏色特征，分別用貝葉斯算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行挺直度和花蕾成熟度的分類識別，并對玫瑰切花的顏色種類進行分類識別從而確定天竺葵切割部位[8]；Byung-Chun In利用機器視覺技術(shù)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對切花玫瑰進行瓶插壽命預(yù)測，共提取了環(huán)境參數(shù)、形態(tài)參數(shù)和生理指標(biāo)參數(shù)29個，獲得了較好的預(yù)測結(jié)果[9]；席友亮等利用數(shù)字圖像處理技術(shù)提取了文心蘭的花部投影面積、花部邊界長度、莖部長、花部長、切花中間部分莖粗以及莖部底端莖粗等6個形狀特征參數(shù)，使用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文心蘭進行分級[10]?？傮w來看，目前有關(guān)計算機視覺技術(shù)在鮮花品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用還處于研究探索階段。

筆者受前人研究成果啟發(fā)，研究利用計算機視覺技術(shù)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對玫瑰切花進行品質(zhì)分級，以期為玫瑰切花的品質(zhì)分級找到一種新的方法，進一步推動我國鮮切花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

1試驗材料與圖像獲取

1.1試驗材料

試驗用玫瑰品種為卡羅拉（超玫），采自昆明市斗南花卉基地，采集時選擇生長健壯、無彎莖、無病蟲害、開花指數(shù)一致的花枝進行采切。樣本自母體采切后立即放入水桶中，并于2 h內(nèi)運回試驗室進行統(tǒng)一修剪，然后將每枝花插入容量為500 ml的錐形瓶中，倒入400 ml蒸餾水。保證實驗室室溫25 ℃，濕度30%～40%。

對采集的玫瑰切花進行人工審評分級，審評過程嚴(yán)格按《NY/T 321-1997》切花分級標(biāo)準(zhǔn)進行。試驗采集的卡羅拉（超玫） 樣本共98支，人工審評分級結(jié)果為：A級38支，B級38支，C級22支。隨機選取A等級34個樣本，B等級32個樣本，C等級13個樣本，共79個作為訓(xùn)練集，余下的19個樣本作為測試集，其中包括A等級4個樣本、B等級6個樣本、C等級9個樣本。

1.2圖像采集系統(tǒng)及其標(biāo)定

考慮到帶莖鮮切花圖像采集的需要，該研究專門搭建了針對玫瑰切花及其他品種切花的計算機視覺圖像采集系統(tǒng)，整個系統(tǒng)主要由光源、圖像采集和圖像分析等分系統(tǒng)組成，見圖1。

圖中分別使用工業(yè)相機采集玫瑰切花整體圖像信息（側(cè)拍）和玫瑰切花的花苞圖像（頂拍）。相機為德國the Imaging Source 的DFK 31BG03.H kM以太網(wǎng)CCD彩色工業(yè)相機，其分辨率為1 024×768，感光器件為采用逐行掃描的Sony CCD。光源為Philips的T5 Essential Batten—TCH086 21W/840冷光燈，在光源箱四角各布置一個。采集到的圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C進行相應(yīng)的分析處理。

計算機視覺系統(tǒng)采集的圖像信息是以像素為單位的是

數(shù)字圖像，所以要想得到圖像中目標(biāo)的具體幾何尺寸，就要進行系統(tǒng)的標(biāo)定[11]。該研究采用網(wǎng)格標(biāo)定法對系統(tǒng)進行標(biāo)定。方法如下：在紙板上繪制邊長為10 mm的正方形網(wǎng)格，在保證網(wǎng)格平面與光軸嚴(yán)格垂直的情況下，采集該網(wǎng)格圖像。這樣做相當(dāng)于把視場分割成邊長為10 mm的標(biāo)準(zhǔn)塊，通過計算標(biāo)準(zhǔn)塊邊長在圖像中的像素平均值得到相機像素與實際尺寸的比例常數(shù)K。

K=10mm/apixel

（1）

式中，a表示圖像中單位網(wǎng)格用像素表示的長度平均值。該研究系統(tǒng)標(biāo)定結(jié)果見表4。

1.3原始圖像的獲取

系統(tǒng)標(biāo)定之后，利用圖1所示計算機視覺系統(tǒng)在保持同焦距、同物距、保持被測物體平面與光軸垂直的情況下對玫瑰切花進行圖像采集。采集時，將玫瑰切花置于載物夾中，分別采集花苞圖像（頂拍）和切花整體圖像（側(cè)拍）。采集的玫瑰切花花苞圖像和切花整體圖像如圖2所示。

2圖像預(yù)處理與特征參數(shù)提取

2.1圖像預(yù)處理

該研究中的圖像預(yù)處理主要包括：圖像分割、圖像去噪、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換、邊緣檢測。

2.1.1

圖像分割。圖像分割是把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程[12]。由于圖像中的目標(biāo)和背景占據(jù)不同灰度級范圍，通過設(shè)置灰度閾值的方法可以分割出有意義的區(qū)域。所以該研究采用直方圖閾值法進行圖像分割。

圖3為直方圖閾值法分割圖像的結(jié)果。由圖3（a）、（b）可見，此方法可以較好地將目標(biāo)圖像從背景圖像中分割出來。分割后的玫瑰切花花苞圖像和花莖圖像用于提取玫瑰切花的特征參數(shù)。

2.1.2

圖像去噪。由于玫瑰切花圖像在采集、轉(zhuǎn)換和傳輸過程中，常常受到成像設(shè)備、傳輸設(shè)備以及外部環(huán)境噪聲干擾等影響。因此，需要對采集到的圖像進行去噪，以減小干擾的影響。典型的圖像去噪方法是：鄰域均值濾波和中值濾波。圖4為對玫瑰切花彩色圖像進行中值濾波和鄰域均值濾波后的圖像，所取的窗口大小均為5×5。

由圖4可以看出，中值濾波能夠有效抑制圖像中的噪聲，并且能保證圖像的輪廓邊界不變模糊。因此，該研究采用中值濾波算法來濾除圖像噪聲。

2.1.3

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換。在計算機圖像處理中，處理的圖像主要是二值圖像。二值圖像只有黑白兩個灰度級，能夠很好地突出圖像特征，便于圖像識別。圖像二值化是在原圖像的灰度范圍內(nèi)選定一個閾值t，令圖像中所有灰度大于等于t的像素灰度值為1，其余為0就可以完成圖像二值化處理。其變換函數(shù)為：

g（i，j）=0f（i，j）≤t

1f（i，j）>t

（2）

式中，f（i，j）為輸入圖像；g（i，j）為輸出圖像；t為灰度閾值。

圖5為對玫瑰切花圖像進行二值化和膨脹處理[13]后的二值圖像。玫瑰切花圖像進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換后的結(jié)果用于提取玫瑰切花的投影面積。

安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)2015年

2.1.4

邊緣檢測。在圖像中，邊緣表明一個特征區(qū)域的終結(jié)和另一個特征區(qū)域的開始[14]。對比常用的邊緣檢測算子Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子對玫瑰切花的圖像進行邊緣檢測的結(jié)果。該研究采用Robert算子來對圖像進行邊緣檢測，邊緣檢測的結(jié)果（圖6）用于提取花苞圖像的邊緣周長C。

2.2圖像特征參數(shù)提取

按照分級標(biāo)準(zhǔn)，該研究主要針對花苞和切花整體形狀特征進行測定?；ò鷪D像的形狀特征參數(shù)主要提取投影面積A1、周長C、長寬比b1；切花整體圖像的形狀特征參數(shù)提取的有莖粗d、花苞面積A2，花苞長寬比b2、莖稈挺直度θ。

2.2.1

花苞特征參數(shù)提取。

提取花苞圖像的3個形狀特征參數(shù)：花苞圖像花苞投影面積A1，周長C和長寬比b1。

（1）投影面積A1。指花苞圖像的投影面積，在二值圖像中，花苞圖像的投影面積實際上就是圖像邊界內(nèi)所包含的非0像素點的數(shù)目。

A1=

∑mi=1

∑nj=1f（i，j）

（3）

式中，f（i，j）為花苞二值圖像元素；m×n為花苞圖像中花苞個體大小。

（2）周長C。即花苞圖像外輪廓線的長度。該研究采用8方向鏈碼法（圖7），圖中0、2、4、6方向像素間的距離為1，則1、3、5、7方向像素間的距離為2，得到周長C計算公式如下：

C=2Nd+Nx+Ny

（4）

式中，Nx為水平方向像素點的個數(shù)；Ny為垂直方向像素點的個數(shù)；Nd為奇數(shù)碼的鏈碼總數(shù)目。

圖7 8方向鏈碼

（3）長寬比b1。用最小區(qū)域面積的外接矩形的長與寬之比來度量。

b1=H1W1

（5）

式中，H1為花苞圖像高度方向的最大值；W1為花苞圖像寬度方向上的最大值。

2.2.2

切花整體特征參數(shù)提取。

提取切花整體圖像的莖粗d、花苞投影面積A2、花苞長寬比b2和挺直度θ。

（1）莖粗d。莖粗d取頂部莖粗d1和底部莖粗d2的平均值。

d=d1+d22 （6）

（2）花苞投影面積A2。計算方法與A1的計算方法相同。

A2=

∑mi=1

∑nj=1f（i，j）

（7）

（3）花苞長寬比b2。計算方法與b1的計算方法相同。

b2=H2W2

（8）

（4）挺直度θ。該研究用反正切角θ來表示玫瑰切花的挺直度（圖8）。

θ=arctan（yx）

（9）

表2列出了該研究所提取的7個樣本特征參數(shù)的范圍、均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

3玫瑰切花等級評判的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP（Back Propagation ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的主要特點是信號前向傳遞，誤差反向傳播。在前向傳遞中，輸入信號從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，直至輸出層。每一層的神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸入得不到期望輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)預(yù)測誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出不斷逼近期望輸出。

3.1構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)

該研究中網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層層數(shù)都固定為1。選取上文中提取的7個形狀特征即：花苞投影面積A1、花苞周長C、長寬比b1、花苞投影面積A2、長寬比b2、挺直度θ和莖粗d作為輸入變量，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點數(shù)為7個。以玫瑰切花等級為輸出結(jié)果，則輸出層節(jié)點數(shù)為1。玫瑰切花的等級A、B和C級分別賦值為1、2、3。采用單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立玫瑰切花品質(zhì)分級模型。

該研究以輸入層節(jié)點n和輸出層節(jié)點m的平均值（n+m）/2作為隱含層節(jié)點的初始數(shù)，然后用試湊法在初始數(shù)上左右偏移，從而確定最佳隱含層節(jié)點數(shù)。對比表3中數(shù)據(jù)，當(dāng)隱含層節(jié)點為4時，測試集分類誤差最小。因此，該研究選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級模型的隱含層節(jié)點數(shù)為4。

3.2訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

設(shè)定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目標(biāo)誤差goal為0.01，學(xué)習(xí)速率為0.05，迭代次數(shù)為1 000次，其中隱含層采用S型雙曲正切傳遞函數(shù)tansig，輸出層采用線性傳遞函數(shù)purelin作為網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果見圖9。

從圖9可以看出，隨著迭代次數(shù)的增加，測試集分類誤差不斷減小，當(dāng)?shù)螖?shù)為26時達到目標(biāo)誤差0.01，此時訓(xùn)練結(jié)束。

3.3.3

測試網(wǎng)絡(luò)。

以輸入層節(jié)點數(shù)為7，隱含層節(jié)點數(shù)為4，輸出層節(jié)點數(shù)為1，建立玫瑰切花BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級模型。圖10和圖11分別為玫瑰切花訓(xùn)練集和測試集的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級模型的真實類別和預(yù)測類別值之間的散點圖。結(jié)合圖10、11得出訓(xùn)練集和測試集玫瑰切花的BP分級模型的識別正確率，見表4。

從表4可以看出，經(jīng)過訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)模型對樣本的分級結(jié)果很理想，訓(xùn)練集樣本和測試集樣本都能夠較準(zhǔn)確地被分級識別，其中測試集樣本中除將1個B級玫瑰切花誤判為C級玫瑰切花外，其余樣本均分級正確。訓(xùn)練集樣本的分級正確率達到100%，測試集樣本分級正確率達到94.74%。

4結(jié)論

該研究利用計算機視覺技術(shù)對玫瑰切花進行了品質(zhì)分級研究，提取了反映玫瑰切花品質(zhì)等級的7個形狀特征參數(shù)，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了玫瑰切花品質(zhì)分級模型，得到了精確的分級效果，該模型對測試集樣本的分級正確率為94.74%。研究表明，利用計算機視覺對玫瑰切花進行品質(zhì)分級是可行的。

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科技論文寫作規(guī)范——引言

扼要地概述研究工作的目的、范圍、相關(guān)領(lǐng)域的前人工作和知識空白、理論基礎(chǔ)和分析、研

究設(shè)想、研究方法和實驗設(shè)計、預(yù)期結(jié)果和意義等。一般文字不宜太長，不需作詳盡的文獻

綜述。在最后引出文章的目的及試驗設(shè)計等?！耙浴眱勺质÷?。

責(zé)任編輯徐麗華責(zé)任校對李巖