一種L-M優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的茶葉茶梗分類方法

吳 哲，劉孝星，鄭力新，周凱汀

(1.華僑大學(xué) 工學(xué)院,福建 泉州 362021；2.華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建 廈門 361021)

一種L-M優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的茶葉茶梗分類方法

吳 哲1，劉孝星2，鄭力新1，周凱汀2

(1.華僑大學(xué) 工學(xué)院,福建 泉州 362021；2.華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建 廈門 361021)

傳統(tǒng)的茶葉茶梗分選方法在特征選取方面存在著樣本顏色特征提取單一的問題，以及現(xiàn)有的茶葉茶梗分類器普遍存在分類精度低、耗費(fèi)時(shí)間長等問題。針對(duì)CCD相機(jī)采集的茶葉茶梗的數(shù)字圖像，首先經(jīng)過二值化、開運(yùn)算、閉運(yùn)算、樣本圖像去噪、圖像分割等預(yù)處理過程，再根據(jù)茶葉茶梗樣本形態(tài)學(xué)特征的差異，提取出圓形度、矩形度、延伸率、Hu二階不變矩、最大內(nèi)切圓與其面積比等5類區(qū)分度大、獨(dú)立性好的特征,作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的輸入向量，并采用L-M(Levenberg-Marquardt)學(xué)習(xí)算法對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行優(yōu)化，用于茶葉茶梗的分類。實(shí)驗(yàn)和仿真結(jié)果表明，經(jīng)過L-M算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)茶葉茶梗樣本的分類精度高達(dá)95%，且耗時(shí)相對(duì)較少，是一種有效的茶葉茶梗分類方法。

形態(tài)學(xué)特征；L-M學(xué)習(xí)算法；BP網(wǎng)絡(luò)；茶葉茶梗分類

1 概 述

中國是一個(gè)產(chǎn)茶大國，近年來茶葉年產(chǎn)量和年消費(fèi)量均超過100萬噸，茶葉出口量也相當(dāng)可觀[1]。然而毛茶中經(jīng)常夾雜茶梗、黃葉等雜物，嚴(yán)重影響了優(yōu)質(zhì)茶葉的等級(jí)。手工揀梗作業(yè)一直制約著茶業(yè)加工效率的提升。因此尋求一種精度高、耗時(shí)少的茶葉茶梗分揀技術(shù)成為提高茶葉品質(zhì)的關(guān)鍵。

目前國內(nèi)外茶葉茶梗分類方法主要有貝葉斯分類、最小距離分類、支持向量機(jī)分類與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類等，然而這些傳統(tǒng)的分類方法存在著不同的缺點(diǎn)[2-6]。貝葉斯分類雖然原理簡單、易于實(shí)現(xiàn)，但當(dāng)功能屬性值分布和正態(tài)分布差異太大或樣本少時(shí)不適用；最小距離分類器穩(wěn)定性較差，當(dāng)樣本集合聚類的效果不佳時(shí)，容易產(chǎn)生茶葉茶梗誤判；傳統(tǒng)的SVM分類器用于茶葉茶梗分類時(shí)雖然分類準(zhǔn)確度較高，但是訓(xùn)練耗時(shí)長；傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器雖然適應(yīng)性較強(qiáng)、葉梗分類精度高，但以過慢的收斂速度和易于跳入局部極值為代價(jià)。

毛茶加工設(shè)備中茶葉色選機(jī)的設(shè)計(jì)原理是采用傳感器檢測傳送帶上的毛茶樣本顏色，以茶葉茶梗的光譜參數(shù)為特征，根據(jù)兩者顏色特征的差異，通過設(shè)置合適的閾值，噴氣閥就會(huì)把其中茶梗等雜物噴出。但僅依靠單一的顏色特征和閾值判別進(jìn)行分類，當(dāng)兩者顏色相近時(shí)，葉梗分類難度增大，誤判率也大為增加，無法達(dá)到預(yù)期的色選精度和效率，而且在樣本圖像采集時(shí)顏色特征受光線、粉塵等外界環(huán)境的影響較大。其實(shí)茶葉茶梗除了顏色特征有差異外，還有其他諸如形狀、紋理等方面不同的特征，可以作為茶葉茶梗分類的依據(jù)。

針對(duì)當(dāng)前茶葉茶梗分類算法中樣本顏色特征向量選取單一和傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器局限性的問題，文中選取茶葉茶梗區(qū)分度大的形態(tài)學(xué)特征，采用L-M學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，以樣本分類精確度和耗用時(shí)間為驗(yàn)證指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明經(jīng)L-M算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地完成茶葉茶梗的分類。

2 形態(tài)學(xué)特征選取

良好特征的提取是茶葉茶梗分類時(shí)高精度和低時(shí)耗的關(guān)鍵。首先用CCD相機(jī)在相同的環(huán)境下采集的600張茶葉茶梗圖像(茶葉茶梗圖像各300張)建立樣本圖像庫，以便全方位地研究樣本特征。在實(shí)驗(yàn)中隨機(jī)抽取茶葉、茶梗各200張樣本圖像進(jìn)行二值化、開運(yùn)算、閉運(yùn)算以填充葉梗內(nèi)細(xì)小空洞，圖像去噪、圖像分割等處理，從而為后續(xù)的特征提取做準(zhǔn)備。

樣本預(yù)處理前后的實(shí)驗(yàn)圖見圖1。

圖1 樣本預(yù)處理前后對(duì)比實(shí)驗(yàn)圖

現(xiàn)有的特征提取方法通常分為基于顏色特征的提取、基于形態(tài)學(xué)特征的提取、基于紋理特征的提取等[7-8]。針對(duì)茶葉茶梗分類，形態(tài)學(xué)特征較顏色特征和紋理特征更簡單直觀，算法更易實(shí)現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)相同品種的茶葉茶梗在形態(tài)上差異很大。根據(jù)采集的茶葉茶梗樣本圖，文中從兩者的形態(tài)學(xué)特征上對(duì)樣本進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。經(jīng)過對(duì)樣本形態(tài)學(xué)特征的分析，選取兩者間具有較大區(qū)分度的特征,包括圓形度、矩形度、延伸率、Hu二階不變矩、最大內(nèi)切圓面積與樣本面積比等5類共6個(gè)特征向量，這些形態(tài)學(xué)特征定義如下：

(1)圓形度。

圓形度是反映茶葉、茶梗輪廓的外形參數(shù)，由周長P和面積A確定，用“C”表示。圓形度最常用的定義如下：

(1)

在某種程度上圓形度反映了物體輪廓的復(fù)雜程度[9]。C越大，說明區(qū)域形狀越簡單；C越小，說明區(qū)域形狀越復(fù)雜。圓形物體的C值為1。一般地，茶葉較為寬大且呈類圓形，故C值較大；茶梗細(xì)小狹長，故C值較小。因此定義圓形度為其特征值T1。

(2)矩形度。

矩形度常用物體的區(qū)域面積S0與其最小外接矩形的面積Smer的比值定義，如式(2)：

(2)

式中，R取值在0～1之間。當(dāng)R=1時(shí)，物體為矩形；圓形物體的R值為π/4。

矩形度描述的是目標(biāo)區(qū)域面積對(duì)其最小外接矩形的占空比，因此定義矩形度為其特征值T2。

(3)延伸率。

延伸率常見的定義如下：

(3)

式中，L、W分別為物體最小外接矩形的長、寬。對(duì)于圓形物體，其S為1；細(xì)長物體的S值接近0。

一般地，茶葉的延伸率大，茶梗的延伸率小。因此定義延伸率為其特征值T3。

(4)Hu二階不變矩。

對(duì)于一幅大小為M×N的圖像，設(shè)f(x,y)是像素點(diǎn)(x,y)的灰度，則圖像的(p+q)階幾何矩mpq、中心距μpq分別定義為式(4)和式(5)：

(4)

(5)

不同類型、階次的圖像矩的物理意義各有差別，如零階幾何矩m00代表圖像的總“質(zhì)量”，一階矩m10、m01代表圖像的質(zhì)心位置，μ02表示通過區(qū)域重心水平軸的矩，μ20表示通過區(qū)域重心垂直軸的矩。mpq跟隨圖像變化而變化，μpq對(duì)平移不敏感但對(duì)旋轉(zhuǎn)敏感。即幾何矩或中心矩不能同時(shí)具有平移、比例與旋轉(zhuǎn)不變的特點(diǎn)，故二者不能直接用于表示圖像的特征。歸一化中心距可以克服幾何矩或中心矩的這個(gè)缺點(diǎn)。歸一化中心距定義為如下：

(6)

Hu根據(jù)二階和三階中心矩構(gòu)造了7個(gè)可使圖像保持平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變的不變矩[10](這里列出前5個(gè))。具體定義如下：

φ1=η20+η02

(7)

φ2=η20-η022+4η112

(8)

φ3=(η30-3η13)2+(3η21-η03)2

(9)

φ4=η30+η122+(η21+η03)2

(10)

φ5=(η30-3η12)(η30+η12)[(η30+η12)2- 3(η21+η03)]2+ (3η21-η03)(η21+η03)[3(η30+η12)2- (η21+η03)2]

(11)

理論證明，在表述二維物體時(shí)只有基于二階矩的Hu不變矩才與比例、旋轉(zhuǎn)和平移無關(guān)[11]。對(duì)細(xì)小誤差敏感的高階不變矩一般不能對(duì)物體有效地分類。在不變矩Φ1～Φ7中，Φ1、Φ2是二階Hu不變矩，Φ3～Φ7是三階Hu不變矩，因此選取Φ1、Φ2兩個(gè)二階Hu不變矩為特征值T4、T5來處理數(shù)據(jù)。

(5)最大內(nèi)切圓面積與面積比。

經(jīng)研究，茶葉和茶梗的最大內(nèi)切圓面積與其面積的比值區(qū)分度良好。因此定義樣本的最大內(nèi)切圓面積與其面積比為特征值T6。

(12)

式中：Scir表示樣本的最大內(nèi)切圓的面積；S0表示樣本的面積。

實(shí)驗(yàn)中，樣本T6特征的提取實(shí)驗(yàn)圖如圖2所示。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與L-M優(yōu)化算法

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的誤差逆向傳播的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，一般由輸入層、輸出層和若干隱含層組成。理論證明一個(gè)3層BP網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)無限大時(shí)，可完成任意的由輸入到輸出的非線性映射[12]。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中，n維向量X=[x0,x1,…,xn-1]為其輸入向量，Y=[y0,y1,…,ym-1]為BP網(wǎng)絡(luò)的輸出向量。即有m個(gè)可區(qū)分的類，每一類記作第i(i=0,1,…,m-1)類。BP網(wǎng)絡(luò)分類器目的是根據(jù)輸入向量X得到的輸出向量Y來判斷X所屬的類別。如文中X代表茶葉茶梗樣本，樣本X可視為由n維形態(tài)學(xué)特征向量組成，其輸入層節(jié)點(diǎn)總數(shù)即為樣本的總屬性個(gè)數(shù)；Y代表茶葉茶梗樣本的輸出類值，m等于茶葉茶梗樣本的分類類別數(shù)，即m=2。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器在誤差反饋機(jī)制下，反饋信號(hào)會(huì)不斷改變權(quán)值W的取值，從而引起網(wǎng)絡(luò)輸出的不斷變化，當(dāng)變化最后消失時(shí)，網(wǎng)絡(luò)達(dá)到平衡狀態(tài)，即分類過程達(dá)到收斂。

圖2 樣本T6特征的提取實(shí)驗(yàn)圖

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器具有良好的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，易構(gòu)建、容錯(cuò)強(qiáng)；缺點(diǎn)是收斂速度慢，極易出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象和跳入局部極值等。

3.2 L-M優(yōu)化算法

針對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在的問題，提出了很多優(yōu)化算法，如自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率算法、自適應(yīng)變異粒子群法、遺傳算法、附加動(dòng)量法、誤差函數(shù)修正法等[13]。經(jīng)對(duì)比，文中采用L-M(Levenberg-Marquardt)學(xué)習(xí)算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。L-M學(xué)習(xí)算法實(shí)質(zhì)上是梯度下降法與高斯-牛頓法的折中。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程中，梯度下降法在前幾步時(shí)下降迅速，接近最優(yōu)值的過程中其梯度趨于0，此時(shí)目標(biāo)函數(shù)緩慢下降甚至停頓；而在接近最優(yōu)值時(shí)牛頓法可生成一個(gè)較好的搜索方向：

S(X(k))=-(H(k)+λ(k))-1f(x(k))

令n(k)=1，則X(k+1)=X(k)+S(X(k))。開始時(shí)，λ取一個(gè)較大值，對(duì)應(yīng)于小步長的梯度下降法；在接近最優(yōu)值時(shí)λ減少至0，S(X(k))從梯度為負(fù)的方向轉(zhuǎn)至牛頓法的方向。

L-M的權(quán)值調(diào)整率為式(13)[14]：

ΔW=(JTJ+μI)-1·JTe

(13)

式中：μ是標(biāo)量；J為誤差對(duì)權(quán)值導(dǎo)數(shù)的Jacobian矩陣；e是一誤差矢量。

文中擬將L-M算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于茶葉茶梗的識(shí)別分類。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)將茶葉茶梗各200個(gè)樣本送入BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，將余下的200個(gè)茶葉茶梗送入訓(xùn)練完的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。對(duì)經(jīng)過預(yù)處理的樣本圖像提取其形態(tài)學(xué)特征。為了加快訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，對(duì)這些提取的特征數(shù)據(jù)利用式(14)進(jìn)行簡單歸一化處理。

(14)

經(jīng)式(14)歸一化前后的樣本特征值分別見表1和表2。

表1 歸一化前后樣本的特征數(shù)據(jù)(1)

表2 歸一化前后樣本的特征數(shù)據(jù)(2)

注：由于篇幅所限，只列舉茶葉茶梗各5組特征值。

(15)

式中：m為BP網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為BP網(wǎng)絡(luò)輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)；h為BP網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；a∈(1,2,…,10)。

實(shí)驗(yàn)證明，文中隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)h取5時(shí)，兩者的分類性能最好。

茶葉茶梗分類的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 茶葉茶梗分類的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

將歸一化處理后茶葉茶梗樣本的6組特征值輸入BP網(wǎng)絡(luò)，茶葉和茶梗的類別代號(hào)則作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。運(yùn)用Matlab2014a中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練步長設(shè)為1 000步，訓(xùn)練誤差設(shè)為0.01，學(xué)習(xí)速率取0.5。傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)與L-M學(xué)習(xí)算法優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)茶葉茶梗樣本訓(xùn)練誤差曲線分別如圖4所示。

圖4 BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化前后茶葉茶梗樣本訓(xùn)練誤差曲線

將訓(xùn)練好的L-M優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)余下200個(gè)測試樣本進(jìn)行測試，其中茶葉茶梗正確識(shí)別個(gè)數(shù)分別為96個(gè)和94個(gè)。測試樣本的網(wǎng)絡(luò)仿真分類見表3。

表3 L-M型BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)茶葉茶梗的分類識(shí)別結(jié)果

注：由于篇幅所限，文中只列舉茶葉茶梗各10組測試樣本的識(shí)別結(jié)果。

根據(jù)上文所述的分類方法可知，表3中序號(hào)2,4,6,9,10,11,14,16,17,19被識(shí)別為茶葉，其余序號(hào)的測試樣本被識(shí)別為茶梗。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過L-M算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)茶葉茶梗的區(qū)分性很強(qiáng)，基本上不存在分類模糊的現(xiàn)象，茶葉茶梗的有效識(shí)別率高達(dá)95%左右。經(jīng)L-M優(yōu)化型BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)茶葉茶梗的識(shí)別分類結(jié)果如圖5所示。

圖5 L-M型BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)茶葉茶梗識(shí)別分類結(jié)果

文中對(duì)茶葉茶梗樣本庫分別采用最小距離分類器、最小錯(cuò)誤率貝葉斯分類器、傳統(tǒng)SVM分類器、傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器4種分類方法與文中提出的L-M型BP網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行多次重復(fù)的茶葉茶梗分類實(shí)驗(yàn)，以樣本平均分類正確率和平均耗時(shí)為驗(yàn)證指標(biāo)，結(jié)果見表4。

表4 5種分類方法對(duì)茶葉茶梗的分類結(jié)果

5 結(jié)束語

文中針對(duì)現(xiàn)有的茶葉揀梗設(shè)備中單一的顏色特征判別標(biāo)準(zhǔn)及傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的局限性，采用L-M學(xué)習(xí)算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)并提取茶葉茶梗的形態(tài)學(xué)特征作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)完成分類。仿真結(jié)果表明，與現(xiàn)有茶葉茶梗分類方法相比，茶葉茶梗形態(tài)學(xué)特征較之顏色特征不易受環(huán)境等因素的影響，且提取簡單。經(jīng)L-M優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度快、耗時(shí)少，識(shí)別精度高達(dá)95%，對(duì)茶葉茶梗的在線分類有一定的參考價(jià)值。

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A Tea and Tea-stalk Classification Method of L-M Optimized BP Network

WU Zhe1,LIU Xiao-xing2,ZHENG Li-xin1,ZHOU Kai-ting2

(1.College of Engineering,Huaqiao University,Quanzhou 362021,China; 2.College of Information Science and Engineering,Huaqiao University,Xiamen 361021,China)

Traditional tea and tea-stalk sorting method exists problems that color feature extraction for sample is single in feature extraction aspect and general classifier has low precision and large time consuming.In term of digital image of tea and tea stems collected by CCD camera,according to different shape features between them,firstly after binarization,open and close operation,sample image denoising,image segmentation and other pre-processing process,it extracts circularity,rectangularity,extensibility,Hu second-order moment invariants,and the ratio of maximum inscribed circle and its area,etc in this paper,which has great distinction and independence,as the input vector of BP (Back-Propagation) neural network.It also applies L-M (Levenberg-Marquardt) learning algorithm to optimize the traditional BP neural network for the classification of tea and tea stalk.Experiment and simulation results proves that the BP network classifier optimized by L-M algorithm is as high as 98% on classification accuracy for tea and tea-stalk,and has relatively few time-consuming.It is an effective classification method of tea and tea-stalk.

morphological features;L-M learning algorithm;BP network;classification of tea and tea-stalk

2015-07-09

2015-10-14

時(shí)間：2016-03-22

福建省科技新平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目(2013H2002)；泉州市開發(fā)項(xiàng)目(2011G74)

吳 哲(1991-)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)楣怆娦畔z測與智能運(yùn)算、機(jī)器視覺；鄭力新，博士，教授，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檫\(yùn)動(dòng)控制與機(jī)器視覺；周凱汀，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閳D像處理和模式識(shí)別。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20160322.1520.058.html

TP391.9

A

1673-629X(2016)04-0200-05

10.3969/j.issn.1673-629X.2016.04.044