任意姿態(tài)玉米種子定位方法研究

張宏建+王金星+孫林林+戚武振+傅生輝+張春慶+劉雙喜

摘 要：為準(zhǔn)確提取玉米種子不同區(qū)域色彩特征和形狀特征，解決機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)中需以特定裝置固定種子位置以及人工規(guī)則擺放的問(wèn)題，提出一種任意姿態(tài)玉米種子定位的方法。該方法首先對(duì)采集的任意姿態(tài)的玉米種子彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)單粒玉米種子圖像的分割提?。蝗缓罄肂通道閾值對(duì)單粒種子圖像進(jìn)行分割，計(jì)算黃色部分像素面積比例，判斷出種子無(wú)胚芽側(cè)面并對(duì)其歸類；其次，對(duì)種子輪廓圖像坐標(biāo)以遍歷方式計(jì)算輪廓間最長(zhǎng)距離的方法獲取種子尖端點(diǎn)坐標(biāo)，并通過(guò)一階中心矩提取質(zhì)心坐標(biāo)，得到玉米種子圖像傾斜度，求得圖像旋轉(zhuǎn)角度θ°；最后，對(duì)玉米種子圖像進(jìn)行θ°仿射變換（Affine transformation）旋轉(zhuǎn)，獲取玉米種子水平放置圖像，為進(jìn)一步提取色彩特征和形狀特征提供準(zhǔn)確定位。試驗(yàn)表明，該方法可將任意姿態(tài)的玉米種子進(jìn)行有效旋轉(zhuǎn)定位，具有較好的實(shí)用性，同時(shí)該方法對(duì)于其他需要定位的種子圖像同樣適用。

關(guān)鍵詞：任意姿態(tài)；玉米種子；閾值分割；仿射變換定位

中圖分類號(hào)：S513 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A DOI編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2017.01.001

Abstract： In order to extract color features of different regions of maize seed and solve the problem that seeds need to be put by manual regular operation and specific device in machine vision detection，a method of maize seed location at random position was put forward. Firstly， the color image of maize seeds at random position was preprocessed and single seed images were extracted. Then single seed was segmented by B component threshold to calculate area of yellow part and the ratio of endosperm area in all seed， judging the classes of maize side. Then， the longest distance L between all contour-coordinates could be calculated by traversal behaviors that were used to obtain tip coordinate of grain. The centroid of grain image counted by first order central moment of grain contour combines with tip coordinate to calculate gradient of maize seed image and rotation angle θ°. Finally， the grain image was rotated in certain angle by affine transformation to get horizontal position image of maize seed which could provide accurate location of grain seed for extracting the color features and shape characteristic further. The result showed that this algorithm could rotate the maize seed at random position to horizontal position effectively， and that it was suitable for other grain seed which needs to locate in detection and recognition.

Key words： random position；maize seed；threshold segmentation；affine transformation localization

機(jī)器視覺(jué)以其無(wú)損、快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)方式在玉米種子檢測(cè)研究中得到了廣泛應(yīng)用[1-2]。朱啟兵等[3]通過(guò)人工規(guī)則擺放種子，利用高光譜信息識(shí)別種子純度；張俊雄等[4]利用特定小孔放置玉米籽粒，通過(guò)Navajo標(biāo)記籽粒胚部，篩選玉米單倍體；曹維時(shí)[5]、劉雙喜等[6]利用孔板式玉米種子擺放裝置[7]提取玉米側(cè)面和冠部顏色特征，對(duì)種子進(jìn)行純度識(shí)別。特定裝置以及規(guī)則擺放雖然在一定程度上規(guī)范了玉米種子數(shù)據(jù)的采集方法，但設(shè)備的增多、人為放置不僅增加了誤差產(chǎn)生的幾率，而且費(fèi)時(shí)費(fèi)力。同時(shí)，隨著研究的深入，對(duì)玉米種子特定區(qū)域的顏色特征以及外形參數(shù)的提取須進(jìn)行準(zhǔn)確定位。國(guó)內(nèi)已有專家對(duì)玉米籽粒尖端識(shí)別及姿態(tài)正形定位進(jìn)行了研究。權(quán)龍哲等[8]利用小波變換對(duì)玉米籽粒圖像進(jìn)行正形；寧紀(jì)鋒等[9]通過(guò)籽粒尖端尖銳程度和胚部亮度實(shí)現(xiàn)了玉米尖端及胚部的識(shí)別；楊蜀秦等[10]提出了基于Harris的玉米籽粒尖端識(shí)別方法；張俊雄等[11]根據(jù)形心與籽粒尖端距離，找到尖端位置。這些方法都在一定程度上實(shí)現(xiàn)了籽粒的正形或尖端定位，但實(shí)現(xiàn)步驟略顯繁瑣，適應(yīng)性較差。

本研究提出一種任意姿態(tài)的玉米籽粒圖像定位方法。該方法通過(guò)RGB顏色模型的B通道單閾值對(duì)籽粒側(cè)面進(jìn)行分割，并統(tǒng)計(jì)黃色部分的面積，利用面積比實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)胚面的識(shí)別歸類；以遍歷計(jì)算輪廓間最長(zhǎng)距離L的方式找到玉米籽粒尖端坐標(biāo)，結(jié)合質(zhì)心計(jì)算出籽粒圖像的傾斜度；最后，經(jīng)過(guò)仿射變換[12-15]θ°旋轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)籽粒的水平定位。試驗(yàn)表明，該方法可對(duì)任意姿態(tài)的玉米籽粒實(shí)現(xiàn)定位，具有較好的實(shí)用性，且對(duì)相似的其它種子定位同樣適用。

1 材料和方法

1.1 試驗(yàn)材料與設(shè)備

選取北京金色農(nóng)華種業(yè)科技有限公司生產(chǎn)的未包衣玉米品種鄭單958為試驗(yàn)材料。采集玉米籽粒圖像所用設(shè)備為玉米種子圖像采集系統(tǒng)[16]。該系統(tǒng)主要由CCD相機(jī)、背景板、光箱、四面無(wú)影光源和計(jì)算機(jī)組成。其中，DFK 41BU02彩色CCD相機(jī)（The Imaging Source公司）；M3Z1228C-MP工業(yè)鏡頭（日本Computar公司）；聯(lián)想揚(yáng)天M4600D-10計(jì)算機(jī)（聯(lián)想集團(tuán)有限公司）；SP-300-192-W四面無(wú)影光源（東莞康視達(dá)自動(dòng)化科技有限公司）；背景板為啞光黑色硬紙板。

1.2 樣本采集與預(yù)處理

隨機(jī)抓取玉米種子，灑在背景板上。利用采集設(shè)備拍攝的玉米種子圖像為1 280 × 960 Pix的真彩色24位BMP圖像，玉米種子彩色圖像如圖1所示。

將玉米籽粒彩色圖像轉(zhuǎn)化為256級(jí)的BMP灰度圖像，加快后續(xù)處理速度，然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行高斯濾波，抑制圖像噪聲，再對(duì)種子圖像做背景分割，提取單粒玉米種子圖像，最后進(jìn)行單粒種子輪廓提取。玉米籽粒剖面圖像預(yù)處理結(jié)果如圖2所示。

1.3 玉米種子定位方法

1.3.1 籽粒側(cè)面判定 隨意拋灑的玉米籽粒姿態(tài)位置是隨機(jī)的，因此需要對(duì)玉米的籽粒尖端、頂部位置、有胚面和無(wú)胚面進(jìn)行判定。本研究采用閾值分割方法，對(duì)提取的種子圖像進(jìn)行分割識(shí)別。利用RGB模型對(duì)籽粒進(jìn)行色彩分析，玉米籽粒尖端及胚部為白色，胚乳為黃色或淡黃色。從玉米籽粒有胚面的RGB分量三維直方圖（圖3）中可看出，整個(gè)籽粒側(cè)面R分量值分布相對(duì)均勻，黃色區(qū)域與白色區(qū)域的G值有細(xì)微差異，但不適合作為兩區(qū)域的分割閾值，而B(niǎo)分量值差異最明顯，可用于區(qū)分黃、白兩區(qū)域。圖4為籽粒側(cè)面B通道顏色散點(diǎn)圖，從中可觀察到兩區(qū)域B值差異明顯，黃色區(qū)域B值主要集中在30～120，白色區(qū)域B分量值多集中在120～250之間。經(jīng)多次試驗(yàn)，確定以B分量值120作為籽粒側(cè)面分割閾值。

利用B分量值120對(duì)籽粒圖像進(jìn)行色彩分割，分別計(jì)算同一籽粒有胚面和無(wú)胚面的白色區(qū)域像素面積及單粒種子的總面積。圖5為種子側(cè)面分割效果圖，其中（a）為有胚面圖像，（b）為有胚面分割圖像，（c）為無(wú)胚面圖像，（d）為無(wú)胚面分割圖像。表1為10粒玉米種子各個(gè)側(cè)面黃色部分面積統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。

通過(guò)圖6可看出，籽粒有胚面和無(wú)胚面兩側(cè)黃色區(qū)域所占籽?？偯娣e比率不同。經(jīng)多次對(duì)比分析，以占籽?？偯娣e70%作為判定玉米種子側(cè)面位置的依據(jù)，并對(duì)玉米籽粒側(cè)面圖像進(jìn)行標(biāo)記歸類處理。當(dāng)黃色部分所占面積比率大于70%時(shí)，表示玉米種子的無(wú)胚側(cè)面朝向CCD照相機(jī)（朝上）；當(dāng)黃色面積所占比率小于70%時(shí)，表明種子有胚側(cè)面朝上。

1.3.2 最長(zhǎng)距離L 以遍歷方式計(jì)算獲取單粒玉米種子輪廓像素位置坐標(biāo)，并計(jì)算輪廓坐標(biāo)間的距離。假設(shè)某輪廓點(diǎn)坐標(biāo)為（x， y），則點(diǎn)（x， y）與其他像素（xi， yi）的距離如公式（1）。輪廓間距離統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

對(duì)全部輪廓坐標(biāo)間的距離L進(jìn)行比較，得到最大距離Lmax時(shí)的兩點(diǎn)坐標(biāo)（xi， yi）和（xk， yk）。為區(qū)分（xi， yi）和（xk， yk）兩坐標(biāo)位置，提取圖像中兩坐標(biāo)位置的B通道值。由于玉米種子尖端顏色呈白色，頂端顏色呈黃色，在（1.3.1）中得知，玉米籽粒黃色區(qū)域與白色區(qū)域B分量值差異較大。白色部分B分量值較大，黃色部分B分量值較小，分類閾值為120。以此判斷兩坐標(biāo)所屬玉米籽粒區(qū)域，作為計(jì)算玉米種子旋轉(zhuǎn)中心軸線的一端點(diǎn)。判斷依據(jù)如下所示：

1.3.3 質(zhì)心的獲取 對(duì)玉米種子任意姿態(tài)的定位，需確定玉米種子外形中心軸線，即過(guò)質(zhì)心和玉米籽粒尖端點(diǎn)的直線。對(duì)單粒玉米種子圖像進(jìn)行目標(biāo)質(zhì)心提取，求得質(zhì)心坐標(biāo)（xc ， yc），并在原圖標(biāo)記。對(duì)于一幅二維的連續(xù)圖像，其階矩定義為：

其中，p和q為非負(fù)整數(shù)，對(duì)離散化的數(shù)字圖像，式（3）可為：

通常，圖像的前10個(gè)矩（p+q≤3）獲得最為廣泛的應(yīng)用，且具有實(shí)在的物理意義。0階矩（m00）表示物體的質(zhì)量，1階矩（m10， m01）表示物體的質(zhì)心。由上式可知，質(zhì)心即是第0階矩和第1階矩，圖像質(zhì)心的坐標(biāo)公式為：

以圖2（c）種子為例，質(zhì)心示意圖如圖7（a）所示。最終，利用質(zhì)心與籽粒尖端得到中心軸線。已獲得籽粒質(zhì)心坐標(biāo)為（xc ， yc）及尖端坐標(biāo)（xj ， yj），以質(zhì)心為坐標(biāo)原點(diǎn)，籽粒尖端位置的相對(duì)坐標(biāo)（x， y）為：

通過(guò)反正切函數(shù)，可求得角度θ，同時(shí)利用相對(duì)坐標(biāo)（x ， y）在象限圖中的分布（如圖7（b），數(shù)據(jù)來(lái)自驗(yàn)證試驗(yàn)），最終確定旋轉(zhuǎn)角度θr：

1.3.4 籽粒圖像的仿射變換 仿射變換（Affine transformation）是一種二維坐標(biāo)到二維坐標(biāo)之間的線性變換，它保持了二維圖形的平直性。對(duì)任意姿態(tài)的玉米種子圖像采用仿射變換進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正，將單粒種子圖像圍繞圖像中心旋轉(zhuǎn)一定角度，實(shí)現(xiàn)對(duì)種子姿態(tài)的調(diào)整。假設(shè)x-y坐標(biāo)系中，坐標(biāo)原點(diǎn)為（0 ， 0），坐標(biāo)原點(diǎn)移動(dòng)（x0 ， y0），圍θ繞坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)θ°，則在新坐標(biāo)系X-Y中坐標(biāo)值的方程組可求，同時(shí)，為將原點(diǎn)移動(dòng)的值放入矩陣，加入一個(gè)冗余方程，則坐標(biāo)值旋轉(zhuǎn)矩陣方程如（9）所示。

2 結(jié)果與分析

隨機(jī)挑選玉米種子進(jìn)行本方法的準(zhǔn)確性試驗(yàn)和可行性驗(yàn)證。將玉米籽粒圖像每旋轉(zhuǎn)15°進(jìn)行一次拍攝，如圖8（a）所示，然后利用本文方法對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)定位，以玉米籽粒原圖像為參照，計(jì)算每次旋轉(zhuǎn)的相對(duì)誤差，試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，所有任意姿態(tài)的玉米籽粒均實(shí)現(xiàn)了水平定位。以玉米籽粒θ°圖像為參照標(biāo)準(zhǔn)，旋轉(zhuǎn)相對(duì)誤差范圍為0.187 1°～2.046 3°。隨機(jī)選取部分玉米種子，實(shí)現(xiàn)定位結(jié)果如圖8（b）所示。結(jié)果表明，該算法可實(shí)現(xiàn)任意姿態(tài)的玉米種子水平定位，具有一定的實(shí)用性。

3 結(jié) 論

（1）采用基于RGB顏色模型的B通道閾值分割方法實(shí)現(xiàn)玉米側(cè)面黃色區(qū)域和白色區(qū)域的分離，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)玉米側(cè)面黃色面積比對(duì)玉米籽粒有胚面、無(wú)胚面并進(jìn)行歸類。簡(jiǎn)化識(shí)別分類方法，提高算法的適應(yīng)性。

（2）提出一種基于遍歷最長(zhǎng)距離L的玉米種子尖端和頂點(diǎn)坐標(biāo)的獲取方法，快速準(zhǔn)確地得到玉米籽粒兩端坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)玉米籽粒尖端識(shí)別。

（3）以玉米尖端與質(zhì)心作為籽粒中心軸線，通過(guò)計(jì)算旋轉(zhuǎn)角度對(duì)單籽粒圖像進(jìn)行仿射變換，實(shí)現(xiàn)對(duì)任意姿態(tài)的玉米種子圖像的水平定位，以解決目前玉米種子在檢測(cè)中圖像采集需要特定裝置固定以及人工擺放的問(wèn)題，簡(jiǎn)化機(jī)器視覺(jué)在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)中的設(shè)備使用及處理工序，提高檢測(cè)的效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄭小東，王杰.機(jī)器視覺(jué)在玉米籽粒品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用研究[J].中國(guó)糧油學(xué)報(bào)，2013，28（4）：124-128.

[2]成芳，應(yīng)義斌.機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)作物種子質(zhì)量檢驗(yàn)中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2001，17（6）：175-179.

[3]朱啟兵，馮朝麗，黃敏，等.基于圖像熵信息的玉米種子純度高光譜圖像識(shí)別[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28（23）：271-276.

[4]張俊雄，武占元，宋鵬，等.玉米單倍體種子胚部特征提取及動(dòng)態(tài)識(shí)別方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29（4）：199-203.

[5]CAO W S，ZHANG C Q，WANG J X，et al.Purity identification of maize seed based on discrete wavelet transform and BP neural network[J].Transactions of the Chinese society of agricultural engineering（Transactions of the CSAE），2012，28（S2）：253-258.

[6]劉雙喜，王盼，張春慶，等.基于優(yōu)化DBSCAN算法的玉米種子純度識(shí)別[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2012，43（4）：188-192.

[7]山東農(nóng)業(yè)大學(xué).一種孔板式玉米種子擺放裝置： 201020530776.1 [P].2011-05-11.

[8]權(quán)龍哲，馬小愚.基于小波分析的玉米籽粒圖像正形研究[J].農(nóng)機(jī)化研究，2006 （2）：154-156.

[9]寧紀(jì)鋒，何東健，楊蜀秦.玉米籽粒的尖端和胚部的計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（3）：117-119.

[10]楊蜀秦，寧紀(jì)鋒，何東健.基于Harris算子的籽粒尖端識(shí)別方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2011，42（3）：166-169.

[11]張俊雄，荀一，李偉.基于形態(tài)特征的玉米種子表面裂紋檢測(cè)方法[J].光學(xué)精密工程，2007，15（6）：951-956.

[12]李培華，肖莉娟.基于Mean Shift的相似性變換和仿射變換目標(biāo)跟蹤算法[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)A，2011，16（2）：258-266.

[13]張偉，任仙怡，張桂林，等.基于對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換和仿射變換的目標(biāo)識(shí)別定位方法[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2006，11（9）：1255-1259.

[14]SONG X H， MUSELET D， TRMEAU A.Affine transforms between image space and color space for invariant local descriptors [J]. Pattern recognition， 2013，46（8）：2376-2389.

[15]HUANG Z Y，KANG W X，WU Q X，et al.A new descriptor resistant to affine transformation and monotonic intensity change[J].Computer vision and image understanding，2014，120（5）：117-125.

[16]王盼.基于機(jī)器視覺(jué)和優(yōu)化DBSCAN的玉米種子純度識(shí)別[D].泰安：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)，2012.