基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雞蛋新鮮度檢測(cè)

邢志中　張海東　王孟　翟超男　郭小軍+陳騰

摘要：為了提高雞蛋新鮮度分級(jí)的準(zhǔn)確率，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，通過(guò)所搭建的雞蛋透射光圖像采集系統(tǒng)獲取雞蛋透射光圖像信息，提取雞蛋的5個(gè)形狀特征和6個(gè)顏色特征參數(shù)，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雞蛋的哈夫單位值進(jìn)行對(duì)照，從而建立雞蛋新鮮度檢測(cè)分級(jí)模型。其訓(xùn)練集和測(cè)試集的分級(jí)正確率分別為99.583 3%和98.333 3%。該分級(jí)模型的分級(jí)正確率達(dá)98.000 0%以上，具有較好的泛化功能及魯棒性。結(jié)果表明，用雞蛋的形狀參數(shù)與顏色參數(shù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)雞蛋新鮮度分級(jí)是可行的，具有較高的分級(jí)正確率。

關(guān)鍵詞：雞蛋；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；新鮮度；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào)： S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2017）11-0160-04[HS）][HT9.SS]

研究開(kāi)發(fā)新的雞蛋品質(zhì)檢測(cè)與分級(jí)技術(shù)，對(duì)提升我國(guó)雞蛋標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)和規(guī)模化生產(chǎn)，增強(qiáng)我國(guó)雞蛋產(chǎn)業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力都有極其重要的意義。目前，我國(guó)評(píng)價(jià)雞蛋品質(zhì)的傳統(tǒng)檢測(cè)法主要有人工感官法和理化指標(biāo)法[1-3]。感官評(píng)價(jià)法簡(jiǎn)單易行，能夠保證雞蛋的完整，但受品質(zhì)測(cè)評(píng)人員主觀(guān)因素的影響較大，結(jié)果也不夠準(zhǔn)確，且檢測(cè)效率低[4]；理化指標(biāo)法的評(píng)價(jià)結(jié)果比感官法客觀(guān)，但要求測(cè)評(píng)人員具備熟練的參數(shù)測(cè)定技能，測(cè)定后樣品雞蛋有損壞，還存在檢測(cè)效率低的問(wèn)題，不適于在線(xiàn)快速品質(zhì)檢測(cè)。

鑒于上述傳統(tǒng)檢測(cè)方法的不足，近年來(lái)，有不少學(xué)者將農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)技術(shù)用于蛋品品質(zhì)的檢測(cè)研究[5-6]。王巧華等為獲得雞蛋新鮮度，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)以及數(shù)學(xué)軟件 Matlab 軟件獲得雞蛋的色調(diào)、強(qiáng)度、飽和度，并建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)蛋品新鮮度進(jìn)行檢測(cè)，該模型對(duì)褐殼蛋及白殼蛋正確識(shí)別率分別為87.258%、89.029%[7]；潘慶磊等利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)，提取雞蛋裂紋及噪聲區(qū)域的圓形度、面積、長(zhǎng)徑、短徑、長(zhǎng)短徑之比，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，辨別雞蛋裂紋，并對(duì)其進(jìn)行分級(jí)，其模型正確識(shí)別率達(dá)到92.900%[8]；鄭利敏等利用工業(yè)數(shù)字?jǐn)z像頭得到雞蛋的數(shù)字圖像，從而提取雞蛋圖像特征的蛋黃以及氣室指數(shù)，創(chuàng)建其與新鮮度和貯藏期的關(guān)系模型，得到蛋黃指數(shù)與蛋品新鮮度具有線(xiàn)性關(guān)系，試驗(yàn)測(cè)得數(shù)值和預(yù)測(cè)數(shù)值的平均相對(duì)誤差結(jié)果為6.000%，雞蛋蛋黃指數(shù)、雞蛋氣室指數(shù)和雞蛋的貯藏期之間具有二次函數(shù)的關(guān)系，絕對(duì)誤差不超過(guò) 2 d[9]。本研究仍利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)雞蛋新鮮度進(jìn)行測(cè)定，提取雞蛋的5個(gè)形狀特征和6個(gè)顏色特征參數(shù)，共計(jì)11個(gè)參數(shù)，建立并完善雞蛋的新鮮度（哈夫值）的無(wú)損檢測(cè)方法，使其具有更高的分級(jí)正確率，同時(shí)為以后的相關(guān)研發(fā)提供參考。

1試驗(yàn)材料與設(shè)備

1.1試驗(yàn)材料和分組

雞蛋樣本為云南農(nóng)業(yè)大學(xué)養(yǎng)雞場(chǎng)提供的2015年3月6日所產(chǎn)的新鮮雞蛋，選取大小均勻、雞蛋形狀接近、雞蛋外殼表面沒(méi)有裂紋的紅褐色雞蛋610枚。其中600枚為試驗(yàn)所用，剩余10枚以替換試驗(yàn)過(guò)程意外損壞或操作失誤出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的樣本。將樣本蛋分別清洗干凈，平均分為30組，20枚/組并依次編號(hào)。試驗(yàn)期間樣本雞蛋小頭朝下放于蛋盤(pán)中，在室溫下進(jìn)行保存。

1.2試驗(yàn)設(shè)備

本研究自行設(shè)計(jì)了1個(gè)30 cm×20 cm×70 cm的暗室，暗室內(nèi)壁用黑色幕布敷貼。光源使用1個(gè)自制圓柱體燈罩將其密閉起來(lái)，燈罩頂面有1個(gè)略小于樣本蛋的透光橢圓孔（長(zhǎng)軸為3.8 cm，短軸為3.0 cm），并在樣本蛋與光孔間放置一同樣開(kāi)孔大小的軟墊片，確保樣本雞蛋與光孔邊緣充分接觸，光源采用Philips磨砂玻殼的白熾燈，功率為60 W。工業(yè)相機(jī)為德國(guó)the Imaging Source的DFK 31BG03.H千兆以太網(wǎng)CCD彩色工業(yè)相機(jī)，其分辨率為1 024×768像素，感光器件采用逐行掃描的Sony CCD。相機(jī)鏡頭與樣本蛋距離為 50.6 cm，光源與樣本蛋距離為2.7 cm。系統(tǒng)示意見(jiàn)圖1。

由于本研究中相機(jī)的參數(shù)不會(huì)經(jīng)常變化，因此選用網(wǎng)格標(biāo)定法進(jìn)行系統(tǒng)標(biāo)定。在紙上自行給出邊長(zhǎng)為7 cm的正方形，將其邊長(zhǎng)以1 cm等分為大小相同的小正方形網(wǎng)格。保證網(wǎng)格平面和光軸嚴(yán)格垂直的情況下，對(duì)網(wǎng)格圖像開(kāi)始采集。從而可以得到相機(jī)像素和雞蛋尺寸之間的關(guān)系。

通過(guò)公式（1）計(jì)算出哈夫值，測(cè)量蛋白高度值所使用的方法是將雞蛋殼磕破，使蛋芯放置于水平的玻璃板上，使用深度游標(biāo)卡尺在蛋白四周不同位置測(cè)得3組高度值，取其平均數(shù)值。

[JZ（]Ha=100 lg（10h+7.57-1.7w0.37）。[JZ）][JY]（1）

式中：h表示為所得蛋白的高度值，cm；w表示為所得蛋品的質(zhì)量，g。

哈夫值為>72～80的雞蛋數(shù)量占總測(cè)量數(shù)量的[JP2]2333%，哈夫值為22～30、>30～60、>60～72的雞蛋數(shù)量分別占總測(cè)量數(shù)量的3.33%、23.33%、50.00%（圖2）。[JP]

2雞蛋圖像處理和特征參數(shù)提取

2.1雞蛋圖像處理

在保持同焦距、物距情況下，對(duì)每個(gè)雞蛋樣本分別采集3次，圖像格式為BMP，1 024×768像素的RGB數(shù)字圖像并保存。采集到的雞蛋圖像見(jiàn)圖3。

圖像處理的步驟主要有：圖像分割、圖像去噪、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換以及邊緣檢測(cè)等。基于閾值的分割，通常用到圖像分割法[10-11]，圖4為雞蛋圖像的R、G、B值直方圖。由圖4可知，G分量直方圖上存在1個(gè)明顯的低谷（圖中箭頭所示），選擇G分量灰度值38作為閾值，進(jìn)而將圖像分割。分割后的雞蛋圖像見(jiàn)圖5。

圖像去噪采用均值濾波，去噪前后的雞蛋圖像見(jiàn)圖6。此圖用來(lái)提取雞蛋的顏色特征。

本研究圖像上散點(diǎn)噪聲采用形態(tài)學(xué)運(yùn)算將其去除。圖7-b為二值化處理后的圖像。圖7-c為開(kāi)運(yùn)算后的雞蛋二值圖像。通過(guò)對(duì)比邊緣檢測(cè)算子：Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子以及Canny算子[12-14]的結(jié)果（圖8），Roberts算子得到的邊緣檢測(cè)結(jié)果較為理想。因此，采用Roberts算子進(jìn)行圖像的邊緣檢測(cè)[15]，其結(jié)果用于提取雞蛋的形狀特征參數(shù)（邊緣周長(zhǎng)C）。

2.2雞蛋特征參數(shù)提取

通過(guò)對(duì)雞蛋圖像的處理之后，得到雞蛋的形狀特征參數(shù)與[CM（25]顏色特征參數(shù)，本研究所提取雞蛋圖像的5個(gè)形狀特征參[CM）]

數(shù)為：雞蛋圖像面積A（由區(qū)域所包含的像素個(gè)數(shù)決定），周長(zhǎng)C（雞蛋圖像外輪廓線(xiàn)的長(zhǎng)度），長(zhǎng)徑最大值a和短徑最大值b，蛋形指數(shù)c（雞蛋長(zhǎng)徑的最大值a與雞蛋短徑的最大值b 之比）。

提取雞蛋圖像處理之后6個(gè)顏色特征參數(shù)：每幅圖像中所有像素的R、G、B、H、S、I及其均值R[TX-]、G[TX-]、B[TX-]、H[TX-]、S[TX-]、I[TX-]。

[WTHZ]3雞蛋新鮮度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級(jí)

3.1雞蛋新鮮度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級(jí)模型

本研究的雞蛋樣本中有AA級(jí)、A級(jí)、B級(jí)、C級(jí)4個(gè)級(jí)別，雞蛋樣本數(shù)據(jù)共600組。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)將訓(xùn)練集樣本以及測(cè)試集樣本各對(duì)應(yīng)等級(jí)按4 ∶[KG-*3]1比例分配樣本：從中隨機(jī)選取AA級(jí)樣本112個(gè)，A級(jí)樣本240個(gè)，B級(jí)樣本112個(gè)，C級(jí)樣本16個(gè)，共480個(gè)作為訓(xùn)練集樣本用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，余下AA級(jí)樣本28個(gè)，A級(jí)樣本60個(gè)，B級(jí)樣本28個(gè)，C級(jí)樣本4個(gè)，測(cè)試集樣本共計(jì)120個(gè)驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)模型的分級(jí)能力。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層及輸出層層數(shù)都固定為1，根據(jù)選取雞蛋形狀與顏色特征參數(shù)確定輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為11個(gè)。以雞蛋新鮮度等級(jí)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果，輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。將新鮮度等級(jí)為AA級(jí)、A級(jí)、B級(jí)以及C級(jí)的雞蛋分別賦值1、2、3、4。

理論和實(shí)踐都證明，過(guò)于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)容易產(chǎn)生“過(guò)擬合”[16]。因此本研究中為加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算速度，在達(dá)到精度的要求下，采用單隱含層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立分級(jí)模型。本研究以輸入以及輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)n、m的平均值（n+m）/2作為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)初始數(shù)。采用試湊法在初始數(shù)上左右偏移，得到不同的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)與網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)之間的誤差關(guān)系，當(dāng)節(jié)點(diǎn)為6時(shí)，訓(xùn)練集分類(lèi)誤差值為最小，故BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6。

除此之外，設(shè)定目標(biāo)誤差為0.01。隱含層及輸出層傳遞函數(shù)分別采用S形雙曲正切傳遞函數(shù)tansigy=2/[1+exp（-2x）]-1和線(xiàn)性傳遞函數(shù)purelin y=x，設(shè)定學(xué)習(xí)速率為0.05，迭代次數(shù)為1 000次。

3.2雞蛋新鮮度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級(jí)結(jié)果

利用所建立的模型將測(cè)試集120個(gè)雞蛋樣本進(jìn)行分級(jí)，從而驗(yàn)證該模型的性能。

由圖9、圖10可知，訓(xùn)練集樣本和測(cè)試集樣本都能夠較準(zhǔn)確地被分級(jí)識(shí)別。訓(xùn)練集樣本中1個(gè)B級(jí)雞蛋樣本被誤判成A級(jí)雞蛋樣本，識(shí)別正確率為99.107 1%；1個(gè)C級(jí)雞蛋樣本誤判成B級(jí)雞蛋樣本，識(shí)別正確率為93.750 0%；AA等級(jí)與A等級(jí)識(shí)別正確率均為100.000 0%，訓(xùn)練集分級(jí)正確率達(dá)到99.583%。測(cè)試集樣本中將1個(gè)B級(jí)雞蛋樣本誤判為A級(jí)雞蛋樣本，正確率為96.428 6%；將1個(gè)A級(jí)雞蛋樣本誤判成AA雞蛋級(jí)樣本，正確率為98.333 3%；AA等級(jí)與C等級(jí)識(shí)別率均為100.000 0%，測(cè)試集的分級(jí)正確率高達(dá) 98.333 0%。說(shuō)明此模型對(duì)外部的樣本有很高的識(shí)別能力。上述研究結(jié)果表明，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別蛋品新鮮度具有可行性。

4結(jié)論

本研究搭建了雞蛋圖像的采集裝置，對(duì)采集到的圖像預(yù)處理后，提取相關(guān)的顏色特征參數(shù)和形狀特征參數(shù)。依照國(guó)際上常采用的美國(guó)農(nóng)業(yè)部蛋品評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)雞蛋的新鮮度進(jìn)行檢測(cè)分級(jí)。利用提取到的特征參數(shù)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立雞蛋新鮮度分級(jí)模型的訓(xùn)練集分級(jí)正確率達(dá)到99.583 3%；測(cè)試集的分級(jí)正確率為98.333 3%。

結(jié)果表明，提取雞蛋的形狀參數(shù)與顏色參數(shù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)雞蛋新鮮度分級(jí)不僅可行，且相比其他參數(shù)具有更高的分級(jí)正確率。

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