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    基于混沌多宇宙算法的蘋果表面缺陷檢測研究

    2018-02-06 07:39:50李紅娟楊穎輝
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年15期
    關(guān)鍵詞:缺陷檢測混沌

    李紅娟 楊穎輝

    摘要:采用混沌多宇宙算法,提高蘋果表面缺陷檢測的質(zhì)量。首先建立單宇宙、多宇宙結(jié)構(gòu),多個單宇宙群組成超單宇宙群;接著超單宇宙群信息交流通過自適應(yīng)策略選擇宇宙?zhèn)€體,Logistic映射對選中的宇宙?zhèn)€體進行混沌優(yōu)化;然后采用改進OTSU算法進行蘋果缺陷區(qū)域目標(biāo)分割,分割區(qū)域內(nèi)像素紋理信息作為蘋果提取特征;最后給出了算法流程。試驗仿真顯示,該算法對蘋果表面缺陷檢測效果清晰,各種缺陷檢測準(zhǔn)確率比較高。

    關(guān)鍵詞:混沌;多宇宙;蘋果表面;缺陷檢測;仿真試驗;檢測準(zhǔn)確率

    中圖分類號: TP391文獻標(biāo)志碼: A

    文章編號:1002-1302(2017)15-0202-04

    蘋果在生長、運輸、存儲過程中,表面難免會產(chǎn)生各種缺陷,易造成蘋果深程度病變,因此蘋果表面缺陷檢測是確保蘋果制品安全的基礎(chǔ)[1]。目前,蘋果表面缺陷檢測依靠傳統(tǒng)的人工檢測,但是人工檢測存在效率低下等弊端。Leemans等采用K均值聚類算法(K means clustering,KMC)提取RGB圖像中蘋果缺陷的特征,然后采用二次判別分析方法實現(xiàn)缺陷的檢測[2],但是算法復(fù)雜,需要事先進行訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本。馬曉丹等采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(fuzzy neural network,F(xiàn)NN)對蘋果表面缺陷進行檢測,采用缺陷和物理特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的輸入?yún)?shù)訓(xùn)練樣本,此方法存在分級過程復(fù)雜、效率低等缺點[3]。Linker等通過蘋果色差對比算法(color difference contrast,CDC)對缺陷區(qū)域檢測,格式化具有同樣特點的區(qū)域,分割這些區(qū)域,但是不能有效分割背景與提取目標(biāo)[4]。Keresztes等采用基于支持向量機算法(support vector machine,SVM)對蘋果表面缺陷進行檢測,將圖像分為缺陷區(qū)域和非缺陷區(qū)域2類,對各區(qū)域分別采集一定數(shù)量樣本進行分析,但難以實施大規(guī)模訓(xùn)練樣本[5]。本研究采用混沌多宇宙算法(chaotic multi universe,CMU)檢測蘋果表面缺陷,建立單宇宙、多宇宙空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),多個單宇宙群組成超單宇宙群;采用改進OTSU算法分割蘋果缺陷區(qū)域目標(biāo),以分割區(qū)域內(nèi)像素紋理信息作為蘋果提取特征,旨在為快速檢測蘋果表面缺陷提供依據(jù)。

    1算法模型

    1.1多宇宙算法

    1.1.1多宇宙?zhèn)€體

    多宇宙將整個宇宙群劃分為多個單宇宙,每個單宇宙只與自己周圍的單宇宙進行單向連接[6],多個單宇宙又可以組成相對單宇宙群,如圖1所示,U11、U12、U13、U14各代表1個單宇宙,U11、U12、U13、U14又組成相對其他單宇宙的單宇宙群U1;當(dāng)宇宙數(shù)目較多時,多個單宇宙群又可組成超單宇宙,每個單宇宙群可與自己周圍的單宇宙群進行雙向連接,U1、U2、U3、U4代表單宇宙群,U1、U2、U3、U4又組成相對其他單宇宙群U5、U6、U7、U8的超單宇宙群。

    式中:G(i,j)為灰度共生矩陣元素,k為灰度共生矩陣的維數(shù)。

    對提取的特征量數(shù)據(jù)通過混沌多宇宙算法尋優(yōu),即可獲得缺陷區(qū)域的最佳特征值。

    算法流程:(1)輸入待檢測蘋果圖像,進行平滑、濾波處理;(2)利用OTSU算法進行蘋果缺陷目標(biāo)分割;(3)分割閾值滿足t>1.25t*時,進行步驟(4),否則進行步驟(2);(4)提取缺陷區(qū)域的特征量;(5)按混沌優(yōu)化多宇宙算法過程進行特征量數(shù)據(jù)尋優(yōu);(6)滿足f[X(h+1)]→fbest(X*)時,把X*作為混沌最優(yōu)搜索結(jié)果輸出,進行步驟(7),否則進行步驟(5);(7)輸出檢測結(jié)果。

    3試驗仿真

    在試驗中,依次進行KMC算法、FNN算法、CDC算法、SVM算法、本研究CMU算法對比試驗,試驗PC配置為 CPU 2.0 GHz、內(nèi)存4 GB、Intel主板、集成顯卡,利用MATLAB軟件實現(xiàn)仿真。試驗中單宇宙50個,單宇宙群9個,單宇宙群里最多含有單宇宙8個,超單宇宙群最多6個,算法最大迭代次數(shù)為30次。水果表面缺陷包括碰壓傷、刺傷、疤痕、腐爛、蟲咬、裂傷、果銹等。

    3.1蘋果表面缺陷檢測

    從圖2、圖3可以看出,其他算法檢測出的缺陷區(qū)域不完整,視覺效果不好,本研究算法能夠完整檢測出缺陷區(qū)域,邊緣[CM(25]沒有間斷現(xiàn)象,這是因為采用改進OTSU算法進行蘋果缺陷區(qū)域目標(biāo)分割,提高了CMU算法精度。

    3.2檢測準(zhǔn)確率分析

    對碰傷、刺傷、暗斑、蟲傷、干裂、萎縮進行正確率檢測識別,數(shù)據(jù)樣本為700張有缺陷的蘋果圖像,其中碰傷679張、刺傷665張、暗斑658張、蟲傷654張、干裂660張、萎縮650張,存在1張圖片上有多個缺陷的樣本數(shù)據(jù),為了提高分析數(shù)據(jù)的可信性,各進行10次蒙特卡羅試驗仿真,取其均值,如圖4所示。

    從圖4可以看出,本研究算法能夠有效檢測出蘋果常見的各類缺陷,檢測準(zhǔn)確率最少為93%,高于其他算法,是一種非常有效的蘋果缺陷無損檢測方法,有利于蘋果在線分級。

    4結(jié)論

    本研究采用混沌多宇宙算法進行蘋果表面缺陷檢測,Logistic映射對選中的單宇宙?zhèn)€體進行混沌優(yōu)化,改進OTSU算法進行蘋果缺陷區(qū)域目標(biāo)分割。試驗仿真顯示,該算法對蘋果表面缺陷檢測效果清晰,各種缺陷檢測準(zhǔn)確率比較高,檢測正確率最少為93%,為蘋果缺陷智能檢測提供了一種新方法。

    參考文獻:

    [1]程榮花,馬飛,石夢. 基于顏色特征的蘋果表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué),2014(3):22-24.

    [2]Leemans V,Destain M F. A real-time grading method of apples based on features extracted from defects[J]. Journal of Food Engineering,2004,61(1):83-89.endprint

    [3]馬曉丹,劉剛,周薇,等. 基于量子遺傳模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋果果實識別[J]. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2013,44(12):227-232,251.

    [4]Linker R,Cohen O,Naor A. Determination of the number of green apples in RGB images recorded in orchards[J]. Computers and Electronics in Agriculture,2012,81(1):45-57.

    [5]Keresztes J C,Goodarzi M,Saeys W. Real-time pixel based early apple bruise detection using short wave infrared hyperspectral imaging in combination with calibration and glare correction techniques[J]. Food Control,2016,66(1):215-226.

    [6]劉曉紅,曲志堅,曹雁鋒,等. 基于自適應(yīng)機制的多宇宙并行量子衍生進化算法[J]. 計算機應(yīng)用,2015,35(2):369-373.

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    [10]Ferrari C,F(xiàn)oca G,Calvini R,et al. Fast exploration and classification of large hyperspectral image datasets for early bruise detection on apples[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,2015,146(8):108-119.

    [11]Zhang B H,Huang W Q,Gong L,et al. Computer vision detection of defective apples using automatic lightness correction and weighted RVM classifier[J]. Journal of Food Engineering,2015,146(2):143-151.

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    [13]張保華,黃文倩,李江波,等. 基于亮度校正和AdaBoost的蘋果缺陷在線檢測[J]. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2014,45(6):221-226.

    [14]李江波. 臍橙表面缺陷的快速檢測方法研究[D]. 杭州:浙江大學(xué),2012.endprint

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