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    基于貝葉斯網(wǎng)的羊絨羊毛識(shí)別模型

    2021-11-17 12:33:22陸曉芳徐建英
    紡織報(bào)告 2021年10期
    關(guān)鍵詞:羊絨鱗片圖像識(shí)別

    陸曉芳,徐建英,田 越

    (1.蘇州市纖維檢驗(yàn)院,江蘇 蘇州 215004;2.哈爾濱工程大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150001)

    隨著社會(huì)的進(jìn)步和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,到 2021年,以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能有了長足的進(jìn)步,計(jì)算機(jī)視覺(Computer Version,CV)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也蓬勃發(fā)展,使用計(jì)算機(jī)鑒別羊絨羊毛成為可能。本研究采用了貝葉斯網(wǎng)作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型,使用python腳本語言,結(jié)合statsmodel、sklearn、pandas、Numpy和PyQt等PyPI庫,構(gòu)建了一個(gè)用于鑒別羊絨羊毛的自動(dòng)化系統(tǒng)。

    1 相關(guān)理論與研究進(jìn)展

    1.1 羊絨羊毛鑒別方法

    1.1.1 顯微鏡法

    羊絨價(jià)格昂貴,而羊絨與羊毛又都為角蛋白纖維,結(jié)構(gòu)相似,黑心商家往往將價(jià)格低的羊毛與羊絨混合充數(shù),以降低成本并牟取不合法的利益。所以,鑒別羊絨羊毛成為檢測(cè)機(jī)構(gòu)不可缺少的工作,最常使用的是通過電子顯微鏡觀察羊絨羊毛的鱗片紋圖進(jìn)行區(qū)分[1]。山羊絨由鱗片和皮質(zhì)層組成,沒有髓質(zhì)層,鱗片邊緣光滑,類似環(huán)狀包覆于毛干,覆蓋間距比羊毛大,鱗片較薄且緊抱于毛干,開張角較小,橫截面多為規(guī)則圓形;而羊毛的鱗片多呈環(huán)狀,每個(gè)鱗片形成一個(gè)環(huán)套,套在毛干周圍,一個(gè)鱗片的根部被另一個(gè)鱗片的梢部覆蓋,粗毛多呈瓦狀和龜裂狀,橫截面一般為橢圓形[2]。

    1.1.2 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別法

    計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別依賴掃描電鏡設(shè)備,然后使用CV技術(shù),通過計(jì)算機(jī)分析替代人工肉眼觀察的方式,目的是利用計(jì)算機(jī)更高效、快速的特點(diǎn)解決人工鑒別反復(fù)勞動(dòng)的問題。從目前的水平來說,“替代”人工的程度還達(dá)不到,但是“輔助”人工決策有很大成效[3]。本研究設(shè)計(jì)構(gòu)建的系統(tǒng)依靠鱗片的直徑、鱗片的高度、鱗片的徑高比和鱗片的密度4個(gè)參數(shù)來判斷圖像的結(jié)果。

    1.2 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)國內(nèi)研究進(jìn)展

    目前,主流的識(shí)別羊絨羊毛的方法有以下幾種[4]:深度學(xué)習(xí)范疇的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)、機(jī)器學(xué)習(xí)范疇的支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)以及決策樹(Decision Tree),亦有一些學(xué)者使用了聚類算法,例如K均值(K-Means)算法[5]等。

    1.3 采用貝葉斯網(wǎng)模型的可行性分析

    本研究采用的是貝葉斯網(wǎng)模型,是一種采用有向無環(huán)圖結(jié)構(gòu)(Directed Acyclic Graph,DAG)刻畫各個(gè)特征之間關(guān)系的模型。

    樸素的貝葉斯網(wǎng)模型采用了“屬性條件獨(dú)立”的假設(shè),即假設(shè)影響圖像判斷結(jié)果為羊絨或者羊毛的各個(gè)屬性互不影響,換言之,每個(gè)屬性獨(dú)立影響結(jié)果。貝葉斯網(wǎng)又稱“信念網(wǎng)”(belief network),不同于樸素的貝葉斯網(wǎng)模型,貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)有效地表達(dá)了屬性間的條件獨(dú)立性。給定父節(jié)點(diǎn)集B={G, θ},貝葉斯網(wǎng)假設(shè)每個(gè)屬性與其非后裔屬性相獨(dú)立,于是將屬性(x1, x2,..., xn)聯(lián)合概率密度分布定義為下式:

    式中:yi是xi的后裔屬性。

    用來判斷圖像識(shí)別結(jié)果的4個(gè)屬性(鱗片的直徑、鱗片的高度、鱗片的徑高比和鱗片的密度)很明顯存在這樣的關(guān)系,即鱗片的直徑、鱗片的高度是鱗片的徑高比的后裔。從這個(gè)角度來講,貝葉斯網(wǎng)模型適用于羊毛羊絨的圖像識(shí)別,而且也有不少前人的經(jīng)驗(yàn)可供參考[6]。

    2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

    2.1 數(shù)據(jù)清洗

    在檢查時(shí)發(fā)現(xiàn),已有數(shù)據(jù)存在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的問題,所以需要進(jìn)入數(shù)據(jù)清洗的步驟,接著通過歸一化處理,找到了其他一些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。出現(xiàn)問題的數(shù)據(jù)主要集中在鱗片的直徑、鱗片的高度、鱗片的徑高比3個(gè)參數(shù),使用線性回歸擬合的辦法推測(cè)出丟失的數(shù)據(jù),而鱗片密度的數(shù)據(jù)缺失和錯(cuò)誤出現(xiàn)較少,選擇將這部分錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)直接丟棄,最后一共還有10 131條數(shù)據(jù)。

    2.2 系統(tǒng)流程

    (1)將根據(jù)電子顯微鏡觀察到的鱗片的直徑、鱗片的高度、鱗片的徑高比、鱗片的密度等數(shù)據(jù)錄入excel表格中,并由python的pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

    (2)使用train_test_split方法,將數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分成兩份。

    (3)將60%訓(xùn)練集傳入貝葉斯網(wǎng)模型。

    (4)使用訓(xùn)練好的模型取預(yù)測(cè)40%的測(cè)試集,計(jì)算出正確率。

    (5)使用模型預(yù)測(cè)其他數(shù)據(jù)的結(jié)果。

    3 結(jié)語

    隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展與成熟,未來人類社會(huì)會(huì)發(fā)生巨大的變化。本研究設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的基于貝葉斯網(wǎng)的羊毛羊絨鑒別系統(tǒng),使用python語言設(shè)計(jì)。技術(shù)路線使用了Numpy、skleran、statsmodels、pandas和PyQt等庫進(jìn)行分析和編程,實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)圖片的功能,準(zhǔn)確率達(dá)到了93%,可以輔助工作人員的鑒別工作,極大地減少工作人員的工作量;同時(shí),使用了PyQt構(gòu)建系統(tǒng)的UI部分,圖形界面更加促使人機(jī)友好。

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