基于機(jī)器視覺(jué)的紅棗大小分級(jí)方法研究

朱麗娟

新疆理工學(xué)院 新疆阿克蘇 843000

“世界紅棗在中國(guó)，中國(guó)紅棗在新疆”——我國(guó)棗種植面積及產(chǎn)量居世界第一，占世界棗種植面積及產(chǎn)量的98%以上。近幾年來(lái)，新疆的紅棗栽植面積和產(chǎn)量增長(zhǎng)迅猛，成為全國(guó)最大的商品化紅棗種植基地。據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，2019年新疆紅棗產(chǎn)量占到我國(guó)紅棗總量的50%，是我國(guó)紅棗的絕對(duì)主體。新疆紅棗主要分布在和田、喀什、阿克蘇、巴州和東疆的吐魯番、哈密等地區(qū)，并已形成和田駿棗、阿克蘇紅棗、若羌棗、哈密大棗等獲得國(guó)家農(nóng)產(chǎn)品的地理標(biāo)志保護(hù)的暢銷品牌。

新疆晝夜溫差大、雨水少而蒸發(fā)量大的特殊地理位置給新疆的紅棗產(chǎn)量爆發(fā)式的增長(zhǎng)提供了得天獨(dú)厚的自然條件，另外，由于國(guó)家對(duì)新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)政策的大力支持和人們對(duì)棗產(chǎn)品日益增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求以及農(nóng)民從棗樹種植中獲得良好的經(jīng)濟(jì)回報(bào)的實(shí)際價(jià)值等各種條件都促使新疆紅棗產(chǎn)量激增。

紅棗不僅是食材，而且也是一味非常好的藥材。它的味道甘甜，性質(zhì)溫和，紅棗中所含成分可以提高人體免疫力，有補(bǔ)中益氣，安神養(yǎng)血的功效。生吃紅棗，可保留棗中更多的超強(qiáng)抗氧化物質(zhì)維生素C，防止黑色素在體內(nèi)沉積，減少黑色素及斑點(diǎn)的產(chǎn)生，并具有改善毛細(xì)血管壁的功能。棗中富含鈣和鐵，對(duì)防治骨質(zhì)疏松、產(chǎn)后貧血有重要作用。棗有很好的增強(qiáng)肌力、消除疲勞、擴(kuò)張血管、增加心肌收縮力、改善心肌營(yíng)養(yǎng)等功效。

隨著居民可支配收入的提升以及對(duì)生活品質(zhì)的提高，人們對(duì)棗果的外觀品質(zhì)和內(nèi)在營(yíng)養(yǎng)成分有更高的要求。紅棗的外部品質(zhì)主要是指大小、表面褶皺、病害等。在紅棗分級(jí)中，機(jī)械式分級(jí)設(shè)備中的滾筒式分級(jí)機(jī)和滾杠式分級(jí)機(jī)的技術(shù)最為成熟。機(jī)械式紅棗分級(jí)機(jī)主要是通過(guò)改變篩網(wǎng)孔眼大小或滾杠間隙，使得紅棗在不同大小的篩網(wǎng)孔眼或滾杠間隙掉落，完成對(duì)紅棗大小等級(jí)的分級(jí)。由于分級(jí)機(jī)械機(jī)構(gòu)的分級(jí)間隙是依據(jù)所要分級(jí)干果的品種以及其分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)制定的，其分級(jí)間隙是固定不變的，一旦分級(jí)品種或分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生變化，造成分級(jí)設(shè)備不再適合所需應(yīng)用，從而影響其推廣，另一個(gè)原因是滾筒孔式紅棗分級(jí)機(jī)的滾筒表面的摩擦系數(shù)很小，紅棗很容易在滾筒表面滑動(dòng)，進(jìn)而使得體積較小的紅棗從較大的篩孔中分級(jí)出去，這些簡(jiǎn)易機(jī)械式設(shè)備容易對(duì)紅棗造成二次傷害，且容易串級(jí)和卡棗，導(dǎo)致分級(jí)精度不高，嚴(yán)重影響了紅棗分級(jí)的準(zhǔn)確率。因此，實(shí)現(xiàn)紅棗無(wú)損、快速、高精度、自動(dòng)化的分級(jí)顯得越來(lái)越重要。

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，基于機(jī)器視覺(jué)的無(wú)損檢測(cè)在干果分級(jí)有著突飛猛進(jìn)的發(fā)展。機(jī)器視覺(jué)又被稱為計(jì)算機(jī)視覺(jué)，其分級(jí)系統(tǒng)是首先通過(guò)相機(jī)獲取紅棗的圖像，然后將紅棗圖像傳入計(jì)算機(jī)中并進(jìn)行一系列處理，從而提取紅棗的外部品質(zhì)信息并對(duì)信息進(jìn)行分析，依據(jù)分析結(jié)果對(duì)紅棗進(jìn)行分級(jí)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)融合了多門科學(xué)技術(shù)，它既可以迅速處理大量的數(shù)據(jù)信息又能一次性完成果品外部品質(zhì)以及內(nèi)部品質(zhì)的檢測(cè)分級(jí)，依據(jù)檢測(cè)出果品品質(zhì)的數(shù)值完成對(duì)果品等級(jí)的劃分，并具有自動(dòng)化程度很高、可以在不接觸果品的情況下完成果品的分級(jí)、分級(jí)效率很高等優(yōu)勢(shì)，提升了在同類產(chǎn)品中的競(jìng)爭(zhēng)力，增加了效益，具有廣泛的應(yīng)用前景。

1 原料與方法

1.1 試驗(yàn)樣品

本研究所使用的試驗(yàn)樣品購(gòu)買于阿克蘇農(nóng)副產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)，該紅棗是僅僅經(jīng)過(guò)人工簡(jiǎn)單清洗，未被烘干的阿克蘇當(dāng)?shù)匕敫苫覘棥０凑崭芍萍t棗分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，人工選擇200粒共包括特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)4個(gè)等級(jí)的正常棗作為樣本。

1.2 機(jī)器視覺(jué)采集系統(tǒng)

本研究的圖像采集系統(tǒng)主要由計(jì)算機(jī)、工業(yè)攝像頭、光源、圖像采集卡等組成，如圖1所示。由于該采集系統(tǒng)需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，故計(jì)算機(jī)配置為2.80GHzCPU，16GB內(nèi)存和1T硬盤；采用維視智造推出的超高性價(jià)比高速數(shù)碼相機(jī)MV-HS系列工業(yè)相機(jī)，體積較小且適合安裝固定；為了減少不合理的光照分布對(duì)采集的圖像造成的影響，照明裝置采用直流供電、無(wú)頻閃和光照均勻的LED環(huán)形光源；采用中安視訊SV2000圖像采集卡。為了達(dá)到較好的分離效果，在試驗(yàn)平臺(tái)上選用不同顏色背景進(jìn)行測(cè)試，最終決定使用白色作為圖像采集背景，這樣可以將目標(biāo)更加容易凸顯分辨。

圖1 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)示意圖

將本采集系統(tǒng)獲取到的樣本圖像的RGB彩色圖像大小設(shè)定成640×480像素，并使用Matlab R2019b軟件對(duì)采集的紅棗樣本圖像進(jìn)行處理。

1.3 方法步驟

通常情況下，在對(duì)紅棗大小等級(jí)分級(jí)時(shí)常采用紅棗的橫徑值作為最重要的分級(jí)指標(biāo)，對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)講除了橫徑值外，還需要對(duì)所采集的紅棗圖像進(jìn)行分割，使用相應(yīng)的算法找出紅棗的邊界，以及確定相機(jī)圖像中實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)對(duì)應(yīng)像素值標(biāo)準(zhǔn)。其具體步驟如下：

(1)使用游標(biāo)卡尺人工測(cè)量樣本紅棗的真實(shí)橫徑值。在選取的200個(gè)正常棗中，隨機(jī)挑選出10個(gè)特級(jí)大小紅棗、15個(gè)一級(jí)大小紅棗、20個(gè)二級(jí)大小紅棗、25個(gè)三級(jí)大小紅棗，分別測(cè)取它們的橫徑值。

(2)通過(guò)采集系統(tǒng)采集樣本紅棗圖像。將紅棗放置于攝像頭所視范圍的中心，并使中心軸線與攝像頭視場(chǎng)邊界平行。首先采用中值濾波對(duì)采集的紅棗圖像進(jìn)行去噪，然后在灰度圖中使用OTSU大津法確定閾值，最后利用確定的閾值對(duì)紅棗圖像進(jìn)行分割，得到所需的紅棗區(qū)域。

(3)采用最小外接矩形方法提取紅棗的橫徑值。

(4)求取短軸真實(shí)值與像素值函數(shù)關(guān)系。在求解過(guò)程中主要使用高斯法計(jì)算擬合直線，得出短軸的真實(shí)值與像素值的一個(gè)函數(shù)關(guān)系。

(5)確定所采集圖像實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)像素值。在此過(guò)程需將短軸真實(shí)值的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)代入擬合好的函數(shù)，得到采集圖像中實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)對(duì)應(yīng)的像素值標(biāo)準(zhǔn)。

(6)參照機(jī)器視覺(jué)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)樣本紅棗進(jìn)行大小分級(jí)檢測(cè)，得出分級(jí)結(jié)果，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。

2 紅棗大小的圖像處理及分級(jí)研究

2.1 獲取紅棗輪廓圖像

將采集的紅棗圖像讀入Matlab R2019b軟件中進(jìn)行圖像濾波，圖像濾波是處理圖像采集和傳輸過(guò)程中產(chǎn)生的噪聲，由于紅棗圖像信息處理過(guò)程中需要完整的邊緣信息以及比較快速處理響應(yīng)，通過(guò)不同尺寸采樣，決定使用3×3的中值濾波，這樣既可以得到完整的紅棗邊緣信息，又可以提高濾波效率。為了便于處理紅棗圖像數(shù)據(jù)信息，使用rgb2gray函數(shù)將采集的原始彩色圖像轉(zhuǎn)換得到其灰度圖像，然后使用OTSU大津法求得灰度圖像分割閾值，進(jìn)而獲取到紅棗輪廓的二值圖像，去除部分噪點(diǎn)，最后得到完整的紅棗輪廓圖像。試驗(yàn)紅棗的原始圖像、灰度圖像、二值圖像如圖2、圖3、圖4所示。

圖2 原始圖像 圖3 灰度圖像 圖4 二值圖像

2.2 最小外接矩形法提取紅棗橫徑像素值

紅棗是一種不規(guī)則的圖形，使用較為廣泛的最小外接矩形法來(lái)提取紅棗橫徑像素值。在完整的紅棗輪廓二值圖像中包括紅棗區(qū)域和非紅棗區(qū)域，用“1”來(lái)表示紅棗區(qū)域的灰度值，用“0”來(lái)表示非紅棗區(qū)域。最小外接矩形方法的基本原理是先從上到下逐行掃描采集的紅棗圖像，當(dāng)檢測(cè)到目標(biāo)輪廓時(shí)，將該檢測(cè)點(diǎn)作為起始點(diǎn)，在以圍繞該點(diǎn)的4領(lǐng)域或者8領(lǐng)域范圍內(nèi)沿區(qū)域邊界走一圈，從而標(biāo)定出該單連通區(qū)域。通過(guò)對(duì)單連通域的邊界像素點(diǎn)位置進(jìn)行排序，找到最小外接矩形的邊界點(diǎn)。本文使用最小外接矩形方法獲取特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)這四個(gè)等級(jí)的各紅棗橫徑像素值。

2.3 紅棗橫徑的真實(shí)值與檢測(cè)的像素值的函數(shù)關(guān)系擬合

紅棗橫徑的真實(shí)值是使用游標(biāo)卡尺測(cè)得的宏觀數(shù)據(jù)值，而計(jì)算機(jī)對(duì)采集的紅棗圖像進(jìn)行處理，用最小外接矩形法得到的紅棗橫徑值是像素值，則通過(guò)游標(biāo)卡尺得到的宏觀數(shù)據(jù)值和最小外接矩形法提取的像素值需要通過(guò)函數(shù)進(jìn)行擬合，兩者形成一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而確定攝像頭采集的紅棗圖像實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)對(duì)應(yīng)的像素值標(biāo)準(zhǔn)。本文使用最小外接矩形法測(cè)得10個(gè)特級(jí)大小紅棗、15個(gè)一級(jí)大小紅棗、20個(gè)二級(jí)大小紅棗、25個(gè)三級(jí)大小紅棗的橫徑像素值和真實(shí)值如下表所示(顯示部分)，用高斯方法直線擬合短軸的真實(shí)值與檢測(cè)的像素值的函數(shù)。

紅棗的橫徑真實(shí)值和像素值表

2.4 結(jié)果分析

通過(guò)擬合好的函數(shù)可以得到不同大小分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的像素級(jí)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)。然后對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)采集測(cè)量的10個(gè)特級(jí)大小紅棗、15個(gè)一級(jí)大小紅棗、20個(gè)二級(jí)大小紅棗、25個(gè)三級(jí)大小紅棗的橫徑像素值以此標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分級(jí)劃分，并將其與人工劃分的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)對(duì)比計(jì)算得出采用機(jī)器視覺(jué)對(duì)紅棗大小分級(jí)的正確率為95%，此結(jié)果能夠滿足紅棗在線分級(jí)的要求。

結(jié)語(yǔ)

隨著自動(dòng)化技術(shù)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，其理論研究的方法也越來(lái)越多，從計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域結(jié)合農(nóng)業(yè)自動(dòng)化技術(shù)提出了對(duì)紅棗加工有促進(jìn)作用的紅棗自動(dòng)分級(jí)的核心方法，對(duì)于紅棗生產(chǎn)的地區(qū)有重要意義。本研究提出基于機(jī)器視覺(jué)的紅棗大小分級(jí)方法研究，在此過(guò)程中使用OTSU大津法確定閾值對(duì)采集的紅棗圖像分割，通過(guò)最小外接矩形方法提取紅棗的橫徑值，檢測(cè)棗短軸的像素值，使用高斯法計(jì)算擬合直線，得出紅棗橫徑的真實(shí)值與檢測(cè)的像素值的對(duì)應(yīng)函數(shù)關(guān)系，通過(guò)試驗(yàn)證明了基于機(jī)器視覺(jué)的紅棗大小分級(jí)方法有較好的效果。