吳明清 李傳峰 弋曉康

(塔里木大學機械電氣化工程學院，新疆阿拉爾，843300)

棗(Ziziphus jujbbe Mill)屬鼠李科(Rhamnus)棗屬(ZiziPHus Mill)植物，原產(chǎn)于中國是我國古老的果樹和我國古代著名的“五果之一[1]”。紅棗具有極高的營養(yǎng)保健價值及藥用價值，素有“木本糧食，滋補佳品”的美譽，是集藥、食、補三大功能為一體的保健果品[2]。

自20世紀60年代，新疆喀什地區(qū)，阿拉爾墾區(qū)從河北、河南、山西等地方引進灰棗，壺瓶棗、園脆棗等進行栽培。21世紀前后新疆南部又大量引進其他一些品種。如：駿棗，冬棗。為了收集不同用途，不同成熟期的優(yōu)良品種，在新疆溫宿縣建立一個紅棗資源庫[2]。由于紅棗資源非常豐富，樣本多，給鑒評帶來很大的困難，本文采用特征識別和神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合的方法進行圖像識別系統(tǒng)研究，具有快速、及時、無破壞性多指標同時鑒定等優(yōu)點，可提高測定的效率，降低鑒別成本，消除任務造作誤差，測定信息更為客觀和真實，為紅棗的品質(zhì)鑒別提供了理論和技術(shù)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗紅棗采集于新疆阿拉爾農(nóng)墾十團某紅棗基地。采集紅棗果實品種有灰棗圖1(a)、雞心棗圖1(b)、金昌棗圖1(c)、駿棗圖1(d)、圓脆棗圖1(e)，做為計算機識別目標。樣品采摘時間為2013年11月15日，密封后放入冰箱冷藏備用。

圖1 紅棗品種

2 圖像處理方法

采集時選擇顏色鮮艷，表面光滑，含水充足的5種紅棗果實的150個有代表性紅棗作為試驗樣本放置于OK-AC1300型的攝像頭下圖像采集制成分辨率為3 000*4 000的jpg格式的數(shù)字圖像。如圖2(a)為紅棗的一個圖像樣本；對圖像進行處理，主要包括圖像的灰度化，濾波，閥值分割，棗果圖像形態(tài)學處理和輪廓提取5個環(huán)節(jié)。本文以灰棗圖像為例，演示紅棗圖像的預處理過程。圖像處理和特征提取和均采用Matlab 7. 0軟件實現(xiàn)。

2.1 灰度化圖像

采集獲取的紅棗圖像為RGB彩色圖像，需要對該圖像進行灰度化處理。彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的公式為Y=R×0. 298 9+ G×0. 587 0+ B×0. 114 1其中，R, G, B別為彩色圖像中像素的紅，綠，藍3個分量，Y是該像素在灰度圖像中的灰度值。因此在圖像去除噪音。采用3X3均值濾波對灰度圖去噪。如圖2(c)所示。

2.2 閥值分割

閥值分割就是把灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像時，需要設定一個閥值，方便對輪廓特征的形狀特征的提取。本試驗采用最大類間方差法(0stu)獲得一個合適的閾值(threshold)把紅棗的灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像[3]。

2.3 形態(tài)學處理

在二值化分割工作，發(fā)現(xiàn)紅棗表面可能遭受蟲子的侵蝕和失去水分后的褶皺，從而在分割后的紅棗圖像內(nèi)部存在小的空洞，影響輪廓的提取，因此這部分圖像在二值化后需要進一步處理。為了保護紅棗圖像的形態(tài)特征以及邊緣的清晰，采用了數(shù)學形態(tài)學里的閉運算，即先進行膨脹運算，然后腐蝕運算，這樣就消除了紅棗內(nèi)部的小孔洞。如圖3所示。

圖2 灰棗俯視圖像預處理

2.4 輪廓的提取

由于紅棗的輪廓是紅棗自身的一個圖像象素子集，而且紅棗輪廓中含有豐富的形態(tài)學信息，通過輪廓來計算形態(tài)特征計算比較簡單，計算量小。為了紅棗輪廓進行分析，需要對輪廓進行跟蹤，分割后的圖像輪廓像素由0和1組成，1代表輪廓點的像素，對1像素點跟蹤其8個方向的領域，同時采用鏈碼跟蹤輪廓點并進行編碼[4]。 具體跟蹤算法步驟如下：

2.4.1 按照從上到下和從左到右的順序逐次掃描圖像，以第一個像素值1的點定位起始點，如果找不到起始點算為結(jié)束。

圖3 金昌棗俯視圖像形態(tài)學處理

2.4.2 按逆時針順序從當前點右邊開始搜尋器8個方向上的領域點，如果發(fā)現(xiàn)未曾搜索過的像素點1，并且該點8個方向的領域點含有0值像素點，則講1值像素點值為當前點，同時記錄下相應的鏈碼值。重復該過程指導找到起始點。

2.4.3 根據(jù)所記錄的鏈碼值，采用8個方向弗里曼碼進行編碼，從而獲得輪廓信息。圖2(g)顯示了對圖2(f)中紅棗輪廓胡跟蹤結(jié)果。

通常采用紅棗果實特征，比如顏色，大小等區(qū)別不同品種，但是紅棗的形狀特征進行紅棗品種的鑒別。根據(jù)收集后的五種紅棗來看，不同品種存在很大的差異，即使同一種紅棗有所不同，比如周長、面積、縱軸長，短軸長等。本試驗利用紅棗輪廓計算描述紅棗的形狀絕對特征值，包括紅棗的內(nèi)接圓，最小包圍盒，外接圓，凸包等。根據(jù)文獻[4]中的介紹，特征參量計算可以得到8項相對特征值： 如縱橫軸比、矩形度、面積的凹凸比、周長的凹凸比、球狀性、圓形度、偏心率等。

以上8項幾何特征都具有旋轉(zhuǎn)、平移和尺度不變性，表1為

Hu[5]提出的7項不變矩也具有天然的旋轉(zhuǎn)、平移和尺度不變性，在圖像識別領域經(jīng)常用到，但是僅限于灰度圖像。Chen[6]等人在Hu的基礎上改進其算法，使其能夠適用于輪廓。表2為圖2(a)中灰棗輪廓圖像對其縮小一倍和旋轉(zhuǎn)90°后的7項Hu不變距特征參數(shù)，可以看出，旋轉(zhuǎn)和縮小后的圖像與原圖像的7項不變矩基本保持不變。

表1 灰棗俯視圖8項幾何特征數(shù)值

表2 灰棗俯視圖以及縮小旋轉(zhuǎn)后的Hu特征數(shù)值

從上述兩種表格可以看出，紅棗的8項幾何特征和7項Hu不變矩不在同一個數(shù)量級上，而且存在較大的差異，因此需要對各項特征進行歸一化處理，采用公式(9)能把個項特征值都歸一化到[0,1]范圍內(nèi)。

(9)

其中E為特征值，Emax為所有特征值樣本數(shù)據(jù)中該項特征的最大值，Emin為所有征值樣本數(shù)據(jù)中該項特征的最小值。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(artificial neural network，縮寫ANN)，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(neural network，縮寫NN)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學模型或計算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進行計算?，F(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡是一種非線性統(tǒng)計性數(shù)據(jù)建模工具，常用來對輸入和輸出間復雜的關(guān)系進行建模[7]。PNN是專門應用于解決分類問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，其主要用基于概率統(tǒng)計思想。由Bayes分類規(guī)則構(gòu)成，采用Parzen窗函數(shù)密度估計方法估算條件概率，從而進行分類模式識別[8]。在matlab7.0的PNN神經(jīng)網(wǎng)絡工具中包含了進行PNN分析和設計的許多函數(shù)，如newpnn(P,T,spread)可以快速創(chuàng)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡。該函數(shù)使輸入層P的神經(jīng)元數(shù)目和T樣本矢量的維數(shù)相等，其節(jié)點數(shù)目取決于輸入與輸出特征向量的維數(shù)。提取紅棗的15項特征值，把它們歸一化后作為表征紅棗品種的向量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡中，因此輸入層共計有15個節(jié)點。輸出層節(jié)點數(shù)一般為識別的種類數(shù)。也可以用輸入的節(jié)點的編碼表示。本研究輸出種類5個，對應5個紅棗品種，把輸出設計為阿拉伯數(shù)字(如圖2所示)。train(net,P,T)是神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練函數(shù)。sim( net, P)神經(jīng)網(wǎng)絡仿真函數(shù)。

表3 紅棗類別對應的阿拉伯數(shù)字輸出值

BP(back Progagation)網(wǎng)絡是目前廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。該網(wǎng)絡能學習和存貯大量的輸入和輸出模式的映射關(guān)系。它的學習規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡同樣有15個輸入神經(jīng)元和5個輸出神經(jīng)元；中間層的神經(jīng)元個數(shù)為31個，確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)為31個。因此，網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)為6x31x2。隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用S型正切函數(shù)為tansig,輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用S型對數(shù)函數(shù)logsig,網(wǎng)絡的訓練函數(shù)采用trainlm。由于輸出層采用的是S型激活函數(shù)logsig，輸出永遠不可能達到1或者0，使得BP網(wǎng)絡無法收斂，為了避免問題，用0. 99代替1，用0. 01代替0。利用如下代碼創(chuàng)建符合上述要求的BP網(wǎng)絡。網(wǎng)絡輸出的結(jié)果采用編碼輸出如表3所示，BP訓練誤差曲線如圖4所示。

treshold=[01; 01; 01; 01; 01; 01; 01; 01; 01; 01; 01; 01; 01; 01; 01];

net=newff(threshold,[31,3],{'tansig','logsig'},'trainlm');

圖4 bp網(wǎng)絡訓練網(wǎng)絡的誤差曲線

2.5 試驗結(jié)果與分析

本文應用matlab7.0平臺進行圖像處理，特征提取和神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建。通過分析5種不同品種類的紅棗，得到30組特征向量，完成了神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本和測試樣本的構(gòu)建。從5種紅棗中選擇20組作為網(wǎng)絡訓練樣本和10組作為測試樣本。分別應用BP和PNN兩個網(wǎng)絡來訓練特征向量組成的樣本，然后對訓練樣本進行監(jiān)測。

表4 模型識別結(jié)果

由表4可見，PNN網(wǎng)絡的識別率高于BP,其原因是PNN采用了Parzen 函數(shù)密度估計方法估算條件概率，只考慮樣本空間的概率特性，允許增加訓練樣，本而無需重新進行長時間的訓練。從整個網(wǎng)絡的訓練來看，PNN網(wǎng)絡比BP網(wǎng)絡收斂速度快，因此在該試驗中分類效果較好。

3 總結(jié)

對不同品種紅棗輪廓外形特征，進行PNN神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別的試驗，表明兩種神經(jīng)網(wǎng)絡作為紅棗品種的分類識別器可行進行識別，PNN神經(jīng)網(wǎng)絡要比PN神經(jīng)網(wǎng)絡更高的識別率。

由于單純的采用了形狀特征作為分類的依據(jù)，有些紅棗品種之間相似度很大，不能很好的識別，因此，在以后的識別中應該抓住不同紅棗的局部特征提高紅棗的識別率。此外在今后研究中應該增加更多的紅棗品種，為實現(xiàn)紅棗智能化識別做好準備。

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[2] 郭玲,周慧杰,羅華平.新疆紅棗引種成效與其潛在性危機及防控措施[M]. 北方園藝，2013(11):194-196.

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