黃太遠 李旺 邱亞西 余小波

摘? ?要：針對茶葉常見葉部病斑圖像的形狀特點，將機器學習應用于茶葉病害識別當中。以茶葉3種常見病害作為研究對象，運用支持向量機方法進行分類識別研究，對有病害的茶葉圖像進行處理和特征提取，利用徑向基核函數(shù)進行分類來提高茶葉病害識別率。運用分類識別方法對茶葉病害進行研究，使茶葉在發(fā)病初期就能得到更好的預防以及后期能保證茶葉的質量和產(chǎn)量，提高當?shù)夭枞~的銷量，促進經(jīng)濟發(fā)展。

關鍵詞：形狀特征;SVM多分類;茶葉病害;識別

文章編號： 1005-2690（2020）06-0007-02? ? ? ?中圖分類號： TP391.41;S435.711? ? ? ?文獻標志碼： B

目前，銅仁市在栽茶和茶葉的病害處理方面還很薄弱，小部分做得較好一些的只有私人茶園，且采摘量只占全年總產(chǎn)量的40%左右[1]，大多數(shù)茶葉在樹上老化或被蟲子、病菌感染發(fā)生了病變，茶葉的利用率低。而茶葉作為銅仁茶農(nóng)的主要經(jīng)濟來源，以茶葉病害為研究對象，對茶葉葉部病斑進行圖像預處理，然后提取其病斑部分的形狀特征，對提取的特征數(shù)據(jù)利用支持向量機分類方法訓練得出分類模型，對茶葉的常見病害進行分類識別，以提高識別率，可促進計算機智能識別在農(nóng)業(yè)中的應用。

1? ?支持向量

支持向量機[2-4]（Support Vector Machine，SVM）是一種將數(shù)據(jù)進行分類后的算法，而SVM通常用于二元分類學習，對于多元的主要是將其分為多個二元來解決數(shù)據(jù)分類。

數(shù)據(jù)的分類主要有線性可分、非線性可分兩類。為了能讓兩類正確分離且它們距離最大的分類平面成為最佳超平面，其方程為：

式中，ω表示分離超平面的法向量，b表示截距，位于分離超平面之上的樣本為正樣本，之下的為負樣本。

本文利用徑向基核函數(shù)[5-7]（Radial Basis Function Kernel）將提取出來的數(shù)據(jù)進行分類識別，RBF函數(shù)具有很強的靈活性，與其他的核函數(shù)相比參數(shù)較少。因此，大多數(shù)情況下，通過計算機計算時會比其他核函數(shù)的效率更高、運算速度更快、性能更好。下面就是徑向基RBF核函數(shù)形式：

2? ?茶葉病害圖像特征提取

茶葉病害圖像包含了豐富的特征信息，如圖1所示。例如，形狀特征和紋理特征[8-10]，按照形狀分類的現(xiàn)有技術，本文利用茶葉病害部位的輪廓、凸凸和最小包圍盒得到形狀描述[11-12]，利用這些形狀的相關數(shù)據(jù)計算出面積、矩形度、周長凹凸比、面積凹凸比、茶葉病害部位的伸長度和茶葉病害部位的圓度6種相對形態(tài)參數(shù)來提取所需的數(shù)據(jù)。

本文先提取茶葉病害部位的外部輪廓，通過采用輪廓跟蹤法對茶葉病害圖像進行輪廓提取，具體算法步驟如下。

（1）對圖像預處理后的茶葉病害二值化圖像采用自頂向下、從左到右的順序進行掃描，得到第一個像素點為1的點，此時將其作為起始點。

（2）通過步驟（1）得到起始點后，反方向查找此時該像素點在其8個方向上的領域點，若查找到該像素值為1的點且領域上包含0像素點，若該像素點在之前沒有被查找過，則將這個像素點作為當前點，并記下對應的鏈碼值。

（3）重復步驟（2），直到回到起始點。

（4）根據(jù)步驟（2）和（3）所記錄的鏈碼值，得到茶葉病害部位的形狀輪廓。

根據(jù)以上步驟提取茶葉病斑的數(shù)據(jù)見表1和表2。

3? ?試驗過程及結果分析

試驗環(huán)境是MATLAB2017b，利用SVM進行分類。在試驗過程中用到libsvm工具包進行測試和分類，先建立分類模型，然后利用得到的這個模型進行分類。本次試驗總共選取了102個特征數(shù)據(jù)樣本，然后隨機抽取部分特征數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，再用剩下的特征數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)。分析過程如下。試驗結果如圖2所示。

利用訓練數(shù)據(jù)建立模型：

Model=svmtrain（trains_label，Trains_matrix，cmd）

其中svmtrain是模型訓練函數(shù)，trains_label為訓練樣本類別，Trains_matrix為歸一化后的訓練樣本的特征值，cmd為返回的模型值。

利用建立好的模型放在訓練數(shù)據(jù)上的分類效果：

[predicts_label_1，accuracys_1，acc]=svmpredict（trains_label，Trains_matrix，Model）

result_1=[trains_label，predicts_label_1]

其中svmpredict是對測試集進行預測，accuracy_1是分類的預測準確度，通過有監(jiān)督的測試集值和預測值求百分比。

圖2a是在102個特征數(shù)據(jù)中選取40個進行分類訓練及創(chuàng)建模型，再將62個特征數(shù)據(jù)作為測試樣本進行茶葉病害分類識別，得出的結果為87.10%。圖2b是在原本的基礎上選取50個進行分類訓練及創(chuàng)建模型，再將52個特征數(shù)據(jù)作為測試樣本進行茶葉病害分類識別，得出的結果為90.38%。圖2c是在圖2b的基礎上增加了10個特征數(shù)據(jù)（即選取60個進行分類訓練及創(chuàng)建模型），再將42個特征數(shù)據(jù)作為測試樣本進行茶葉病害分類識別，得出的結果為90.48%。圖2d同圖2c一樣，選取70個特征數(shù)據(jù)進行分類訓練及創(chuàng)建模型，再將32個特征數(shù)據(jù)作為測試樣本進行茶葉病害分類識別，最后得出的結果為93.75%。

綜上所述，樣本數(shù)量一定的時候所選取的訓練樣本越多，識別率就越高。當訓練數(shù)據(jù)和測試的比例達到一定值時，識別率將會在某一范圍波動，就像本試驗的數(shù)據(jù)結果，當訓練樣本達到一定的時候，識別精度就會在90.43%上波動。所以通過SVM分類器識別，具有識別率高、范圍廣等特點，可以有效地解決人工在監(jiān)控茶葉的過程中保證了茶葉的質量和控制疾病的感染。

4? ?結語

由于茶農(nóng)對茶葉病害識別存在：主要依靠經(jīng)驗（主觀、局限、模糊），憑感覺對茶葉病害進行診斷，往往在茶葉的感染程度較嚴重時肉眼才能識別，很難做到“對癥下藥”和及時防治，而且可能造成農(nóng)藥超標，影響茶葉的質量?，F(xiàn)提供一種基于人工智能（圖像處理和SVM分類）對茶葉常見病害進行識別方法研究，以提高識別率。選取適合于茶葉病害的分類識別方法，促進計算機智能識別技術在農(nóng)業(yè)中的應用。

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