基于機(jī)器視覺的小麥外部品質(zhì)檢測方法研究

張舒媛 趙娜

摘要：本文主要研究利用機(jī)器視覺技術(shù)檢測小麥籽粒外觀及特征。基于機(jī)器視覺的小麥靜態(tài)識別定位和形狀參數(shù)測量方法包括小麥籽粒的圖像分割技術(shù)、形態(tài)結(jié)構(gòu)特征提取和顏色檢測等內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)了用機(jī)器代替人眼進(jìn)行測量。本文分析了小麥籽粒圖像在彩色空間中的顏色信息，并對彩色空間變換和圖像文件格式轉(zhuǎn)換進(jìn)行了算法的方法設(shè)計總結(jié)。

關(guān)鍵詞： 機(jī)器視覺；小麥籽粒外觀；圖像分割技術(shù)

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2019）05-0187-02

Study on Detection Method of Wheat External Quality Based on Machine Vision

ZHANG Shu-yuan，ZHAO Na*

（Tianjin Agricultural University， Tianjin 300384， China）

Abstract： This paper mainly studies the use of machine vision technology to detect the appearance and characteristics of wheat grains. The method of machine static vision localization and shape parameter measurement based on machine vision includes image segmentation technology， morphological structure feature extraction and color detection of wheat grain， which realizes the measurement by machine instead of human eye. In this paper， the color information of wheat grain image in color space is analyzed， and the method design of color space transformation and image file format conversion is summarized.

Key words： machine vision， wheat grain appearance， image segmentation

1 概述

我國是世界上最大的糧食生產(chǎn)國和消費(fèi)國，這一事實(shí)意味著社會各界對我國糧食生產(chǎn)和糧食消費(fèi)有著濃厚的興趣[1]。在中國，直接收獲的小麥可以解決人們的溫飽問題，所以小麥?zhǔn)侨藗冑囈陨娴霓r(nóng)業(yè)作物，不敢想象人類如果沒有小麥生活將會變成什么樣子。可以說作為世界各地廣泛種植的禾本科植物，小麥?zhǔn)鞘澜缟峡偖a(chǎn)量第二的糧食作物，僅次于玉米。小麥作為中國主要的農(nóng)作物之一，在食品、飼料等行業(yè)中備受關(guān)注。小麥籽粒的外部狀態(tài)直接關(guān)系到小麥的產(chǎn)量與質(zhì)量。

針對發(fā)展中國家農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)入發(fā)達(dá)國家市場速度日益加快的趨勢，發(fā)達(dá)國家也為此制定了越來越嚴(yán)格的農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，借以抵制發(fā)展中國家的農(nóng)產(chǎn)品的銷量。為了我國農(nóng)產(chǎn)品可以在發(fā)達(dá)國家市場占有一席之位，所以必須建立起一套農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量認(rèn)證和檢測程序。

機(jī)器視覺技術(shù)是具有實(shí)時、高效、客觀、準(zhǔn)確和無損傷等優(yōu)點(diǎn)的技術(shù)。本文介紹了機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品小麥檢測中的應(yīng)用。機(jī)器視覺技術(shù)代替人的視覺進(jìn)行小麥籽粒等谷物種子品種、質(zhì)量檢驗(yàn)可以減少勞動力的損耗并且提高小麥籽粒外部品質(zhì)。機(jī)器視覺系統(tǒng)是運(yùn)用現(xiàn)代先進(jìn)的控制技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)及傳感技術(shù)，表現(xiàn)為光機(jī)電的結(jié)合。利用機(jī)器視覺這樣不僅可以節(jié)省檢測小麥籽粒外觀的時間而且還可以降低成本的消耗。讓研究小麥籽粒外部品質(zhì)特征變得越來越簡單一點(diǎn)都不復(fù)雜，在一定程度上可以說是提高了小麥籽粒生產(chǎn)率和籽粒粒子質(zhì)量。所以說提高小麥籽粒的品質(zhì)不僅要依靠農(nóng)業(yè)專家選育改良優(yōu)質(zhì)品種，還需要加強(qiáng)對小麥籽粒品質(zhì)檢測技術(shù)的研究。

為了實(shí)現(xiàn)小麥籽粒品質(zhì)檢測研究，利用機(jī)器視覺技術(shù)檢測小麥籽粒外觀及特征。包括圖像格式轉(zhuǎn)換，圖像增強(qiáng)、圖像分割等一系列圖像處理方法[2]。基于機(jī)器視覺的小麥靜態(tài)識別定位和形狀參數(shù)測量方法包括小麥籽粒的圖像分割技術(shù)、形態(tài)結(jié)構(gòu)特征提取和顏色檢測等內(nèi)容，除此之外本文還分析了小麥籽粒圖像在彩色空間中的顏色信息，并對彩色空間變換和圖像文件格式轉(zhuǎn)換進(jìn)行了算法的總結(jié)。顯而易見利用機(jī)器視覺技術(shù)會更容易的檢測出小麥籽粒外觀及特征，也會極大程度上提高中國小麥在國際市場上的競爭力。最重要的是農(nóng)業(yè)部門也可以更加科學(xué)的推薦給農(nóng)民如何正確選用優(yōu)質(zhì)小麥品種并收購和加工企業(yè)選購優(yōu)質(zhì)小麥原料，進(jìn)而提高農(nóng)民們每年的小麥的產(chǎn)量。因?yàn)闄C(jī)器視覺技術(shù)在小麥籽粒外部品質(zhì)研究范圍很廣泛并且有自己獨(dú)特的研究方式，所以機(jī)器視覺技術(shù)對我國糧食生產(chǎn)有非常重要的推動意義。

2 機(jī)器視覺的測量方法

機(jī)器視覺提供了關(guān)于對周圍環(huán)境的最強(qiáng)大的感知方式，從而使得在不需要進(jìn)行直接身體接觸的情況下也能和周圍環(huán)境進(jìn)行智能交互[3]。機(jī)器視覺是配備有傳感視覺儀器的檢測機(jī)器，其原理是由計算機(jī)或圖處理器以及相關(guān)設(shè)備來模擬人的視覺行為來對人的視覺系統(tǒng)所得到的信息進(jìn)行處理。它融合了數(shù)字圖像處理技術(shù)、控制技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù)、電光源照明等技術(shù)，充分說明機(jī)器視覺技術(shù)是一個綜合性極強(qiáng)的技術(shù)。比起其他的檢測方法機(jī)器視覺更強(qiáng)調(diào)實(shí)用性，要求能夠適應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中惡劣的環(huán)境，更具合理的性價比和實(shí)用的接口。機(jī)器視覺必須有較強(qiáng)的容錯能力和安全性。在糧食儲備中機(jī)器視覺的應(yīng)用研究范圍非常廣，從之前的利用機(jī)器視覺涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)到利用機(jī)器視覺進(jìn)行小麥籽粒的精選和質(zhì)量檢驗(yàn)等。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)計中傳統(tǒng)直觀的檢測方法只依靠肉眼進(jìn)行識別從小麥籽粒的外形、色澤、凈度和小麥籽粒外部品質(zhì)等方面進(jìn)行研究，因?yàn)檫@種檢測方法僅僅依靠雙眼來進(jìn)行對外部事物的觀察和識別，了解到這種方法人為因素很大，由于每個人對事物要求標(biāo)準(zhǔn)的理解程度不同，所以對小麥籽粒的測量就顯得缺乏準(zhǔn)確性、科學(xué)性不強(qiáng)。

正因?yàn)橐陨蠝y量方法不足所以提出了利用機(jī)器視覺的測量小麥籽粒方法，它是通過計算機(jī)圖像處理方法來對小麥籽粒圖像進(jìn)行采集、分析、對比和判別。利用這種方法將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲， 圖像處理系統(tǒng)根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，將圖像轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理[4]。根據(jù)這些信號系統(tǒng)能進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。這種方法既可以像類似于模擬人眼的分選過程將小麥籽粒在長度、寬度、顏色、紋理、形狀等外觀特征上的差別進(jìn)行量化比較，而且對于形態(tài)特征上可以很方便地提取小麥籽粒形態(tài)相關(guān)的特征參數(shù)，有時通過這些特征參數(shù)可以得到小麥籽粒的其他特征小麥籽粒外觀品質(zhì)進(jìn)行研究，這種方法適合進(jìn)行大批量小麥籽粒的質(zhì)量檢測、分級。它克服了人為因素上的不足，使測量方法不再受生理和心理因素的影響。用它測量出來的信息具有快速、準(zhǔn)確、無損等特點(diǎn)是傳統(tǒng)直觀測量方法無法比擬的，而且利用此方法也可以把人從繁重的體力勞動中解放出來。

3 檢測方法

這次以小麥籽粒為要研究的實(shí)物對象，測量方法主要分為三個步驟首先可以通過攝像機(jī)獲取小麥籽粒整體圖像，其次將圖像傳到計算機(jī)上進(jìn)行每一部分的圖像分割并分析具體參數(shù)，然后對得到的圖像做進(jìn)一步的圖像增強(qiáng)技術(shù)便于觀察分析，最后對上一步的圖像進(jìn)行彩色空間處理，用更定量信息對小麥籽粒品質(zhì)做分析。

3.1圖像獲取

首先可以先將之前已經(jīng)選好的一些小麥籽粒均勻地撒在一塊事先準(zhǔn)備好的黑布上，再用數(shù)碼攝像機(jī)對小麥籽粒進(jìn)行拍照，最后將照片存儲到計算機(jī)中。經(jīng)過事先肉眼觀察小麥種子為淺黃色，所以事先背景選用黑色并且光源也不能用電光源，這樣可以使得拍攝出來的圖像效果更便于之后的處理。

3.2圖像分割

上一步對小麥籽粒的圖像有了最基本的獲取，但是獲得圖像也還是一個整體的小麥籽粒圖像，但為了更好地對小麥籽粒內(nèi)外部品質(zhì)測量，需要利用圖像分割技術(shù)通過對上一步獲取的圖像，將小麥籽粒冠部圖像從圖像中分割出來，進(jìn)而對小麥籽粒冠顏色特征進(jìn)行具體分析然后求其顏色等特征參數(shù)。

3.3圖像增強(qiáng)

在對小麥籽粒圖像分割之后，大多數(shù)人在看到照片里的小麥籽粒圖像信號變?nèi)跏沟脠D像像質(zhì)變低時，就會采用增強(qiáng)對比度的方法來使得圖像比以前更加清晰。由于使得圖像質(zhì)量變差的原因之一是噪聲的干擾所以可以運(yùn)用平滑技術(shù)來消減噪聲增加小麥籽粒圖像信號。增強(qiáng)了小麥籽粒圖像的信號是為了概述視覺效果或便于人或機(jī)器對小麥籽粒圖像的分析理解，根據(jù)圖像的特點(diǎn)或存在的問題，通過觀察分析可以發(fā)現(xiàn)小麥籽粒冠部顏色呈黃色并且籽粒穗飽滿，進(jìn)行了圖像增強(qiáng)技術(shù)為下一步圖像處理奠定了理論基礎(chǔ)。

3.4 彩色空間處理

由于小麥籽粒在圖像處理的前三步已經(jīng)完成了分割出小麥籽粒冠部清晰的圖像，拿來這個圖像通常進(jìn)行對RGB模式下各分量的彩色圖像分析。因?yàn)椴噬珗D像中的大量顏色信息在模式識別和圖像處理方面有著重要的作用，由此可知小麥籽粒顏色是反映小麥籽粒生長發(fā)育和小麥籽粒品種品質(zhì)特征信息的一個重要指標(biāo)。經(jīng)過彩色空間處理可以區(qū)分哪些小麥籽粒品質(zhì)較高而哪些相比起來品質(zhì)較低，較高品質(zhì)的小麥籽粒顏色整體相差不大。此方法處理對小麥籽粒的顏色信息進(jìn)行了研究，并對所需的顏色信息進(jìn)行了定量描述。如果要進(jìn)行顏色識別，利用RGB各分量的組合進(jìn)行分析圖像的顏色就比較困難了，所以需要將彩色圖像從RGB模式下轉(zhuǎn)換到HSV模式下，分析圖像顏色，并重新轉(zhuǎn)換到RGB模式下進(jìn)行顯示。

4 總結(jié)

綜上所述，機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)了用機(jī)器代替人眼進(jìn)行測量，是當(dāng)前計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個熱門研究方向，它不僅應(yīng)用廣泛而且發(fā)展前景十分樂觀。基于機(jī)器視覺的小麥靜態(tài)識別定位和形狀參數(shù)測量方法，其中運(yùn)用了小麥籽粒的圖像分割技術(shù)、形態(tài)結(jié)構(gòu)特征提取和顏色檢測等方法，不僅可以對小麥靜態(tài)外觀和籽粒外部品質(zhì)進(jìn)行研究，而且對此提高農(nóng)作物糧食的生產(chǎn)效率和勞動力的節(jié)約也有一定的作用。小麥籽粒品質(zhì)的重要性對小麥籽粒質(zhì)量檢測技術(shù)和方法提出了更高的要求。隨著機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)生產(chǎn)上的不斷發(fā)展有助于提高生產(chǎn)的自動化水平，機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用會極大地推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的步伐。相信隨著科技的進(jìn)步更多的計算機(jī)技術(shù)也會應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中去。

參考文獻(xiàn)：

[1]張瑞娟 我國農(nóng)戶糧食儲備問題研究[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2012（1）.

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[3] 伯特霍爾德.霍恩[美] 機(jī)器視覺[M].中國青年出版社，2014.

[4] Milan Sonka 圖像處理、分析與機(jī)器視覺[M]. 4版.北京：清華大學(xué)出版社，2016.

【通聯(lián)編輯：唐一東】