計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

陳濤

摘 要：隨著消費(fèi)者對食品安全關(guān)注的增加，農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測越來越重要。計(jì)算機(jī)視覺作為一種無損檢測方法，有快速、使用簡便、制樣少的優(yōu)勢，已廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品的大小、形狀、顏色、缺陷、新鮮度等品質(zhì)檢測。該文簡要陳述了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的原理，主要介紹其在2009—2018年間農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評價(jià)方面的應(yīng)用情況，旨在為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在未來農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用提供參考。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺;肉制品;果蔬;檢測

中圖分類號 TS207文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號 1007-7731（2019）20-0110-04

Abstract：With the increase of consumers′ attention to food safety，the quality detection of agricultural products is becoming more and more important，which is generally evaluated by considering their size，shape，color，visual defects，as well as freshness.As a non-destructive detection method，computer vision technology，with the advantages of rapid，easy to use and less sample preparation，has been widely used in thequality detection of agricultural products.The purpose of this paper is to present the basic theories of computer vision technology，and its application details in the quality evaluation of agricultural products in 2009-2018 years，and to provide references for future application of computer vision technology.

Key words：Computer vision technology;Meat;Fruits and vegetables;Detection

農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)直接影響其市場價(jià)值、消費(fèi)者的偏好和選擇，甚至?xí)鹁薮蟮慕?jīng)濟(jì)損失和安全隱患[1]。因此，農(nóng)產(chǎn)品的識別、鑒定和分類在加工和品質(zhì)評估中是非常重要和必要的環(huán)節(jié)[2]。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠連續(xù)和快速地定位、提取和評價(jià)目標(biāo)的信息，相對于傳統(tǒng)的人工檢測，是一種更有效率、更經(jīng)濟(jì)的新型技術(shù)。圖像處理和模式識別技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)硬件的改良使得計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的檢測范圍更為廣泛，靈敏度更高。目前，計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)廣泛應(yīng)用于肉制品和果蔬、蛋類等農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測，包括大小、形狀、顏色、紋理、缺陷、新鮮度等[3-5]。本文簡要介紹了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的原理，著重介紹了2009～2018年計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用進(jìn)展。

1 原理

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)即通過計(jì)算機(jī)視覺硬件獲取目標(biāo)圖像，然后利用圖像處理過程提取圖片中的有用信息，進(jìn)行質(zhì)量分析和過程控制的技術(shù)。高質(zhì)量的圖片有助于提取更有效的信息，因此計(jì)算機(jī)視覺的硬件部分非常重要。同時(shí)，圖像處理過程通過校正、降噪等前處理可提高圖片的質(zhì)量和特征的可見度，為后續(xù)的圖像分割以及識別和分類提供便利條件[6-7]。

2 應(yīng)用

2.1 肉制品 對于肉制品來說，新鮮度是評價(jià)品質(zhì)的重要指標(biāo)。隨著存放時(shí)間的延長，肉的顏色逐漸從鮮紅變成暗紅，甚至?xí)兙G，同時(shí)肉質(zhì)會慢慢失去彈性。與傳統(tǒng)的Minolta CR-400色差儀相比較而言，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)生成的肉的真彩色圖像更類似于真實(shí)的肉[8]。另外，計(jì)算機(jī)視覺基于RGB和HIS等顏色空間模型可以提取目標(biāo)的顏色參數(shù)，并提取表面紋理分析目標(biāo)的質(zhì)構(gòu)特征，以此來鑒別新鮮度。

2.1.1 牛肉、羊肉和豬肉 在屠宰場，牛肉羊肉和豬肉的新鮮度需要進(jìn)行測量以便于之后加工和運(yùn)輸?shù)胶线m的市場。對于牛肉來說，除了新鮮度以外，大理石花紋、肌間脂肪的多少和分布決定了牛肉的適口性和價(jià)值[9]。通過研究牛胴體6～7肋橫斷面圖像，提取牛肉眼肌的總面積比、圓度、脂肪分布均勻度、肌肉和脂肪色度值5個(gè)特征參數(shù)，發(fā)現(xiàn)眼肌的面積、圓度越大，肌肉和脂肪色度值越高、大理石紋密度分布均勻的牛肉品質(zhì)越好[10]。而在灘羊肉貯藏期間，圖像的R（紅色）值線性降低，G（綠色）和B（藍(lán)色）值線性增加，H（色度）值由紅轉(zhuǎn)為藍(lán)綠色，S（飽和度）值先減后增，而I（亮度）值沒有明顯的趨向性。通過提取RGB和HIS顏色空間的特征分量，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立灘羊肉新鮮度分級模型，識別準(zhǔn)確率達(dá)90%以上[11]。豬肉RGB圖像空間中的R（紅色）分層中顏色區(qū)域比（顏色分層區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)量與圖像像素總數(shù)之比）與豬肉新鮮度間有較高的相關(guān)性。肖珂等[12]提出顏色區(qū)域比檢測豬肉新鮮度的方法，當(dāng)分類閾值為0.88，即大于此閾值為新鮮豬肉，而小于此閾值為腐敗豬肉，能夠?qū)崿F(xiàn)對豬肉新鮮度的檢測和分類。此外，通過RGB-HIS、RGB-L*a*b*、rgb-HIS、rgb-L*a*b*及HIS-L*a*b*5類顏色特征參數(shù)組合，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)構(gòu)造豬肉各類新鮮度等級預(yù)測模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的平均預(yù)測準(zhǔn)確率分別為84.44%和91.11%[13]。

2.1.2 水產(chǎn)品 計(jì)算機(jī)視覺在魚、蝦等水產(chǎn)品應(yīng)用方面具有巨大的潛力。與傳統(tǒng)基于羅氏標(biāo)準(zhǔn)比色卡的人工分級方法相比，基于多顏色模型對于大西洋鮭魚魚肉肉色進(jìn)行自動分級時(shí)，2種方法的分級結(jié)果差異并不顯著[14]。對于檢測半透明的水產(chǎn)品，如三文魚，魷魚管，去皮生蝦，Al?i?ek和Balaban[15]提出了1種新的方法（2個(gè)影像的方法），可以很好地將與背景顏色相似的物體分割出來。另外，研究發(fā)現(xiàn)在生蝦干燥過程中，含水率與L（明度）值變化有很強(qiáng)的相關(guān)性。隨著干燥的進(jìn)行，樣品的L值降低。因此，可以利用二次回歸模型對干燥過程中蝦的含水率與顏色參數(shù)進(jìn)行精確的關(guān)聯(lián)，以確定最佳的干燥時(shí)間[16]。

2.2 果蔬 水果和蔬菜的大小、形狀、顏色以及缺陷等品質(zhì)是果蔬最重要和最直接的感官品質(zhì)屬性，影響它們在銷售點(diǎn)上的價(jià)值和消費(fèi)者的購買行為。因此，在評價(jià)水果和蔬菜的質(zhì)量中，這些特性必不可少。計(jì)算機(jī)視覺因?yàn)樗臒o損的性質(zhì)已經(jīng)廣泛用于果蔬品質(zhì)的檢測和分類。

2.2.1 蘋果和柑橘 蘋果和柑橘是我國生產(chǎn)量最大的2種水果，發(fā)展基于計(jì)算機(jī)視覺的蘋果和柑橘品質(zhì)的自動分級技術(shù)，對提高其在國際市場上的競爭力有著十分重要的意義。Moallem等[17]對120個(gè)“金冠”蘋果進(jìn)行2類（健康和缺陷）和3類（第1級，第2級和不可接受）分級研究時(shí)，分級準(zhǔn)確率分別為92.5%和89.2%。同時(shí)，為滿足蘋果產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的需求，基于計(jì)算機(jī)視覺的蘋果自動在線分級系統(tǒng)的開發(fā)也已較成熟[18]。通過捕獲流水線狀態(tài)的蘋果圖像，然后選取最大果徑、二維傅立葉動態(tài)變換、色度圖像以及缺陷點(diǎn)像素面積，分別表征蘋果的大小、形狀、顏色和缺陷，自動分級系統(tǒng)的作業(yè)速度可達(dá)5個(gè)/s，4個(gè)等級蘋果的分級準(zhǔn)確率分別為92%、88%、84%和88%，平均準(zhǔn)確率為88%[19]。另一方面，為確定果園果樹上蘋果的采摘時(shí)期，需要克服果樹上蘋果的識別和定位的困難，排除果園復(fù)雜的環(huán)境、枝葉的遮擋和樹枝的分支機(jī)構(gòu)帶來的干擾。Nguyen等[20]提出了1個(gè)基于顏色和形狀特征的算法來檢測和定位紅色和雙色蘋果，對于樹上完全可見的和部分被遮擋的蘋果的檢測準(zhǔn)確率分別為100%和82%。

消費(fèi)者在挑選水果尤其是柑橘的時(shí)候，更關(guān)注大小、表面缺陷和顏色、表皮厚度[21]。Jafar等[22]研究表明柑橘皮膚表面的粗糙度和厚度之間具有很高的相關(guān)性（R2=0.944）。在柑橘自動分級模型中，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)均表現(xiàn)出很好的潛力[23-24]。其中基于概率神經(jīng)網(wǎng)建立柑橘表面紋理和果實(shí)顏色的分級模型，整體的識別準(zhǔn)確率約85%，1級和4級柑橘的識別率最高，2級和3級柑橘的識別率稍低[24]。

2.2.2 棗 計(jì)算機(jī)視覺重點(diǎn)對于棗的外部品質(zhì)檢測的進(jìn)行研究，包括大小、裂紋、表面褶皺和病害等。目前棗的大小分級還處在人工或機(jī)械分級的初級階段，而干癟褶皺棗、病害棗和裂紋棗也還需要人工揀選。采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，棗的大小可以用輪廓上2點(diǎn)之間最大距離和最小外截矩形的長和寬進(jìn)行表征，準(zhǔn)確率分別可達(dá)91.7%[25]和94%[26]。李運(yùn)志[27]對紅棗表面紋理和病害識別進(jìn)行研究，通過灰度共生矩陣的6個(gè)參數(shù)（對比度、相關(guān)、能量、一致性、熵和灰度圖的標(biāo)準(zhǔn)差）描述紅棗表面褶皺紋理，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)建立分級模型，分級正確率分別為94.29%和95.23%;結(jié)合紅棗區(qū)域顏色特征值色調(diào)H的均值和均方差，用支持向量機(jī)方法建立紅棗表面缺陷檢測的模型中，訓(xùn)練集和測試集的識別正確率分別為95.77%和95.79%。對于畸形棗的判別，許敏等[28]提取前15項(xiàng)系數(shù)傅里葉級數(shù)，分別使用不規(guī)則度判別法和歐氏距離法進(jìn)行研究，結(jié)果表明：2種分類方法中，正常棗的分類準(zhǔn)確率都比較高;采用不規(guī)則度判別法畸形棗的識別率可達(dá)90%，高于歐氏距離法（識別率僅為35%）。

2.2.3 土豆 土豆之間的大小、形狀和規(guī)則性各不相同，很不容易分級。ElMasry等[29]嘗試通過運(yùn)用自動的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)將不規(guī)則的土豆分為不同等級。他們建立了土豆圖片的第1個(gè)數(shù)據(jù)庫，提取了一些必不可少的物理特征，包括周長、質(zhì)心、慣性矩、面積、長和寬。通過2次測試來證實(shí)分類的準(zhǔn)確性，最成功的分類結(jié)果是測試228個(gè)土豆有96.5%的正確分類率。在土豆質(zhì)量和形狀自動分級系統(tǒng)中，系統(tǒng)對每幅圖片的處理時(shí)間只需要1.5s，可以實(shí)現(xiàn)40個(gè)/min的自動分級速度[30]。另一方面，為實(shí)現(xiàn)土豆綠皮、內(nèi)部發(fā)芽以及發(fā)芽狀態(tài)和損失的判定，向靜等[31]分別利用感知器學(xué)習(xí)算法、K-最近鄰分類算法以及角點(diǎn)檢測法和長短軸的比值來表征綠皮、發(fā)芽和損失，識別正確率分別為89.7%，96%和90.4%。

2.2.4 胡蘿卜 胡蘿卜外觀品質(zhì)包括青頭、開裂、須根、彎曲、斷折等。韓仲志等[32]對520個(gè)胡蘿卜樣本進(jìn)行分級，分別通過提取骨架檢測端點(diǎn)數(shù)、R分量上二值化、S分量結(jié)合區(qū)域標(biāo)記的方法來實(shí)現(xiàn)須根、青頭和開裂檢測，正確率分別為97.5%，81.8%和92.3%，總體識別率91.3%。同樣，杜宏偉等[33]對含有以上不同種類的缺陷的520個(gè)胡蘿卜樣本進(jìn)行分級檢測，識別率達(dá)93.5%。

2.2.5 蛋類 在蛋品的品質(zhì)評價(jià)指標(biāo)中，除了蛋的重量和大小以外，蛋殼上的裂紋也是另一重要指標(biāo)，直接影響蛋的質(zhì)量和安全，可能導(dǎo)致細(xì)菌污染。因此，需要有效的裂紋檢測系統(tǒng)。通過背景分割和邊緣檢測以及小波變換后，基于費(fèi)歇爾判別和支持向量機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裂紋識別模型準(zhǔn)確率可分別達(dá)到95%和98.07%[34-35]。在雞蛋長短軸、重量和表面污漬檢測模型中，長軸檢測誤差在-0.81～0.53mm內(nèi)，短軸長度的誤差在-0.55～0.41mm內(nèi)，重量誤差小于±1g，表面污漬檢測率為75.86%[36]。

2.2.6 其他 近年來計(jì)算機(jī)視覺還應(yīng)用在其他果蔬的品質(zhì)檢測中，這些研究主要是對顏色和水分的檢測。在櫻桃和草莓的顏色評級中，整體的評級精度可分別達(dá)到85%和90%[37-38]。在楊梅的自動在線檢測分級中，系統(tǒng)對楊梅的顏色和果形進(jìn)行識別和分級時(shí)，分級準(zhǔn)確率為92.7%。處理每幅圖片所需時(shí)間僅0.45s。且若不考慮其它環(huán)節(jié)的限制，系統(tǒng)的分級效率理論上可以達(dá)到700個(gè)/s[39]。Pace等[40]基于圖像分析和現(xiàn)摘油桃的化學(xué)特性評估外觀和褐變之間的聯(lián)系。他們檢測了包括滴定酸度、褐變評分和pH在內(nèi)的化學(xué)特征，并進(jìn)行了定量分析，獲得了0.76的相關(guān)系數(shù)。基于支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可對葡萄干燥過程進(jìn)行在線監(jiān)測和控制。結(jié)果表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測模型（4個(gè)輸入，5個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)，1個(gè)輸出）最好，建模集的均方根誤差為0.00004，R2為0.99947，預(yù)測集的均方根誤差為0.00003，R2為0.99952[41]。

3 結(jié)語

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過圖像采集、預(yù)處理、分割和識別，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品大小、形狀、顏色、紋理和缺陷以及新鮮度等品質(zhì)的檢測和分類，在質(zhì)量控制和品質(zhì)評價(jià)中起著至關(guān)重要的作用。同時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以結(jié)合其他技術(shù)如近紅外光譜、電子鼻等無損檢測技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品外部和內(nèi)部品質(zhì)以及風(fēng)味品質(zhì)的檢測，擴(kuò)大計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用范圍。

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（責(zé)編：楊 林）