基于图像信息的柑桔成熟度无损检测方法的研究

【摘要】： 本课题的研究目的是通过对柑桔果实的可见光彩色图像的颜色信息和 其固酸比之间关系的研究，建立两者之间的关系模型，实现利用柑桔果实 的可见光彩色图像对其成熟度进行无损检测，最终将建立的柑桔成熟度无 损检测方法应用到柑桔合适采收期的确定和依据成熟度对柑桔果实进行自 动化分级中。 在本研究中，我们在柑桔的收获期，采集了504个柑桔果实作为研究 样本，并将其平均分为训练组和检验组两组。对两个组中的每个柑桔果实 都从六个不同方向采集六幅可见光彩色图像，分别为果梗面、果萼面和四 幅侧面彩色图像。对每个柑桔六幅图像中的柑桔区域对应于各个色度的像 素数目进行统计，从每个柑桔的六幅图像得到一个由对应于各个色度的图 像像素的频度组成的表征柑桔表皮颜色特征的频度序列。然后用理化分析 的方法测出所有果实的可溶性固形物和总酸量两个内部品质指标，并由可 溶性固形物与总酸量相比得到表征柑桔果实成熟度的固酸比。得到柑桔果 实的图像提供的频度序列和理化分析测出的固酸比后，对柑桔果实表皮颜 色与其成熟度之间关系的研究就可以转化为从图像得到的频度序列，即表 征柑桔果实表皮颜色特征的模式，与柑桔果实固酸比之间关系的研究。本 研究通过建立两者之间的映射关系建立起两者之间的关系模型。 多层前传网络具有良好的函数映射能力，本研究选择了三层前传网络 作为将由频度序列构成的表征柑桔果实表皮颜色特征的模式映射为柑桔果 实固酸比的映射器。最初输入网络映射器的模式为210维，经过逐步精减， 最终选出对映射结果有重要影响的90个色度所对应的90个频度组成映射 器的输入模式。网络映射器的最终结构确定为三层，即输入层、隐含层和 输出层，所含神经元数目分别为90、5和1。 当柑桔果实的固酸比值达到8时，柑桔果实已经成熟；小于8时，果 实未成熟。用训练完毕的网络映射器对训练组柑桔果实映射的结果为：成 熟果实的成熟度判断正确率为100％，未熟果实的成熟度判断正确率为 95.8％，总的判断正确率为99.6％。用检验组柑桔果实进行检验的结果为： 成熟果实的成熟度判断正确率为79.1％，未熟果实的成熟度判断正确率为 63石％，总的判断正确率为77．8％。 国家标准对鲜柑桔规定了四个等级，分别为优等品、一等品、二等品 和等外品；四个等级之间存在三个固酸比界限，分别为10、9．5和8。若 用训练完毕的网络映射器映射出检验组柑桔果实的固酸比，再按照国家标 准中的柑桔固酸比等级规定进行分级，则分级的结果为：优等品、一等品、 二等品和等外品的判断正确率分别为 70．9％、5．9％、36．7％和 63．6％，总 的判断正确率为50．8％。 通过本课题的研究，得到如下结论： 1．在对水果的彩色图像进行背景分割时，宜采用动态阈值法。 2．在利用水果可见光彩色图像检测水果成熟度时，为了便于研究图 像的颜色信息，应该在HSI颜色模型空间中对图像颜色进行研究。 3．水果彩色图像中，图像的颜色信息可以用各个色度对应像素在图 像中出现的频度构成的频度序列描述。可以通过研究该频度序列 与水果果实固酸比之间的关系来研究水果表皮颜色与其成熟度之 间的关系。 4．在研究水果图像颜色信息与其成熟度之间的关系时，采用人工神 经网络技术可以较为全面地利用图像的颜色信息。 5，水果彩色图像的颜色信息与水果成熟度之间的关系可以用将水果 表皮颜色特征映射成其固酸比的三层前传网络表示。 6．尾张系柑桔的表皮颜色与其成熟度之间存在一定的相关性，可以 利用柑桔可见光彩色图像的颜色信息检测柑桔的成熟度。 7．柑桔成熟度无损检测的方法可以用于确定柑桔合适的采收期；在 进一步提高精度后，也可以用于柑桔按内部品质固酸比进行自动 化分级。 8 通过水果可见光彩色图像与其成熟度关系的分析，利用水果可见 光彩色图像检测水果成熟度的方法也可运用于其他品种的柑桔类 果实和其他类别的水果。