謝 茜

（南陽(yáng)理工學(xué)院數(shù)字媒體與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院，河南 南陽(yáng) 473000）

香菇（Lentinus edodes） 起源于中國(guó)，有著悠久的栽培歷史[1]。已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ钪薪?jīng)常食用的一種食用菌，國(guó)內(nèi)和國(guó)際市場(chǎng)的需求量都比較大，目前也是我國(guó)產(chǎn)量比較大的一種食用菌[2]。隨著生活水平的提高和香菇產(chǎn)量的不斷增長(zhǎng)，人們對(duì)香菇品質(zhì)的要求也越來(lái)越高，對(duì)香菇進(jìn)行等級(jí)劃分已成為了衡量香菇品質(zhì)的重要方法[3]。

市場(chǎng)銷售的香菇可以分為鮮香菇和干香菇。一般香菇要從其外觀從形態(tài)、含水量、顏色和香氣等幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行品質(zhì)的評(píng)價(jià)，其中香菇的外觀品質(zhì)成為了香菇等級(jí)劃分的一個(gè)重要內(nèi)容[4]。

根據(jù)GB/H 1013-2015中華人民共和國(guó)供銷合作社行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)規(guī)定，香菇的總體外觀分為厚菇和薄菇2種[5-6]。從標(biāo)準(zhǔn)可以看出，鮮香菇對(duì)外觀品質(zhì)都有嚴(yán)格的要求和標(biāo)準(zhǔn)，而人工挑選有一定誤差，長(zhǎng)時(shí)間挑選會(huì)出現(xiàn)眼部疲勞，不適應(yīng)大批量香菇的分級(jí)檢測(cè)。因此，利用計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)，采用圖像分割和缺陷識(shí)別方法，對(duì)香菇外觀品質(zhì)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，提高香菇外觀分級(jí)檢測(cè)質(zhì)量和效率。

1 鮮香菇外觀圖像的視覺分選技術(shù)

1.1 鮮香菇圖像采集及樣品處理方法

鮮香菇從當(dāng)?shù)剞r(nóng)貿(mào)市場(chǎng)購(gòu)買。為保障香菇外觀檢測(cè)的樣品多樣性，人工挑選100朵完整的鮮香菇，再人為制造100朵有缺陷的鮮香菇，主要的缺陷包括菌蓋缺失、破損、不規(guī)則和畸形等。在實(shí)際的香菇圖像識(shí)別中，對(duì)多角度采集的同一香菇圖像，只選擇其菌蓋面積最大的圖像作為缺陷檢測(cè)圖像，以減少菌柄成像的干擾，示例見圖1。

如圖1所示，為同一個(gè)香菇2個(gè)角度的圖像，在圖像識(shí)別中計(jì)算機(jī)自動(dòng)比較菌蓋直徑，只取其中最大直徑的圖像進(jìn)行識(shí)別。

1.2 香菇圖像分選技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)鮮香菇產(chǎn)品的外部品質(zhì)檢測(cè)和分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用機(jī)器視覺的基本理論進(jìn)行分級(jí)挑選。主要是通過(guò)分割提取香菇圖像中的特征信息，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)提取到的香菇圖像特征信息進(jìn)行分析處理，再采用相應(yīng)的分類算法進(jìn)行分級(jí)辨別，從而實(shí)現(xiàn)鮮香菇的分級(jí)挑選。

具體的分選技術(shù)實(shí)現(xiàn)的主要步驟有：1）將采集的紅綠藍(lán)色彩空間（red，green，blue，RGB） 的香菇圖像轉(zhuǎn)換為HIS（色調(diào)hue、亮度intensity、色飽和度 saturation，HIS） 和HSV（色相 hue，飽和度saturation，純度value，HSV） 色彩空間的圖像，目的是提取香菇圖像中所需的色彩分量特征；2）香菇圖像的預(yù)處理。圖像預(yù)處理主要是圖像降噪，降低圖像中存在的噪聲和噪點(diǎn)，如圖像中的灰度分布不均、噪聲等干擾，以確保準(zhǔn)確分割圖像；3）圖像分割。利用香菇圖像中的灰度信息，使用最佳閾值、梯度算子、拉普拉斯算子、Planer-Hot算子等多種算法進(jìn)行圖像分割，效果比對(duì)，選擇最佳的香菇圖像分割算法；4）特征值提取。選擇合適的鮮香菇外觀特征、缺陷特征等信息，并利用這些特征信息完成對(duì)鮮香菇的分選。

1.3 香菇圖像的缺陷檢測(cè)

香菇圖像的缺陷檢測(cè)技術(shù)路線如圖2所示。

由圖2可知，鮮香菇圖像通過(guò)機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)中的電荷耦合元件（charge-coupled device，CCD）攝像機(jī)鏡頭來(lái)采集并錄入到系統(tǒng)中；再通過(guò)圖像的數(shù)字化處理技術(shù)（主要是圖像的平滑度處理、圖像的分割和圖像邊緣提取等）來(lái)獲取所需要的香菇分級(jí)數(shù)據(jù)；最后再參照鮮香菇分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，由系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行外觀缺陷檢測(cè)，然后進(jìn)行分級(jí)處理。

2 香菇圖像的灰度化和去噪分割

2.1 香菇圖像灰度處理

將彩色的香菇圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，通過(guò)亮度和色度的分布，可以更加清晰地看到圖像的邊緣和輪廓，以方便對(duì)圖像的缺陷進(jìn)行標(biāo)記處理。采用加權(quán)平均的方法進(jìn)行香菇圖像灰度處理，示例見圖3。

如圖3所示，根據(jù)人眼對(duì)綠色的敏感最高，對(duì)藍(lán)色敏感最低的特性，對(duì)香菇彩色圖像中的紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B） 3個(gè)顏色分量給定一個(gè)權(quán)值W，然后將這三個(gè)分量的加權(quán)平均數(shù)的值賦予給這個(gè)像素的3個(gè)分量。按W=0.312R+0.497G+0.191B來(lái)計(jì)算加權(quán)平均值。雖然處理后的一些較暗的缺陷像素點(diǎn)偏暗，但經(jīng)過(guò)最大值灰度處理后的香菇圖像的整體亮度較好，可以清楚地看出香菇表面缺陷的色度和亮度，更容易發(fā)現(xiàn)香菇菌褶所呈現(xiàn)出的乳白色。

2.2 香菇圖像去噪處理

由于光線、拍照設(shè)備精度等影響，采集的香菇圖像中存在有一些噪聲，會(huì)干擾后期的圖像分割和特征提取。因此采用依次采用空間濾波、平滑濾波、尋求最佳閾值對(duì)香菇圖像進(jìn)行背景去噪處理，去除圖像中的高亮度像素點(diǎn)，增強(qiáng)較暗的像素點(diǎn)，使圖像的整體效果更加平衡。

2.3 自動(dòng)化閾值分割

首先對(duì)去噪處理后的香菇圖像進(jìn)行降通道處理，然后進(jìn)行自動(dòng)化閾值分割，將經(jīng)過(guò)灰度化處理和去噪處理后的二值化圖像進(jìn)行分割，得到的分割圖像如圖4所示。

如圖4所示，分割后的香菇圖像已經(jīng)具有了明顯的邊緣，方便了后續(xù)的香菇圖像特征值提取。

3 香菇圖像特征信息的提取

3.1 香菇菌蓋直徑和厚度數(shù)據(jù)的提取

測(cè)量香菇圖像中的菌蓋大小和厚度數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分級(jí)處理。香菇菌蓋最大橫切面的直徑就是菌蓋的大小尺寸，而其最大橫切面就是正視圖所拍攝的圖像中菌蓋直徑。但在實(shí)際圖像采集過(guò)程中，不可能都是正視圖，還會(huì)有側(cè)視圖，從側(cè)視圖中也可以獲得菌蓋的直徑。因此，采用香菇圖像的正視圖和側(cè)視圖2種圖像中菌蓋直徑的平均值來(lái)作為香菇直徑，從而確定香菇的直徑近似大小。同理，香菇的厚度數(shù)值也采用同樣的方法測(cè)量。

影響遺傳結(jié)構(gòu)的因素很多，如突變、基因流、選擇和遺傳漂變，以及繁育系統(tǒng)、進(jìn)化歷史、種子傳播機(jī)制、習(xí)性、物候、演替階段、分布范圍、和環(huán)境等。廣西地不容主要借助昆蟲、鳥、風(fēng)力等進(jìn)行花粉傳播，造成了居群間相對(duì)較大的基因流動(dòng)（Nm＝1.456 9），阻止了居群間遺傳分化的發(fā)生。廣西地不容的居群較小，居群內(nèi)的個(gè)體數(shù)量也較少，基因流可以減輕小居群間近交衰退和遺傳變異的減少，對(duì)于瀕危植物的保護(hù)非常有利。但是在某些情況下，基因流會(huì)通過(guò)遠(yuǎn)交衰退降低適合度，阻止居群的適應(yīng)性分化，也會(huì)對(duì)小居群帶來(lái)不利的影響。因此，應(yīng)特別關(guān)注基因流在廣西地不容居群保護(hù)中的作用，一旦發(fā)現(xiàn)基因流在世代間的變化較大時(shí)要引起注意。

以直徑數(shù)據(jù)的提取為例。在計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測(cè)圖像時(shí)，需要對(duì)香菇圖像的輪廓進(jìn)行提取，以確定其菌蓋直徑。首先通過(guò)對(duì)分割后的二值香菇圖像進(jìn)行計(jì)算，統(tǒng)計(jì)分割后圖像中菌蓋的像素個(gè)數(shù)。將正視圖和側(cè)視圖統(tǒng)計(jì)的像素個(gè)數(shù)分別記為m（個(gè)）和n（個(gè)），由于圖像采集過(guò)程中攝像機(jī)CCD與香菇實(shí)體的距離恒定，因此，2種圖像中香菇實(shí)體的菌蓋直徑m1（cm） 和n1（cm） 與像素個(gè)數(shù)m（個(gè)） 和 n（個(gè)）成正比關(guān)系，并滿足下式的關(guān)系：

式中：k為比例系數(shù)，通過(guò)香菇圖像采集時(shí)的多組試驗(yàn)數(shù)據(jù)取平均值來(lái)確定。通過(guò)對(duì)2種分割圖像的菌蓋直徑像素個(gè)數(shù)計(jì)算出現(xiàn)實(shí)中香菇菌蓋的直徑，5組香菇的正視圖和側(cè)視圖的試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表1。

表1 香菇圖像的部分比例系數(shù)Tab.1 Partial scale coefficients of Lentinus edodes image

由表1可知，10張香菇圖像采用的相關(guān)數(shù)據(jù)中比例系數(shù)k的平均值為87.7，根據(jù)這一k值，正視圖中的香菇直徑應(yīng)為m/87.7，側(cè)視圖中的香菇直徑數(shù)據(jù)應(yīng)為n/87.7，分別再將2組數(shù)據(jù)平均，即可得到5組香菇的最終的菌蓋直徑。

3.2 香菇色彩特征的提取

首先對(duì)香菇圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換，將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSV模型，然后才能進(jìn)行特征提取。

3.2.1 顏色空間轉(zhuǎn)化

將RGB轉(zhuǎn)換到HSV的方法主要是將R、G、B進(jìn)行歸一化處理，并將變換后的H的取值范圍進(jìn)行設(shè)定，采用式（3） ～式（5） 分別進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

式中：H為轉(zhuǎn)換后的HSV模型值；H’為轉(zhuǎn)換前的HSV模型值。

其中：

式中：R、G、B分別是RGB顏色空間中的3種顏色數(shù)值，R表示紅色，G表示綠色，B表示藍(lán)色；R，G，B∈ [0，1]；H、S、V分別是HSV顏色空間模型中的色相（hue），飽和度（saturation） 和純度（value）。

3.2.2 香菇顏色特征的提取

HSV規(guī)范見表2。

表2 HSV規(guī)范Tab.2 HSV specification

如表2所示，在HSV空間內(nèi)進(jìn)行香菇顏色特征的提取，通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)換成HSV顏色空間的香菇圖片中的像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，依次對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色轉(zhuǎn)換即可。

統(tǒng)計(jì)香菇表面所包含的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，將前期預(yù)處理后的香菇圖像，根據(jù)表2的規(guī)范進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換。利用H、S、V分量提取香菇外觀所需要的乳白色和黃褐色進(jìn)行計(jì)算，統(tǒng)計(jì)這兩種顏色區(qū)域所包含的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，從而得到這兩種像素點(diǎn)數(shù)目的比例，這個(gè)比例稱之為著色率，即2種顏色在香菇表面所點(diǎn)的比例，用于衡量香菇的顏色品質(zhì)。

4 香菇分級(jí)和缺陷檢測(cè)

將香菇圖像中的菌蓋直徑和厚度數(shù)據(jù)與香菇分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值進(jìn)行對(duì)比，在香菇樣品中尋找沒有表面缺陷的香菇進(jìn)行缺陷檢測(cè)和等級(jí)劃分。按菌蓋直徑，以鮮香菇中的薄菇等級(jí)劃分為例，取3個(gè)等級(jí)香菇直徑D分級(jí)值作為閾值，編寫如下條件語(yǔ)句程序進(jìn)行分選。

再通過(guò)著色率對(duì)鮮香菇進(jìn)行缺陷檢測(cè)和品質(zhì)分級(jí)，根據(jù)人工挑選時(shí)的經(jīng)驗(yàn)值，按一級(jí)菇90%、二級(jí)菇80%、三級(jí)菇60%的著色率等級(jí)進(jìn)行鮮香菇外觀品質(zhì)分級(jí)。

5 結(jié)論

結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)，通過(guò)鮮香菇的直徑、厚度和著色率進(jìn)行缺陷檢測(cè)和外觀品質(zhì)分級(jí)，完成了基于機(jī)器視覺的香菇自動(dòng)化分級(jí)。設(shè)計(jì)的香菇圖像預(yù)處理、圖像分割、平滑處理、邊緣檢測(cè)和色彩空間轉(zhuǎn)化方案，提高了香菇檢測(cè)分級(jí)速度和準(zhǔn)確性。而且等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)和分級(jí)閾值各以隨時(shí)調(diào)整，當(dāng)香菇等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)變動(dòng)時(shí)也可以隨時(shí)進(jìn)行調(diào)整，無(wú)需重新設(shè)計(jì)。對(duì)不同品種的香菇顏色也可以調(diào)整色彩參數(shù)，適用于多種香菇的缺陷檢測(cè)場(chǎng)景。