錢志海 張超 付松林

摘要：害蟲檢測是糧食保管重要工作內(nèi)容之一，為儲糧害蟲防治決策提供科學(xué)依據(jù)。與傳統(tǒng)的檢測方法相比，基于圖像識別和害蟲聲信號的實(shí)倉在線監(jiān)測技術(shù)具有準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、省錢省力等優(yōu)點(diǎn)，其在糧食儲藏過程中日益受到重視。文章介紹了傳統(tǒng)儲糧害蟲監(jiān)測方法，綜述了信息化技術(shù)在儲糧害蟲檢測識別領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，總結(jié)了國內(nèi)外圖像識別和害蟲聲信號的實(shí)倉在線監(jiān)測技術(shù)的研究成果，并提出當(dāng)前實(shí)倉在線監(jiān)測技術(shù)的研究難點(diǎn)及今后的研究熱點(diǎn)和需要解決的問題。

關(guān)鍵詞：儲糧害蟲；圖像識別；聲信號；在線檢測

中圖分類號：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20210227

自進(jìn)入農(nóng)業(yè)社會后，人類為了得到更多的食物和生物資料，與害蟲之間的斗爭從未停止過。糧食在儲藏環(huán)節(jié)，當(dāng)溫度、濕度條件適宜時(shí)，不可避免地會遭到儲糧害蟲的侵蝕和危害。據(jù)報(bào)道[1]，頭號儲糧害蟲玉米象在適宜的條件下，對儲藏期糧食所造成的重量損失3個(gè)月內(nèi)可達(dá)11.25%，6個(gè)月可達(dá)35.12%。并且儲糧害蟲活動(dòng)生產(chǎn)的熱量、排泄物等，也嚴(yán)重威脅著糧食質(zhì)量和營養(yǎng)安全。因此，為了減少糧食產(chǎn)后損失，應(yīng)當(dāng)開發(fā)安全、經(jīng)濟(jì)、有效的害蟲檢測和防治技術(shù)，將害蟲危害損失降到最低。及時(shí)、準(zhǔn)確的害蟲檢測技術(shù)是確保有效防治的前提，是實(shí)施害蟲防治的依據(jù)。本文對傳統(tǒng)害蟲檢測時(shí)存在的不足進(jìn)行分析，并綜述近年來基于信息化、自動(dòng)化快速發(fā)展的在線監(jiān)測技術(shù)發(fā)展概況，以期指明儲糧害蟲實(shí)倉監(jiān)測技術(shù)研發(fā)方向，引導(dǎo)倉儲企業(yè)使用更為科學(xué)、更加方便的儲糧害蟲實(shí)倉在線監(jiān)測技術(shù)。

1 傳統(tǒng)儲糧害蟲監(jiān)測方法

在糧倉害蟲檢測沒有應(yīng)用智能化和信息化技術(shù)之前，糧倉管理人員主要靠人力鑒定和目測儲糧害蟲種類和數(shù)量，主要方法有篩蟲法和誘集法。其中篩蟲法是保管員通過一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)分別在糧倉不同部位扦取一定重量的糧食，然后通過不同目篩子篩取不同種類害蟲，再通過自身的害蟲知識識別害蟲種類并進(jìn)行計(jì)數(shù)；誘集法是通過在糧倉不同部位放置不同的誘餌誘集不同的害蟲，再通過人員識別和計(jì)數(shù)得到糧倉害蟲危害情況。傳統(tǒng)儲糧害蟲檢測方法主要依賴人力調(diào)查、識別和計(jì)數(shù)，取樣點(diǎn)有限，需耗費(fèi)大量勞動(dòng)力，很難準(zhǔn)確地判斷出害蟲的種類及密度，不能實(shí)時(shí)地反映糧倉中儲糧害蟲的危害情況。因此，為保障我國儲糧安全，在智能糧庫的建設(shè)過程中，急需現(xiàn)代化、智能化、精準(zhǔn)化的在線儲糧害蟲識別、檢測、分析技術(shù)。

2 基于圖像識別的實(shí)倉在線監(jiān)測技術(shù)

圖像識別技術(shù)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，是指對圖像進(jìn)行對像識別，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)?；趫D像識別的實(shí)倉在線監(jiān)測技術(shù)的主要原理就是利用現(xiàn)代圖像采集技術(shù)，得到糧倉中害蟲的圖片信息，然后通過現(xiàn)代圖像識別技術(shù)從獲取的圖片信息中提取出害蟲的特征，再通過算法的優(yōu)化識別并對不同害蟲進(jìn)行計(jì)數(shù)。目前，國內(nèi)外對基于圖像識別的實(shí)倉在線監(jiān)測技術(shù)開展了大量研究，研究內(nèi)容主是害蟲圖像分割、害蟲圖像特征提取、害蟲識別和在線監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)4個(gè)方面，主要難點(diǎn)是特征提取識別和在線監(jiān)測。

2.1 靜態(tài)圖像識別檢測方法

在復(fù)雜的糧倉環(huán)境和密集的糧堆中如何快速準(zhǔn)確地將儲糧害蟲識別出來，需要對圖片中儲糧害蟲的特征進(jìn)行提取識別，這中間就需要對特征提取算法進(jìn)行開發(fā)。Keagy等 [2]利用機(jī)器視覺的方法識別小麥籽粒中象鼻蟲的傷害，其識別率隨蟲齡的不同而有所變化，這一研究成果為害蟲圖像識別奠定了基礎(chǔ)。Zayas等[3]利用數(shù)字圖像技術(shù)結(jié)合多光譜分析技術(shù)和模式識別的方法檢測判斷含有雜草種子和受損籽粒的散裝小麥中的谷蠹成蟲，識別率高達(dá)90%，但昆蟲所處的位置和粘附在昆蟲下的顆粒會影響識別成功率。而在國內(nèi)，張成花[4] 4-53利用圖像識別、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，設(shè)計(jì)了圖像識別儲糧害蟲檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)對常見的12種倉儲害蟲成蟲在線識別率達(dá)到86.5%。付麥霞等[5]研究了基于視頻的儲糧害蟲檢測與基于支持向量機(jī)（SVM）的儲糧害蟲圖像識別技術(shù)，提出了一種新的基于圖像塊和HVS彩色圖像差值相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，用于提取靜態(tài)儲糧害蟲圖像；還提出了一種基于支持向量機(jī)（SVM）組的淘汰算法，用于識別靜態(tài)儲糧害蟲圖像，指出了基于SVM的識別方法在識別效果、識別時(shí)間等方面都有顯著的優(yōu)越性。張紅濤等[6]認(rèn)為儲糧害蟲圖像識別的重要環(huán)節(jié)是特征提取，并運(yùn)用蟻群優(yōu)化算法自動(dòng)提取出儲糧害蟲的面積、周長、占空比等7個(gè)有效特征，經(jīng)SVM分類器對90個(gè)儲糧害蟲樣本進(jìn)行分類，識別率高達(dá)95.6%。張衛(wèi)芳[7]分別采用Robert 算法、Prewitt 算法、Canny 算法3 種經(jīng)典的邊緣檢測算法以及灰度級理論算法，對儲糧害蟲的二值化圖像（含噪聲和不含噪聲兩種）進(jìn)行邊緣檢測，大大提高了圖像識別的準(zhǔn)確率，且具有邊緣定位準(zhǔn)確、抗噪性強(qiáng)、檢測邊緣連續(xù)有效等優(yōu)點(diǎn)。甄彤等[8]在谷物的一級灰度直方圖和圖像中自動(dòng)提取出4 組靜態(tài)特征值，為倉儲害蟲的快速鑒定和分類研究開辟了新途徑。而王德發(fā)[9]運(yùn)用基于MSERs的區(qū)域檢測方法獲取目標(biāo)區(qū)域，然后對目標(biāo)區(qū)域中的害蟲進(jìn)行識別，該算法對于大面積、高密度的害蟲圖片識別率高，漏篩率低。

2.2 動(dòng)態(tài)視頻識別檢測方法

在實(shí)倉中對于動(dòng)態(tài)的視頻檢測更加有利于對害蟲的實(shí)時(shí)監(jiān)控，在智慧糧倉的建設(shè)中，對于動(dòng)態(tài)的害蟲檢測技術(shù)的需求量也更大。張成花[4] 48-53選擇用RBP 網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行在線識別，識別率達(dá)86.5%。廉飛宇等[10]通過對采集的視頻圖像序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測分割，提取靜態(tài)儲糧害蟲圖像；通過對儲糧害蟲圖像進(jìn)行預(yù)處理，直接將圖像像素值作為條件屬性構(gòu)造決策表，通過基于遺傳算法的屬性約簡，有效壓縮規(guī)則集，依據(jù)計(jì)算得到的規(guī)則隸屬度輸出圖像的匹配結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明采用粗糙集方法識別儲糧害蟲圖像能夠取得比較好的效果。涂宏維[11]研究了埋入式無線視頻傳感糧蟲監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)，針對散裝糧庫蟲情的監(jiān)測過程復(fù)雜、工作量大、準(zhǔn)確度不高、非自動(dòng)化等問題，在無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種將節(jié)點(diǎn)埋入散裝糧食之中的無線視頻傳感糧蟲監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。周亦哲等[12]研究了基于視頻檢測的儲糧害蟲死亡評估的算法，該算法可有效檢測儲糧害蟲的死亡情況，檢測平均正確率可以達(dá)到89.3%，算法的核心是基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙流法網(wǎng)絡(luò)，綜合圖像目標(biāo)檢測算法和兩幀差分法進(jìn)行識別，實(shí)現(xiàn)了視頻數(shù)據(jù)中害蟲的定位與識別，這在儲糧害蟲動(dòng)態(tài)視頻圖像識別中走出了重要的一步。

2.3 在線監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)

基于靜態(tài)圖像識別和動(dòng)態(tài)視頻檢測方法的在線監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)，有利于在實(shí)倉外實(shí)施害蟲監(jiān)測，并進(jìn)行預(yù)警和及時(shí)采取措施，這是智慧糧倉建設(shè)中的核心軟件。劉漢生[13]研究了陷阱式儲糧害蟲信息采集終端及其系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以提供儲糧害蟲的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、蟲情檢測等功能，具有安裝快捷、操作簡單、維護(hù)方便等優(yōu)點(diǎn)。羅強(qiáng)等[14]開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的糧庫蟲害實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)（RMPS），對糧庫中常見幾種害蟲（米象、繡赤扁谷盜、赤擬谷盜）進(jìn)行較大規(guī)模的樣本采集，并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；通過新型采集器實(shí)時(shí)采集糧庫內(nèi)部圖像信息，利用已訓(xùn)練的模型進(jìn)行害蟲種類和概率的檢測；并將監(jiān)測結(jié)果以Web形式發(fā)布給手機(jī)客戶端，RMPS從傳統(tǒng)的定點(diǎn)定時(shí)監(jiān)測轉(zhuǎn)變成實(shí)時(shí)監(jiān)測，并且將蟲害檢測準(zhǔn)確率提升到90%；RMPS采用專門設(shè)計(jì)的采集器與移動(dòng)客戶端部署簡單、方便，具有較高的實(shí)用性與擴(kuò)展性。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，這些技術(shù)在儲糧害蟲監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)中的應(yīng)用實(shí)例也越來越多。鮑舒恬等[15]研究了基于物聯(lián)網(wǎng)和霧計(jì)算及云計(jì)算的低功耗無線儲糧害蟲監(jiān)測系統(tǒng)及其應(yīng)用，針對儲糧害蟲難以在線監(jiān)測的問題，基于物聯(lián)網(wǎng)、霧計(jì)算、云計(jì)算等現(xiàn)代信息技術(shù)的新型糧食蟲害監(jiān)測系統(tǒng)，能同時(shí)監(jiān)測害蟲的種類和數(shù)量并排除了雜質(zhì)的影響，具有較高的精度。由于功耗較低，可以采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行部署，方便系統(tǒng)的安裝和維護(hù)，降低系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中的故障率。高華[16]研究了基于云平臺的儲糧害蟲檢測識別技術(shù)，為了能夠快速識別這些龐大的數(shù)據(jù)，可以借助分布式處理云平臺進(jìn)行處理。分布式處理平臺擁有多個(gè)處理器和存儲系統(tǒng)，可以對多個(gè)程序或者并發(fā)程序在松耦合或者集中控制的方式下進(jìn)行計(jì)算，可以降低計(jì)算成本、存儲海量數(shù)據(jù)、按需獲取。米喬[17]基于iOS系統(tǒng)的儲糧害蟲信息采集及藍(lán)牙傳輸系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)，根據(jù)儲糧害蟲研究和糧庫工作業(yè)務(wù)情況結(jié)合目前流行的iOS系統(tǒng)移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)技術(shù)與低功耗藍(lán)牙BLE無線傳輸技術(shù)，設(shè)計(jì)出一種可以同時(shí)配合糧庫工作人員工作及滿足儲糧害蟲在線監(jiān)測系統(tǒng)預(yù)測預(yù)報(bào)。

3 基于害蟲聲信號的實(shí)倉在線監(jiān)測技術(shù)

3.1 基于害蟲聲學(xué)信號檢測方法的原理

基于害蟲聲學(xué)信號檢測方法的原理是把聲音變成電訊號，通過電子過濾器把昆蟲發(fā)聲的頻率與環(huán)境聲音的頻率分開，根據(jù)音程的百分比和音程數(shù)量的多少來分辨昆蟲的種類和數(shù)量，甚至可以檢測到在糧食樣品內(nèi)部取食的害蟲?；诼曅盘柕膬Z害蟲檢測法憑借其環(huán)保、無損、快速、靈敏度高等優(yōu)點(diǎn)，日漸受到重視。從早期使用單一傳感器檢測糧蟲的振動(dòng)或聲信號，到使用傳感器陣列、碰撞聲發(fā)射及聲譜庫等，儲糧害蟲聲檢測法逐漸成熟。

3.2 儲糧害蟲聲檢測方法新進(jìn)展

Vick等[18]在實(shí)驗(yàn)室中使用麥克風(fēng)測試了一種儲糧害蟲幼蟲聲學(xué)檢測系統(tǒng)，得到谷蠹、玉米象和麥蛾三種儲糧害蟲幼蟲吃食聲最高頻率分別為1 200、587、1 475 Hz，并且發(fā)現(xiàn)害蟲的數(shù)量與害蟲的發(fā)聲數(shù)目相關(guān)，此項(xiàng)研究為聲信號檢測倉儲害蟲的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。Coggins等[19]認(rèn)為成蟲和幼蟲在移動(dòng)或咀嚼時(shí)產(chǎn)生的聲振動(dòng)具有明顯的時(shí)間特征，提出使用時(shí)延人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行儲糧害蟲聲檢測，并根據(jù)振幅、頻譜和聲音持續(xù)時(shí)間來區(qū)分糧倉谷物中幼蟲聲、成蟲聲和外部噪聲。Potamitis等[20]通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對采集到的昆蟲典型行為產(chǎn)生的聲音進(jìn)行放大、濾波、參數(shù)化和分類，開發(fā)出一種害蟲自動(dòng)生物聲學(xué)識別系統(tǒng)。Mankin等[21]通過聲音傳感器檢測糧堆中米象、赤擬谷盜和藥材甲爬行、刮擦或蠕動(dòng)的聲音，其中幼蟲爬行時(shí)不易被發(fā)現(xiàn)，但在刮擦或蠕動(dòng)時(shí)可以被發(fā)現(xiàn)，成蟲的活動(dòng)聲信號均可以被捕捉到。Eliopoulos等[22]在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)對小麥內(nèi)部害蟲聲音信號進(jìn)行希耳伯特變換，并在音頻中剔除無關(guān)的噪聲記錄，從而得出可能的昆蟲行為脈沖信號，不同害蟲密度（0.1、0.5、1.0、2.0頭/kg）條件下的甲蟲成蟲均能被檢測到，當(dāng)蟲害密度為1～2頭/kg時(shí)，該系統(tǒng)的檢測準(zhǔn)確率可以達(dá)到72%～100%。國內(nèi)方面，郭敏等[23]指出儲糧害蟲爬行聲的時(shí)頻特征與蟲類、糧食種類存在聯(lián)系。耿森林等 [24]利用爬行聲信號的頻域特征進(jìn)行了害蟲種類的鑒別研究，指出害蟲聲頻特征比時(shí)域信號對鑒別害蟲種類更具有可靠性，只要能夠建立糧食中害蟲爬行聲頻域特征數(shù)據(jù)庫，就可根據(jù)復(fù)合蟲類爬行聲頻域特征達(dá)到蟲類鑒別的目的。董志杰[25]使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，對提取到的聲音特征數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類，并對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，使用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對儲糧害蟲進(jìn)行分類，其準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。秦昕 [26]建立了包括玉米象、赤擬谷盜、谷蠹等幾十種儲糧害蟲聲信號特征數(shù)據(jù)庫，為以后的研究提供了有效的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

聲學(xué)方法的缺點(diǎn)是無法檢測糧食中的死亡昆蟲和昆蟲幼蟲。而張麗娜[27]以小麥完好粒、蟲害粒和霉變粒的碰撞聲信號為研究對象，提出應(yīng)用時(shí)域建模和希爾伯特-黃變換（HHT）方法分別分析三類小麥碰撞聲的時(shí)域和頻域特征，提取小麥碰撞聲的多個(gè)有效特征。然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對三類小麥碰撞聲分類，取得了較好的識別效果，為解決聲學(xué)方法無法檢測糧食中的死亡昆蟲和昆蟲幼蟲開辟了儲糧害蟲聲信號識別的新途徑。

影響聲音信號檢測儲糧害蟲的檢測準(zhǔn)確率的技術(shù)難題是如何區(qū)分環(huán)境中的噪音與害蟲自身發(fā)出的聲音以及當(dāng)有多種害蟲同時(shí)發(fā)聲時(shí)如何對其聲音進(jìn)行分類。因此，建立不同害蟲的聲音特征模型是聲測法的研究方向。近幾年，隨著多種技術(shù)的融合發(fā)展，聲信號檢測法的準(zhǔn)確率又上了一個(gè)臺階，為實(shí)現(xiàn)實(shí)倉在線監(jiān)測提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。韓安太等[28]在設(shè)計(jì)儲糧害蟲聲信號檢測系統(tǒng)時(shí)首次融合了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和壓縮感知技術(shù)，該系統(tǒng)通過使用多個(gè)采集節(jié)點(diǎn)來同時(shí)檢測同一區(qū)域以提高準(zhǔn)確率，測得數(shù)據(jù)的平均丟包率小于10%，平均傳輸延遲小于2.5 s， 實(shí)現(xiàn)了儲糧害蟲聲信號的實(shí)時(shí)、遠(yuǎn)程、可靠傳輸。

4 展 望

不同的在線監(jiān)測手段在不同的實(shí)倉環(huán)境中具有不同的效果，面對復(fù)雜的實(shí)倉環(huán)境，應(yīng)充分考慮糧倉實(shí)際情況和蟲害危害規(guī)律，選擇合適的在線監(jiān)測手段，并可以嘗試多種在線監(jiān)測方法結(jié)合使用，提高監(jiān)測的準(zhǔn)確度，提高儲糧蟲害預(yù)警水平。未來的儲糧害蟲檢測方法研究方向?qū)@數(shù)字圖像噪聲與環(huán)境噪聲分割、圖像識別中的多特征提取、環(huán)境因子輔助監(jiān)測、多種技術(shù)融合使用等方面進(jìn)行研究。而隨著智慧糧倉建設(shè)進(jìn)程的不斷推進(jìn)，作為智能糧倉監(jiān)測系統(tǒng)的重要組成部分，倉外儲糧害蟲在線監(jiān)測系統(tǒng)的升級改造，在保障儲糧安全方面將起到更加重要的作用。

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Research Status and Prospect of On-line Detection and Identification Technology for Stored Grain Pests

Qian Zhihai， Zhang Chao， Fu Songlin

（ Guangxi Sinograin Storage Apparatus Science and Technology Co.， Ltd.， Nanning， Guangxi 530022 ）

Abstract： The detection of stored grain pests is one of the important work content. It provides scientific basis for decision-making of stored grain pest control. Compared with the traditional detection methods， the on-line monitoring technology based on image recognition and pest acoustic signal have the advantages of accuracy， realtime， saving money and labor. These technologies are increasingly valued. The traditional monitoring methods of stored grain pests were introduced. The research status of information technology in the field of stored grain pest detection and identification was summarized. The research results of image recognition and pest acoustic signal online monitoring technology at home and abroad were summarized. The research difficulties and hot-spots and problems were proposed.

Key words： stored grain pests， image recognition， acoustic signal， on-line inspection