基于紋理南疆紅棗外觀品質應用研究

張靈通，李壽寧，孫三民

(塔里木大學 水利與建筑工程學院，新疆 阿拉爾 843300)

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基于紋理南疆紅棗外觀品質應用研究

張靈通，李壽寧，孫三民*

(塔里木大學 水利與建筑工程學院，新疆 阿拉爾 843300)

紅棗分級技術主要依靠人工分級，造成了生產效率低下，分級精度低。隨著無損檢測技術發展，利用計算機技術實現紅棗的自動分級，已成為較優的紅棗分級方法。以南疆紅棗外部品質特征為研究對象，應用MATLAB的數字圖像處理技術，尋求紅棗外部品質特征參數的采集以及分級方法。采用灰度化對紅棗圖像作預處理以及圖像的特征提取，結果表明，該方法可以實現紅棗外部特征參數的采集，進而實現南疆紅棗的紋理分級，具有實際應用價值，且對今后逐步實現基于機器視覺的紅棗外觀品質綜合分級研究具有指導意義。

南疆紅棗；紋理特征；自動分級；特征參數

新疆南疆地區獨特的光熱資源與地理優勢造就了南疆紅棗的高品質(糖度高)[1]。近年來，隨著南疆紅棗種植規模的持續擴大，紅棗的產量與日俱增，新疆正逐步成為我國最大的優質紅棗人工集約栽培基地，紅棗產業有望成為新疆建設兵團的經濟支柱產業。當前，南疆紅棗的高端消費市場前景可觀，但紅棗分級技術主要依靠人工分級，生產效率低，分級精度具有一定的人為性，這就降低了南疆紅棗的品牌優勢[2-5]。紅棗的品質評價標準主要為外部品質和內部品質。外觀品質是影響消費者購買紅棗的關鍵因素之一，隨著人們生活水平的提高，對紅棗的要求也越來越高。同時外部品質特征是紅棗等級評定的重要參考，而等級評定是紅棗價格的標尺，因此本文采用MATLAB的數字圖像處理技術，依據紅棗的紋理特征對其進行外觀品質分級。

紅棗的品質評價標準主要為外部品質和內部品質，外部品質特征是紅棗等級評定的重要參考，其中外部品質包括大小、顏色和紋理等情況。表面紋理特征是衡量紅棗外部品質的重要指標，可以反映其果實的成熟度和外部品質[6-9]。紋理的統計特征主要通過對圖像灰度空間分布分析，依據不同的紋理特征提取方法，研究者提出了小波變換、馬爾可夫隨機場模型特征和灰度共生矩陣等方法。國內依據果品的紋理特征研究其分級已相當成熟，李偉等[10]利用計算機視覺技術對蘋果表面紋理檢測進行分級，陳景波等[11]結合茶葉圖像的紋理特征與SIFT特征實現了茶葉的自動分級，盧軍等[12]依據柑橘的顏色和紋理特征對其進行分級，分級結果更全面客觀地反映了柑橘本身的品質。本研究應用灰度共生矩陣來提取紅棗的紋理特征，為了能更直觀地以共生矩陣描述紋理狀況，從共生矩陣導出一些反映矩陣狀況的參數。

1 材料與方法

1.1 材料與設備

試驗材料為采集于新疆阿拉爾市10團完熟期的灰棗，對其進行去除灰塵處理，并人工挑選280顆表面完好的紅棗，另挑選出30顆紅棗作驗證集，并對所選取的紅棗樣品作等級預評定處理。

實驗設備：型號為DMC-S3GK的Panasonic數碼相機，其有效像素為1 410萬像素；2個SD-200型影室閃光燈照明光源，功率為100 kW；圖像處理軟件為MATLAB 7.0。

1.2 紅棗紋理圖像采集及預處理

為保證紅棗紋理圖片外界條件一致，采集紅棗圖像時固定照相機于紅棗采集點正上方10 cm處，采集背景統一為白色，依次采集紅棗圖片(圖1)。本研究采用灰度化處理對紅棗光譜進行圖像預處理，圖像灰度化采用權重法，得到處理后的效果圖(圖2)，之后采用MATLAB提取紅棗圖像的紋理特征參數。

2 結果與討論

2.1 紅棗紋理特征參數的提取

紋理特征的提取是成功進行圖像紋理描述、分類與分割的關鍵環節，所提取的紋理特征直接影響后續紅棗品質分級的質量。紋理特征提取的目標是：提取的紋理特征維數不大、鑒別能力強、穩健性好，提取過程計算量小，能夠指導實際應用。紋理特征提取方法有：灰共生矩陣(GLCM)、灰度行程長度法 (gray level run length)、自相關函數法等。為了能更加直觀地以共生矩陣描述紅棗的紋理狀況，從共生矩陣導出反映矩陣特征的參數，本研究采用灰度共生矩陣來提取南疆紅棗的紋理特征。

a, 紅棗整棗的紋理圖像；b, 紅棗局部放大紋理圖像圖1 紅棗的紋理圖像Fig.1 The texture image of Jun jujube

a, 紅棗整棗的紋理灰度化圖像；b, 紅棗局部放大紋理灰度化圖像圖2 圖像灰度化處理Fig.2 The image gray level

利用MATLAB 7.0軟件提取了紅棗紋理的角二階矩、對比度、相關、熵方差、逆差距、和平均、差平均和差方差等8個特征參數。首先對30張紅棗圖像(分3級，每級10張)進行分析觀察各個參數的波動情況，及其相關性。

灰度共生矩陣表示灰度的空間依賴性，表示在一種紋理模式下的像素灰度的空間關系。由圖3可知，和平均與差平均2個參數的分級效果不明顯，且每級中紅棗樣品的紋理特征波動較大；熵方差與逆差距2個參數所分的紅棗等級，每級中紅棗樣品的紋理特征波動較小，但分級效果不明顯，對比度以及差方差有一定的規律，其中所分的3個等級分級效果較顯著且每級紅棗樣品的紋理特征波動不大。因此，本文選取對比度和差方差作為紅棗紋理特征分級的特征參數。

由表1可知，對比度與差方差有很高的相關性且具有相近的值。因此，本研究選擇兩者之和的平均值作為紅棗紋理分級的依據參數，對280個紅棗樣本進行紋理特征參數的提取，因各級紅棗紋理表面粗糙度不同，其圖像表現缺乏對稱性，且粗糙圖像的像素值比平滑紅棗圖像像素值的隨機性要大。各級紅棗樣本量選擇為：一級紅棗80顆，二級紅棗80顆，三級紅棗120顆，以找到紅棗紋理分級的方法。

圖3 紅棗紋理特征參數直方圖Fig.3 Histogram of texture feature parameters of red jujube

表1 紋理特征參數的相關性矩陣

Table 1 Correlation matrix for the texture feature parameters

項目角二階矩對比度相關熵方差逆差距和平均差平均差方差角二階矩1-0.461474425-0.5432305510.7117430670.711743067-0.200045498-0.077242882-0.439254134對比度-0.46147442510.456621197-0.855130661-0.855130661-0.461539513-0.4345046630.99954201相關-0.5432305510.4566211971-0.43971376-0.439713760.2854463840.2495875470.444571965熵方差0.711743067-0.855130661-0.43971376110.2723608410.35353941-0.842498743逆差距0.711743067-0.855130661-0.43971376110.2723608410.35353941-0.842498743和平均-0.200045498-0.4615395130.2854463840.2723608410.27236084110.935948309-0.472914481差平均-0.077242882-0.4345046630.2495875470.353539410.353539410.9359483091-0.441762132差方差-0.4392541340.999542010.444571965-0.842498743-0.842498743-0.472914481-0.4417621321

成功進行紅棗圖像紋理描述、分類與分割的關鍵環節是紅棗紋理特征的提取。由圖4可知，一級紅棗的紋理特征參數介于20～30之間，二級紅棗的紋理特征參數介于30～40之間，三級紅棗的紋理特征參數介于36～40之間，二級紅棗與三級紅棗的紋理特征參數出現交集，交集率為 21.25%，采用紅棗紋理飽滿度進行區分。因此選擇以此來進行紋理分級并編寫MATLAB程序。

2.2 方法驗證以及實驗結果

重新選取30個紅棗樣本(每級10個)進行上述方法的檢驗。由圖5可知，依據紅棗的紋理特征對紅棗進行分級，一級紅棗的準確率為60%，二級紅棗的正確率為100%，三級紅棗的正確率為90%。實驗結果表明：采用MATLAB程序依據紅棗灰度化紋理圖像提取紅棗的紋理特征參數，基本可以實現對南疆紅棗的外觀品質分級檢測。

a, 一級紅棗；b, 二級紅棗；c, 三級紅棗圖4 不同級別紅棗條形圖Fig.4 Bar chart of three different grades of red jujube

圖5 驗證結果條形圖Fig.5 Bar chart of the tested results

3 結論

本研究運用圖像處理技術，對紅棗圖像進行采集、灰度化處理和分析，提取紋理特征參數。利用MATLAB圖像處理技術提取紅棗的紋理特征參數，根據特征參數的區分度以及相關性系數選取對比度與差方差對南疆紅棗依據紋理特征分級，基本可以實現對南疆紅棗的外觀品質分級檢測。

[1] 王學軍，閆乃更，白仲奎.提高南疆地區紅棗品質的措施[J].河北果樹，2013(4):54.

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[3] 王松磊，何建國，賀曉光，等.紅棗自動分級機分級執行系統的研制[J].寧夏工程技術，2009， 8(3):229-232，237.

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[6] 周健華.紅棗分級機的設計及試驗研究[D].烏魯木齊：新疆農業大學，2012.

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(責任編輯 張 韻)

Study on appearance quality classification based on detection of the striples of red jujube in Southern Xinjiang

ZHANG Ling-tong， LI Shou-ning， SUN San-min*

(CollegeofWaterResourceandArchitecturalEngineering，TarimUniversity，Alar843300，China)

Red jujube grading technology was mainly relied on artificial classification， which caused the low production efficiency and classification precision. With the development of nondestructive testing technology， computer technique was used to realize automatic classification of red jujube， which has become the best realization method. This paper took the external quality characteristics of red jujube as the research object， to explore the characteristic parameters acquisition and classification method for the external quality of red jujube， using the digital image processing technology based on MATLAB. Images were pre-processed and the image feature was extracted by using gray scale. The experimental results showed that this method can realize the collection of red jujube external characteristic parameters， thus realize the texture classification for Xinjiang red jujube， which has practical application value and guiding significance for the future appearance quality comprehensive classification of the red jujube based on machine vision.

southern Xinjiang red jujube; texture feature; automatic classification; characteristic parameters

10.3969/j.issn.1004-1524.2016.06.29

2015-09-18

國家自然科學基金項目(51369028)

張靈通(1988—)，男，河南商丘人，碩士研究生，從事農業水土工程研究。E-mail:854913405@qq.com

*通信作者，孫三民，E-mail: ssmaqx@126.com

S665.1；O433.4

A

1004-1524(2016)06-1089-05

張靈通，李壽寧，孫三民. 基于紋理南疆紅棗外觀品質應用研究[J].浙江農業學報，2016，28(6)： 1089-1093.