文章信息
- 王浩云, 李晓凡, 李亦白, 孙云晓, 徐焕良
- WANG Haoyun, LI Xiaofan, LI Yibai, SUN Yunxiao, XU Huanliang
- 基于高光谱图像和3D-CNN的苹果多品质参数无损检测
- Non-destructive detection of apple multi-quality parameters based on hyperspectral imaging technology and 3D-CNN
- 南京农业大学学报, 2020, 43(1): 178-185
- Journal of Nanjing Agricultural University, 2020, 43(1): 178-185.
- http://dx.doi.org/10.7685/jnau.201906067
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文章历史
- 收稿日期: 2019-06-30
2. 南京农业大学农业工程博士后流动站, 江苏 南京 210031
2. Postdoctoral Mobile Station of Agricultural Engineering, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210031, China
近年来, 高光谱成像技术因为集成了被测物体的图像和光谱信息, 从而能更加高效、准确地检测水果的品质[1-3], 已成为水果品质无损检测的重要手段。目前苹果内部品质高光谱检测指标主要集中在糖度、硬度和含水量这3类[4]。
现有研究主要针对单一品质参数, 如Mo等[5]利用高光谱吸收图像建立苹果内部糖度的偏最小二乘回归模型, 得出最优模型的相关系数和均方根误差分别为0.876和0.514°Brix。管晓梅等[6]提出一种优化偏最小二乘因子数的方法, 提高糖度模型的预测能力, 降低模型的复杂度, 将预测相关系数和均方根误差改善至0.871和0.604°Brix。Ekramirad等[7]对比偏最小二乘法、最小二乘法支持向量机和多元线性回归方法建立的苹果硬度预测模型, 得出偏最小二乘法建立的苹果硬度预测模型的相关系数最高达到0.92。Crichton等[8]利用光谱反射率信息估算苹果片含水量, 采用偏最小二乘法建立空间平均光谱反射率曲线的预测模型, 得到最终的含水量预测相关系数为0.99, 预测均方根误差为0.13。在以往的文献中[9-11]学者们也研究了多品质参数的同时检测, 但都是分别对单一品质参数进行建模后的多模型结合, 并未真正实现依靠相同信息和相同建模方法的多品质参数同时检测。
高光谱分析技术包含特征波长选择和回归建模2个步骤, 如:Dong等[12]采用连续投影算法(SPA)和无信息变量消除算法(UVE)从全谱中提取特征光谱, 采用偏最小二乘回归(PLS)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和反向传播(BP)算法建立模型, 分别预测苹果的糖度、硬度、含水量, 结果表明SPA-LSSVM模型的综合判断能力优于其他模型。Zhang等[13]在对苹果糖度的预测中选用竞争自适应重加权采样(CARS)、SPA、随机蛙跳算法(RF)以及CARS-SPA、CARS-RF组合算法从苹果高光谱图像中提取有效波长, 利用偏最小二乘和最小二乘支持向量回归算法, 在选定的有效波长基础上, 建立不同的预测模型, 结果表明基于CARS-SPA选择的10个有效波长的最小二乘支持向量回归模型预测效果最好。现有预测模型的特征波长选择方法复杂, 且提取的特征光谱相对集中, 丢失全波段信息。在预测算法的选择上仍采用多元线性回归、偏最小二乘回归、最小二乘支持向量机等传统算法, 模型的预测精度仍有很大的提升空间。
本文提出一种新的苹果高光谱多品质参数同时检测方法, 采用在全波段光谱中间隔相等波长抽取重组方法代替特征波长选择方法, 使高光谱图像包含全波段的光谱信息; 采用三维卷积神经网络(3D-CNN)代替原有回归建模方法, 提高了模型预测精度; 采用共享网络卷积层的方法对苹果糖度、硬度和含水量进行多任务学习, 最终实现苹果多品质参数的同时检测。
1 材料与方法 1.1 苹果品质参数采集及指标测定选取245个陕西洛川红富士苹果, 均为无明显缺陷和损伤的正常果实。使用ATAGO PAL-1数显糖度计测量苹果糖度, 方法参照文献[14]; 使用托普GY-4型数显水果硬度计测量水果硬度, 方法参照文献[15]; 苹果含水量测量参照《食品安全国家标准食品中含水量的测定:GB 5009.3—2016》的直接干燥法, 使用仪器为上海精宏DHG-9070A电热恒温鼓风干燥箱、奥豪斯CP423C电子天平等。每个样本测量3次, 取平均值。首先称出干净蒸发皿的质量为m1, 然后把苹果样本切为较小的苹果块, 取40~50 g苹果块置于蒸发皿中, 用保鲜膜封闭完好, 测出总质量m2, 取下保鲜膜放入到干燥箱中进行干燥, 干燥箱设置为105 ℃, 每隔3 h秤1次质量, 直到连续2次测得质量差值小于0.3 g, 此时质量记为m3。样本含水量计算公式如下:
(1) |
采用上海五铃光电科技公司的HSI-VNIR-0001高光谱成像系统, 波段范围为400~1 000 nm, 用以获得苹果的高光谱反射图像。参照文献[16]选择赤道为光源入射位置, 选择距离光源照射点0~10个像素区域上、下、左、右共4张反射图像(图 1红色矩形框), 作为苹果的感兴趣位置。
采集245个苹果样本的高光谱图像, 图像采集、去噪及样本扩充处理过程如下:
1) 由于获得的高光谱数据在仪器波长范围两端不稳定, 信噪比低, 因此去掉两端的光谱数据, 最终选择450~900 nm波段的图像进行分析。
2) 使用SG平滑算法对高光谱原始数据进行平滑处理, 屏蔽相对较低的光强信息。
3) 针对单个苹果, 在450~900 nm全波段, 采用图 1方法, 在全波段分别提取距离光源照射点0~10个像素区域的4张高光谱反射图像(图 2)。
4) 将过程3)中得到的高光谱图像, 在450~900 nm波段上间隔10个波段抽取, 重组为新的苹果高光谱图像以对原始高光谱图像进行样本扩充。最终得到9 800张11×11×45的苹果高光谱图像, 其中11×11为单波段光亮度图的像素大小, 共包含45个光谱波段信息。
1.3 基于三维卷积神经网络的多任务学习模型 1.3.1 三维卷积神经网络原理三维卷积神经网络是将二维网络的卷积和池化方式扩展至三维, 最早被用于人类行为识别[17], 其输入为三维向量, 通过三维卷积同时提取空间和时间2个维度的特征, 具有比二维网络更好的识别效果[18]。
三维卷积计算公式:
(2) |
式中:vijxyz为当前层输出; v(i-1)m(x+p)(y+q)(z+r)为当前层输入; wijmpqr是连接当前层vi和前一层vi-1的三维卷积核; bij为偏置项; f(·)为非线性激活函数, 通过三维卷积核对网络的三维输入进行特征提取。
三维池化计算公式:
(3) |
式中:vijxyz为当前层输出; v(i-1)jxyz为当前层输入; βij为池化权值; pooling为池化操作; bij为偏置项; f[·]为非线性激活函数。池化层的引入是对卷积层提取的特征进行降采样, 减少网络的复杂度, 在一定程度上能防止网络过拟合[19-20]。
本文将三维卷积神经网络引入苹果高光谱数据的检测中, 在原有二维网络仅能对单波段光亮度图像进行特征提取的基础上, 增加对高光谱全波段信息的捕捉, 以提高网络最终的检测精度。
1.3.2 多任务学习原理传统机器学习方法通常训练单一模型或多个模型融合来优化某一特定任务, 但仅仅关注单一任务, 可能忽略其他可以帮助优化的重要信息, 这些信息可能来自相关任务的训练。多任务学习就是要共享相关任务之间的特征信息, 增加模型的泛化能力, 同时提高各个相关任务模型的性能[21-22]。深度神经网络中的多任务学习主要包括参数的硬共享与软共享两种机制。参数的硬共享可以共享网络的所有隐层, 但保留任务相关的输出层, 而参数的软共享对每个任务都有独立的网络模型, 通过模型参数距离的正则化来保障参数的相似, 从而完成共享特征的传递[23-24]。
苹果的糖度、硬度、含水量等同属苹果的品质参数, 它们共同决定苹果的品质, 同时各个品质参数内部也存在相关性。因此本文将多任务学习方法引入苹果品质参数检测研究中, 通过共享三维卷积神经网络卷积层的方法, 设计一个网络同时完成糖度、硬度、含水量的检测, 既减少训练成本, 又降低任务的过拟合风险, 同时相对于传统模型提高预测精度。
1.3.3 苹果高光谱多品质参数同检网络设计基于上述分析, 本文建立的网络模型如图 3所示, 其主要包括共享的3个三维卷积层和1个三维池化层以及单独的3个全连接层。网络输入为11×11×45的苹果三维高光谱图像, 第1层为卷积层, 卷积核大小为3×3×5, 通道数为6;第2层为池化层, 池化窗口大小为2×2×2;第3层为卷积层, 卷积核大小1×1×7, 通道数为16;第4层为卷积层, 卷积核大小为3×3×5, 通道数为32。选用ReLu激活函数, 通过3个全连接层后输出样本糖度、硬度、含水量的预测信息。
本文采用Softmax分类器, 如公式(4)所示。其中样本数量为m, 糖分、硬度、水分的类别数分别为n1、n2、n3, 损失函数(L)由糖分、硬度、水分3个分类任务的交叉熵损失之和组成。
(4) |
测定245个苹果的糖度、硬度、含水量的品质参数信息, 其数值分布如表 1所示。
品质参数Quality parameters | 最小值Minimum | 最大值Maximum | 平均值Mean | 标准差Standard deviation |
糖度/(°Brix) Brix | 8.33 | 18.26 | 13.29 | 2.90 |
硬度/(kg·cm-2) Firmness | 3.06 | 10.53 | 4.59 | 1.06 |
含水量/% Moisture | 77.95 | 90.69 | 85.03 | 0.03 |
根据苹果品质参数实测值, 糖度的范围为8.33~18.26°Brix, 将其分为11类, 类间隔为1°Brix; 硬度范围为3.06~10.53 kg · cm-2, 将其分为11类, 类间隔为0.5 kg · cm-2; 含水量范围为77.95%~90.69%, 将其分为11类, 类间隔为10%。本文所提模型为分类模型, 将所测样本归类到对应的糖度、硬度、含水量类别, 最终得到较为准确的分类结果。
采集245个苹果高光谱图像, 经1.2节流程处理后得到共计9 800苹果高光谱图像数据, 通过SPXY法进行数据集划分, 其中80%(7 840个)样本作为训练集, 20%(1 960个)样本作为测试集。
2.3 苹果品质参数检测算法评价指标选用预测准确率(ACC)以及样本测量值与预测值之间的相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)作为算法预测精度的评价指标, 其计算见式(5)—(8):
(5) |
式中:f0表示预测正确的样本数; f表示总样本数。
(6) |
式中:n表示样本个数; yi表示第i个样本的实测值;
(7) |
式中:n表示样本个数; yi表示第i个样本的实测值;
(8) |
式中:SD表示样本的标准偏差。RPD值越大, 说明模型的预测能力越好, 准确度越高。
2.4 苹果品质参数预测结果本文采用TensorFlow平台, 使用一块NVIDIA Tesla K40c显卡进行训练和测试。使用Adam动量优化算法, 采用批量训练的方法, 设置批大小为64, 将学习率设为0.001, 网络迭代300次后, 趋于稳定。最终苹果品质参数预测的准确率如表 2所示。
指标Item | 糖分Brix | 硬度Firmness | 水分Moisture | 联合Combination |
训练集准确率Calibration set accuracy | 98.79 | 97.69 | 98.16 | 91.22 |
测试集准确率Prediction set accuracy | 93.97 | 92.29 | 93.36 | 89.84 |
除了间隔10个波段对高光谱图像进行抽取重组, 还尝试其他间隔的抽取方法, 最后检测的准确率如表 3所示。
指标Item | 间隔波段数Number of bands interval | ||||||||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | |
糖度Brix | 95.34 | 94.79 | 94.70 | 94.10 | 93.97 | 89.95 | 84.45 | 83.92 | 79.54 |
硬度Firmness | 93.79 | 93.77 | 92.34 | 92.29 | 92.29 | 92.16 | 89.73 | 81.16 | 77.53 |
含水量Moisture | 96.65 | 96.55 | 94.18 | 93.37 | 93.36 | 93.31 | 92.71 | 85.60 | 71.16 |
联合Combination | 92.17 | 90.33 | 90.27 | 90.10 | 89.84 | 85.14 | 79.10 | 70.22 | 64.29 |
由表 3得到预测准确率的变化趋势(图 4)。从图 4可以看出, 糖度预测准确率在间隔11个波段抽取时明显降低, 导致联合预测准确率也明显降低, 而少于10个波段这样更密集的抽取对最终的预测结果影响不大, 但密集抽取导致模型训练和测试时间成倍增加。考虑模型训练的成本以及实用性, 我们选择间隔10个波段对原始高光谱图像进行抽取重组。
2.5 与传统方法对比选择的对比算法包括常用的特征波段提取方法:无信息变量消除(UVE)、连续投影算法(SPA)、竞争自适应重加权(CARS)、随机蛙跳算法(RF); 常用的回归建模方法:偏最小二乘回归(PLS)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、反向传播(BP)。将上述训练好的三维神经网络作为苹果高光谱数据的特征提取方法, 将提取到的三维特征与糖度、硬度、含水量等品质参数进行回归分析, 结果如表 4—6所示。采用3D-CNN提取特征进行LSSVM回归建模, 苹果糖度的相关系数(Rp)最高为0.827, RMSE为1.129, RPD为1.850, 相比最好传统算法组合RF+BP的精度提高15.0%。采用3D-CNN提取特征进行BP回归建模, 苹果硬度的Rp最高为0.755, RMSE为0.691, RPD为1.483, 相比最好传统算法组合RF+BP的精度提高17.0%;采用3D-CNN提取特征进行BP回归建模, 苹果含水量的Rp最高为0.862, RMSE为0.011, RPD为1.992, 相比最好传统算法组合BP+RF的精度提高17.2%。因此, 本文提出的基于3D-CNN的苹果高光谱多品质参数联合检测模型比传统模型具有较好的检测效果。
回归建模方法 Regression modeling method |
特征提取方法 Feature extraction method |
训练集Calibration set | 测试集Prediction set | 相对分析误差 RPD |
|||
相关系数 Rc |
均方根误差 RMSE |
相关系数 Rp |
均方根误差 RMSE |
||||
PLS | UVE | 0.627 | 1.366 | 0.622 | 1.291 | 1.628 | |
SPA | 0.650 | 1.324 | 0.646 | 1.250 | 1.682 | ||
CARS | 0.698 | 1.229 | 0.680 | 1.188 | 1.770 | ||
RF | 0.699 | 1.227 | 0.684 | 1.181 | 1.782 | ||
3DCNN | 0.810 | 1.213 | 0.809 | 1.110 | 1.833 | ||
LSSVM | UVE | 0.634 | 1.356 | 0.630 | 1.209 | 1.716 | |
SPA | 0.662 | 1.334 | 0, 661 | 1.157 | 1.775 | ||
CARS | 0.699 | 1.197 | 0.689 | 1.145 | 1.813 | ||
RF | 0.713 | 1.198 | 0.702 | 1.148 | 1.833 | ||
3DCNN | 0.831 | 1.190 | 0.827 | 1.129 | 1.850 | ||
BP | UVE | 0.617 | 1.256 | 0.609 | 1.171 | 1.564 | |
SPA | 0.664 | 1.335 | 0.663 | 1.165 | 1.579 | ||
CARS | 0.671 | 1.129 | 0.669 | 1.129 | 1.762 | ||
RF | 0.710 | 1.183 | 0.719 | 1.113 | 1.889 | ||
3DCNN | 0.811 | 1.170 | 0.810 | 1.102 | 1.922 |
回归建模方法 Regression modeling method |
特征提取方法 Feature extraction method |
训练集Calibration set | 测试集Prediction set | 相对分析误差 RPD |
|||
相关系数 Rc |
均方根误差 RMSE |
相关系数 Rp |
均方根误差 RMSE |
||||
PLS | UVE | 0.473 | 0.745 | 0.461 | 0.713 | 1.251 | |
SPA | 0.502 | 0.727 | 0.493 | 0.695 | 1.284 | ||
CARS | 0.540 | 0.704 | 0.538 | 0.668 | 1.334 | ||
RF | 0.610 | 0.658 | 0.605 | 0.628 | 1.421 | ||
3DCNN | 0.731 | 0.633 | 0.716 | 0.610 | 1.603 | ||
LSSVM | UVE | 0.501 | 0.737 | 0.501 | 0.708 | 1.367 | |
SPA | 0.547 | 0.712 | 0.539 | 0.669 | 1.379 | ||
CARS | 0.618 | 0.668 | 0.612 | 0.625 | 1.330 | ||
RF | 0.629 | 0.645 | 0.620 | 0.618 | 1.443 | ||
3DCNN | 0.751 | 0.655 | 0.741 | 0.665 | 1.709 | ||
BP | UVE | 0.547 | 0.608 | 0.545 | 0.608 | 1.213 | |
SPA | 0.578 | 0.611 | 0.569 | 0, 619 | 1.339 | ||
CARS | 0, 654 | 0.627 | 0.641 | 0.621 | 1.417 | ||
RF | 0.653 | 0.629 | 0.645 | 0.601 | 1.483 | ||
3DCNN | 0.753 | 0.703 | 0.755 | 0.691 | 1.483 |
回归建模方法 Regression modeling method |
特征提取方法 Feature extraction method |
训练集Calibration set | 测试集Prediction set | 相对分析误差 RPD |
|||
相关系数 Rc |
均方根误差 RMSE |
相关系数 Rp |
均方根误差 RMSE |
||||
PLS | UVE | 0.653 | 0.015 | 0.651 | 0.014 | 1.693 | |
SPA | 0.657 | 0.015 | 0.647 | 0.015 | 1.684 | ||
CARS | 0.701 | 0.014 | 0.698 | 0.013 | 1.809 | ||
RF | 0.710 | 0.013 | 0.704 | 0.013 | 1.839 | ||
3DCNN | 0.854 | 0.012 | 0.851 | 0.012 | 1.935 | ||
LSSVM | UVE | 0.697 | 0.016 | 0.697 | 0.016 | 1.679 | |
SPA | 0.707 | 0.016 | 0.702 | 0.015 | 1.773 | ||
CARS | 0.725 | 0.018 | 0.719 | 0.013 | 1.816 | ||
RF | 0.732 | 0.012 | 0.728 | 0.013 | 1.917 | ||
3DCNN | 0.858 | 0.015 | 0.847 | 0.016 | 1.910 | ||
BP | UVE | 0.703 | 0.018 | 0.698 | 0.013 | 1.779 | |
SPA | 0.715 | 0.012 | 0.712 | 0.014 | 1.897 | ||
CARS | 0.709 | 0.013 | 0.709 | 0.013 | 1.941 | ||
RF | 0.743 | 0.013 | 0.735 | 0.013 | 1.944 | ||
3DCNN | 0.874 | 0.012 | 0.862 | 0.011 | 1.992 |
1) 通过三维卷积神经网络(3D-CNN)构建的苹果品质参数检测模型, 增加对全波段光谱信息的提取, 比传统方法因选择特征波段而造成波段信息丢失的检测精度有较大提升。
2) 针对传统方法不能实现依靠相同信息和相同建模方法的多品质参数同时检测的问题, 引入多任务学习方法, 通过共享网络卷积层, 实现多任务的同时检测。结果表明该方法能同时检测苹果糖度、硬度、含水量, 且精度较高。
3) 探索对高光谱图像进行间隔波段抽取重组后检测的效果, 使用较少波段的高光谱图像也能达到预测精度。表明本算法适用于较低精度的高光谱图像, 能降低图像采集和模型训练成本。
基于高光谱图像和三维卷积神经网络(3D-CNN)的苹果多品质参数检测方法对苹果糖度、硬度、水分同时检测的准确率还有待提高, 后续将引入特征融合的方法进一步提高模型预测精度。
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