基于機(jī)器學(xué)習(xí)和多光譜成像分類的茄子種子分類方法研究

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基于機(jī)器學(xué)習(xí)和多光譜成像分類的茄子種子分類方法研究

摘要：在這項(xiàng)研究中，選擇了十五種不同品種的茄子種子進(jìn)行多光譜成像技術(shù)的判別分析。從多光譜圖像中獲取的 78個(gè)特征從單個(gè)茄子種子中提取，然后使用SVM和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (1D-CNN) 進(jìn)行分類，總體準(zhǔn)確率分別為90.12%和94.80%。還采用了二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2D-CNN）對種子品種進(jìn)行判別，準(zhǔn)確率達(dá)到了90.67%。這項(xiàng)研究不僅證明了結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的多光譜成像可以作為一種高通量、無損的工具來區(qū)分種子品種，而且還揭示了種子殼的形狀可能與母本不完全相同，因?yàn)檫z傳和環(huán)境因素。

圖像采集設(shè)備VideometerLab 4 (VM)如圖1(a)所示。VM 配備了 19 個(gè) LED。每個(gè)LED發(fā)出具有指定中心波長的光。儀器采集19個(gè)波段的多光譜圖像，空間分辨率為2192×2192。每個(gè)像素代表從紫外到近紅外（365~970 nm）的光譜反射率。由于種子和藍(lán)色背景之間的顏色對比，種子可以很容易地從圖像中分割出來。圖像處理程序使用 VideometerLab 軟件完成。MATLAB用于開發(fā)分類模型。茄子十五種品種在 2017 年收獲用于該實(shí)驗(yàn)。所有種子均由河北農(nóng)業(yè)大學(xué)省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育。將隨機(jī)數(shù)量的種子放入直徑為9厘米的培養(yǎng)皿中進(jìn)行圖像采集（圖1（b））。種子總數(shù)為2872個(gè)，其中隨機(jī)選擇20%的種子作為測試集，10%作為驗(yàn)證集，其余樣本作為訓(xùn)練集。表1顯示了每個(gè)品種的種子數(shù)量。采用Otsu方法獲得二值圖像，并進(jìn)行一系列形態(tài)學(xué)操作以去除背景中的噪聲。分水嶺算法用于圖像分割。圖 1(c)顯示了分割后的連接種子圖像的邊界，圖1(d) 顯示了分割后的單個(gè)種子。

圖1.圖像采集和圖像分割。(a) VideometerLab4用于圖像采集。(b) 茄子種子的多光譜圖像（查看模式：sRGB）。(c) 分水嶺算法分割的種子邊界圖像。(d)單個(gè)種子的圖像。

圖3顯示了15個(gè)茄子品種的平均光譜反射率。不同品種的平均光譜之間僅存在微小差異。15個(gè)品種的光譜曲線趨勢相似，在515~540nm范圍內(nèi)呈下降趨勢。17-38的光譜反射率在15個(gè)品種中最高；其他品種在同一范圍內(nèi)。大多數(shù)品種的光譜曲線相互交叉或重疊。

圖3.十五種茄子種子的平均反射率

使用SVM和1D-CNN 開發(fā)了基于提取特征的判別模型。RBF、poly 和線性核函數(shù)用于SVM。具有線性核函數(shù)的SVM算法的最佳精度為91.28%。表現(xiàn)最好的模型是CNN，分類準(zhǔn)確率為94.80%。圖 2(a)–4(d) 顯示了訓(xùn)練損失、訓(xùn)練準(zhǔn)確度、測試損失和測試準(zhǔn)確度。損失隨著迭代而急劇下降，而分類精度迅速提高，這表明快速收斂。