基于颜色特征的山药加工成熟度识别

钟义贵 蔡洁娜 冯森林 陈宜珠 彭泓 敖翔 顾慧瑶

中国药膳是以中医学、烹饪学和营养学理论为指导，严格按照中草药配方，具有一定的药用价值，并且拥有色、香、味和形的美味佳肴。它既以药为食，又以药赋食，药借食之力，食助医之力，二者相辅相成、相得益彰，能防病、养生、延年益寿。在药膳加工中，每种食材的保健成分能否充分释放出来将决定药膳功效的好坏，所以研究药膳每种食材的加工至关重要。

阳春白雪糕是中国药膳之一，原料包括茯苓、茯实、山药、莲子等，其中，山药具有健脾、补肾、润肺、止咳、化痰、降血糖、促进消化等作用。传统的评估山药加工成熟度的方法是由训练有素的人员通过人工视觉评估完成，难免带有主观的成分，质量的标准化也难以保证。随着人工智能技术的发展，药膳加工的手工作业方式逐渐迈向智能化。智能化加工可以提高药膳加工的质量控制精度，提升药膳的养生作用，在中国药膳的加工中具有一定的商业前景。

本文以山药为例，研究了机器视觉技术在中国药膳加工中的应用，将对山药成熟度的人工判断转化为一个机器视觉系统，通过颜色特征实现山药加工成熟度的智能化识别，以减少主观成分，确保药膳的质量。具体来说，主要是利用采样、图像二进制转换、分水岭分割和边缘检测进行图像分割，根据彩色直方图判断山药加工成熟度。

一、采样

本研究首先从图像采集开始。先从当地市场采集具有相同成熟期的山药样品，再经过去皮和洗涤，然后进行水蒸加工。在加工过程中，每1分钟采集一次图像，直到山药完全蒸熟。

二、图像处理

使用Matlab2010b的图像处理工具箱对采集的图像进行处理，主要包括预处理、图像二值化、图像分割和后处理4个步骤。

1.预处理。预处理是图像分割的关键步骤，在这一步中将图像灰度化。灰度化使三通道图像简单化，减少了输入图像中的噪声和图像数据量，提高了图像质量和图像处理速度。预处理采用原始彩色（RGB）图像，并使用MATLAB命令rgb2gray将图像转换为灰度图像。

2.图像二值化。图像二值化是以明显的黑白效果呈现整个图像的过程，采用合适的阈值，得到能够反映图像整体和局部特征的二值图像。

3.图像分割。图像分割是根据图像的颜色和对象等特征，将图像划分为区域的过程。这些区域是像素集，具有有关对象的一些有意义的信息。图像分割的结果是更具意义、更易于理解和分析的图像形式，本文采用分水岭分割法。分水岭分割是一种基于形态学的图像分割方法，先通过mesh（）函数获取灰度图像的类似集水盆地图，再使用sobel（）算子进行梯度运算，获取梯度图，然后使用watershed（）分水岭算法获取图像的分水岭，最后将分水岭与原始图像结合，从原始图像对分水岭进行观察。

4.后处理。在对图像进行分水岭分割后，有意义的区域已被大致分割，但边缘相对模糊。为了细化边缘，提高区域分割的精度，采用Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子进行边缘检测。边缘检测方法是识别和定位图像中尖锐不连续的过程，通过比较3种不同边缘检测算子的边缘检测结果，最终选择基于Canny算子的边缘检测（图3、图4），结合高斯滤波来降低噪声。经过边缘检测和降低噪声之后，可以清晰地描绘出山药的形状，获取其具有意义特征的部分。

三、颜色特征提取

对图像进行上述处理后，可以对有意义的特征部分进行分割，然后通过颜色直方图实现对该部分的颜色特征提取。可以通过计算每种颜色的像素数，从而构造图像的颜色直方图。

颜色直方图可以基于不同的颜色空间和坐标系，本文使用的颜色空间是HSV空间，这是直方图中最常用的颜色空间，它的三个组件分别表示色调、饱和度和值。

为了计算颜色直方图，需要将颜色空间划分为几个小的颜色间隔，每個单元成为直方图的一个单元，这个过程称为颜色量化。然后，通过计算每个单元中的像素数来获得颜色直方图，如图5、图6所示。

从图5、图6可以看出，山药在加工过程中，不同时刻的颜色特征是不同的，因此可以通过颜色特征来检测山药的加工成熟度。

四、结论

本文探讨了山药图像的颜色特征，发现不同加工时期的山药图像具有不同的颜色特征，可以作为判断山药是否加工完成的指标之一。本研究可用于阳春白雪糕的加工，根据颜色特征判断各种食材是否达到成熟条件，促进加工过程的智能化。这种模式可以减少主观成分并降低成本，并且比传统的人工检测更加精确和高效。

*通信作者：钟义贵（1963-），博士研究生，高级工程师，主要从事植物产品智能企业系统的教学和研发工作。