储粮害虫检测和分类识别技术的研究

图像识别检测对多头害虫识别、隐匿于粮粒中 的幼虫以及图像处理的实时性问题有待继续研究， 特别是在特征提取方面、识别速度等方面，是我们 今后努力的方向。
表 １ 各 种 储 粮 害 虫 检 测 新 技 术 优 缺 点 及 发 展 趋 势
储粮害虫 检测新技术
优 点
缺 点
待解决问题和发展趋势
软 Ｘ射线 非破坏性，可检测内 设备价格较高，速度 低能量 Ｘ 射线的屏蔽
摘 要 储粮害虫是粮食损失的一个重要因素，储粮害虫的实时监测是进行综合防治的 一种有效手段，也是近年来的研究热点。研究了近年来国内外储粮害虫检测新技术，如：基 于图像识别法的外部粮虫检测新技术和基于软 Ｘ射线成像检测、电导检测、微波雷达检测、 近红外检测、声音检测等方法的内部粮虫检测新技术，分析了各种检测方法的优缺点，重点 研究了图像检测识别方法并给出了今后发展趋势。
对于不同成虫或幼虫反
检测 间短
差较小时的检测
样本湿度敏感
可检测钻蛀和非钻蛀
声音检测
害虫，确 定 虫 害 程 度，轻便、简单、快
实际粮仓存在储粮害 虫声信号较弱与环境
检测粮虫可听声转移到 检测超声，突破原有声
速、灵敏度高
噪音之间的矛盾 模型建立发射声模型
外部粮 图像识
虫检测 别检测
新技术
可操作性强，易于实 无法检测内部粮虫
关键词 储粮害虫检测 图像识别检测 声音检测
粮食对于经济发展和社会稳定具有十分重要的 意义，储藏不当会给国家造成巨大的损失，其中储 粮害虫的危害是粮食损失的一个重要原因。害虫的 实时检测是进行综合防治的一种手段，只有准确的 检测和正确的识别， 才 能 有 目 的 的 防 治。 《粮 食 科 技十二 五 发 展 规 划 》［１］指 出： 研 发 感 知 粮 食 温 度、 湿度、品质、数量和粮堆中气体、霉菌、害虫的图 像的粮食专用传感器，利用专用传感器等技术，逐 步实现对粮食库存信息的智能化监控为优先发展的 技术领域。因此，研究储粮害虫的检测技术和分类 识别方法具有重要的实际应用价值。
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２０１４ （１）
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储粮害虫检测和分类识别技术的研究＊
路 静１ 傅 洪 亮１，２ （１ 河 南 工 业 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院 ４５０００１） （２ 河 南 工 业 大 学 粮 食 信 息 处 理 与 控 制 教 育 部 重 点 实 验 室 ４５０００１）
图像预处理可以改善图像数据，弱化不需要的 变形，突出后续处理工作中涉及到的图像特征，在
此基础上将图像分割成各具特性的区域并提取出感 兴趣的目标。图 像 预 处 理 由 最 初 的 Ｈａｂｉｂ Ｇａｓｓｏｕ－ ｍｉ对 图 像 的 增 强 、Ｄｒ．Ｊｅｆｆｒｅｙ 对 图 像 的 分 割 、 黄 凌 宵对图像的去噪这些基本的图像处理到复杂的数学 的应用：２００９年， 谭 佐 军 等 ［１０］ 针 对 储 粮 害 虫 图 像 的一些无量纲的特征丧失旋转不变性， 利用 Ｚｅｒｎｉ－ ｋｅ 矩计算无明显直线的储粮害虫图像的倾斜角 度， 利用无量纲的特征形成适 于 分类 的 最 优 知识库； ２０１０年，周龙 等 ［１１］ 针 对 储 粮 害 虫 图 像 复 原 中 点 扩 展函数矩阵的逆矩阵不存在的情况，提出用奇异值 分解和 Ｍｏｏｒ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广 义 逆 来 复 原 由 运 动 造 成 的图像模糊。
和网络技术实现作物病虫草害的远程图像识别与诊 断，张红梅 等 ［１６］ 采 用 ＢＰ 神 经 网 络 对 粮 虫 进 行 分 类和识别，卢 军 等 ［１７］ 利 用 模 糊 聚 类 分 析 实 现 了 对 储粮害 虫 的 动 态 模 糊 聚 类 分 析。２０１１ 年， 韩 安 太 等 ［１８］ 人将 压 缩 感 知 应 用 于 害 虫 的 分 类 中， 利 用 害虫训练样本构造训练样本矩阵，通过求解范数意 义下的最优化问题实现害虫测试样本的稀疏分解， 利用该方 法 对 粮 虫 分 类， 识 别 率 可 达 ９８％， 为 粮 虫识别分类带来了新思路。
现
多头害虫识别，隐匿于 粮粒中的幼虫以及图像 处理的实时性问题
３ 结论及展望
如表１，上述方法在特定 场 合 对 于 储 粮 害 虫 的 检测具有一定效果，每种方法都有不完善的方面， 难以满足目前粮库中害虫检测的需要，主要原因是 不能准确地在线检测、设备造价高、难以实际应用 等问题。当前的储粮害虫检测正朝着多元化及现代
声音检测法是通过获取害虫在活动、进食和通 讯时发出的声音来识别害虫种类和监测害虫数量的 方法。Ｍａｎｋｉｎ［７］等 发 现 声 信 号 在 时 频 特 征 上 能 够 反映害虫种群特征，之后耿森林 等 ［８］ 证明了害 虫 声 频 域 特 征 比 时 域 特 征 对 识 别 害 虫 种 类 更 可 靠； Ｆｌｅｕｒａｔ［９］等提出 基 于 储 粮 害 虫 活 动 声 谱 的 分 类 方 法，可以检测害虫并识别其生长阶段。实际粮仓存 在储粮害虫声信号较弱与环境噪音之间的矛盾，从 检测粮虫可听声转移到检测超声、在害虫种类繁多 时如何有效地提取害虫的声音特征、突破原有声模 型建立声发射模型是声音检测方法的发展趋势。
２ 外部粮虫检测新技术
２０世纪９０年代初，邱道 尹 带 领 的 图 像 识 别 课 题组提出了基于图像识别的害虫在线检测，利用害 虫的颜色、形态学等特征，运用机器视觉、数字图 像处理和模拟识别等技术结合来实现储粮害虫的在 线检测，由于可操作性强且易于实现，得到了很大 的发展。图像识别检测一般包括几个阶段：图像预 处理、图 像 特 征 分 割、 特 征 提 取 和 自 动 分 类 器 设 计。
１ 内部粮虫检测新技术
软 Ｘ 射线检测法根据谷粒受到害虫侵染后，
谷粒密度下降而使成像有所变化，是一种非破坏性 检测方 法。Ｋａｒｕｎａｋａｒａｎ［２］等 根 据 软 Ｘ 射 线 成 像， 准确识别出受米象幼虫、成虫和蛹感染的小麦粒， 准确率达 ９７％ 以上。软 Ｘ 射线检测法能够快 速地 检测谷物的许多内在缺陷，但该技术很难将幼虫及 象甲科害虫卵与粮粒密度较大部分区分开，对低能 量 Ｘ射线的屏蔽等问题有待解决提高。
特征提取和特征优化在图像识别中非常重要， 特征的表 征 性 能 直 接 决 定 了 识 别 分 类 的 效 率 和 精 度。特征的提取经历了：沈佐锐等对数学形态特征 的提取、邱道尹等对颜色和纹理特征的提取、张红 梅等 对 数 理 统 计 特 征 的 提 取， 之 后 在 ２００７ 年， Ｚｈａｏ［１２］等提 出 基 于 Ｇａｂｏｒ 的 纹 理 特 征 提 取 方 法， ２０１０ 年 黄 世 国［１３］等 提 出 与 角 度 无 关 的 Ｇａｂｏｒ－ ＳＶＭ 方法用于害虫识别，通过与传统的 Ｇａｂｏｒ 纹 理 和 灰 度 共 生 矩 阵 纹 理 的 比 较， 证 明 ＡＩＧａｂｏｒ识 别算法可以克服纹理特征易受图像分辨率、光照等 因素影响的 不 足。２０１２ 年， 张 红 涛 等 ［１４］ 针 对 储 粮 害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点，提出 基于 核 Ｆｉｓｈｅｒ 判 别 分 析 的 粮 虫 特 征 压 缩 方 法， 利 用高斯径向基核函数，对特征选择后的十维原始数 字特 征 进 行 核 Ｆｉｓｈｅｒ 判 别 分 析， 在 有 效 降 低 特 征 维数的同时，提高了类别之间的可分性。在实际问 题中，特征提取可能受到背景、光照、视角、大小 等噪声干扰，如何提取具有良好表征性能且受噪声 干扰较小的特征参数，是应用研究的重要问题。目 前特征提取呈现出多种特征的融合、多种提取方法 的结合、与图像分割方法相适应的趋势。
化的方向发展，例如，害虫检测技术不再仅仅局限 于图像和声音等单个技术的发展，而是趋于多种技 术的相互融合，相互交叉；在科技发展方面，更多 的新兴技术正投入到害虫的防治中：像素更高的摄 像头、识别率更好的分类器以及最新开发出的传感 器等设备，都为害虫的检测带来了新的研究方向。
参 考 文 献 １ 粮 食 科 技 十 二 五 发 展 规 划 ２ Ｋａｒｕｎａｋａｒａｎ Ｃ，Ｊａｙａｓ Ｄ Ｓ，Ｗｈｉｔｅ，Ｎ．Ｇ．Ｓｏｆｔ ｘ－ｒａｙ
第 ４３ 卷
储粮害虫检测和分类识别技术的研究
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过发射和反射雷达频率来区分。微波雷达检测法可 以大规模取样，但只能检测运动害虫，当害虫活动 的声音信号相对于背景噪声弱时，需做屏蔽背景噪 声处理，有一定的难度。
近红外检测法是根据谷物内部化学成分和物理 结构的改变所致虫蛀粒与正常粒的图像之间有较大 区别。Ｄｏｗｗｅｌｌ［５］等指出 近 红 外 检 测 法 可 以 用 于 检 测寄生在小麦中的几种象甲科害虫，并可以用于检 测小麦外部和内部害虫 的 侵 染。Ｋｉｍ［６］等 指 出 近 红 外检测法既可用于定性分析又可用于定量分析。近 红外检测法能直接进行检测，节省大量时间，但检 测虫害程度较轻的谷物时效果不佳，对于不同成虫 或幼虫反 差 较 小 的 情 形 种 类 鉴 别 达 不 到 满 意 的 效 果，对谷物样本的湿度较为敏感，这些是有待解决 的问题。
成像检测 部活虫和死虫
较慢
问题
电导检测 花费少，零误识率
检测效率不理想，检 测不出内部有死虫的 单粒样品输入问题 粮粒
内部 微波雷 粮虫 达检测 可大规模取样 检测
只能检测运动害虫
害虫活动的声信号相对 于背景噪声弱时，解决 屏蔽背景噪声处理问题
新技 术
近红外
可直接进行检测，时
检测虫害程度较轻的 谷物时效果不佳，对
微波雷达检测是 Ｒ．Ｗ ．Ｍａｎｋｉｎ［４］提 出 的 基 于 多普勒效应的储粮害虫检测法。微波遇到移动物体 的反射后会产生多普勒效应，当害虫向接收器方向 移动时雷达的反射频率会略高于发射频率，反之反 射频率会低于发射频率，即经反射后的微波与发射 波信号的频率会产生微小的偏移，粮虫的运动可通
＊ 通讯地址：郑州市高新技术开发区莲花街河南工业大学１１１２０信箱
传统的储粮害虫检测方法有取样法和诱集法， 这两种方法受人为因素和环境影响较大，效率低， 在实际应用上受到限制。本文研究了近年来国内外 储粮害虫检测新技术，如：基于图像识别法的外部 粮虫检测新技术和基于软 Ｘ 线成像检测、电导检 测、微波雷达检测、近红外检测、声音检测等方法 的内部粮虫检测新技术，分析了各种检测方法的优 缺点，重点研究了图像检测识别方法并给出了今后 发展趋势。