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摘 要：根据果实的不同采摘用途,做到适期采收,方能获得更高的经济收益,用淀粉-碘染色法确定苹果成熟度是一种 实用的方式。但是直接通过肉眼对比判断苹果染色级数来计算淀粉指数会受到人主观选择意向的影响,可能会错误的判断采收 期。本文利用图像颜色特征去判断苹果染色级数。对静宁一号苹果的淀粉染色图像进行不同颜色模型分量的测定与计算,对不 同颜色分量进行相关性分析, 并求出拟合性最强的方程模型, 并对比其他种类苹果进行验证。试验结果表明, R 分量与淀粉染 色级数的相关性最高,且得出的方程模型在其他品种的苹果身上得到了较好的验证。
关键词：苹果,颜色模型,淀粉染色级数,相关性分析,方程模型
Study on the Relationship Between Apple Color Model Component and Starch Dyeing Order
WANG Yefeng, HAN Junying, CHEN Baihong, MAO Juan, CHEN Junkang
(College of Information Science and Technology,Gansu Agricultural University, Lanzhou Gansu 730070)
【Abstract】：According to the different picking uses of fruits, only when the fruits are harvested at the appropriate time can we obtain higher economic benefits. It is a practical way to determine the maturity of apples by starch iodine staining. However, calculating the starch index directly by comparing the dyeing grades of apples with the naked eye will be affected by people's subjective choice intention, and may misjudge the harvest time. In this paper, we use the image color characteristics to judge the apple dyeing order. The starch dyeing image of Jingning No.1 apple was measured and calculated by different color model components, and the correlation analysis of different color components was carried out, and the equation model with the strongest fitting was obtained, which was verified by comparing with other kinds of apples. The experimental results show that the correlation between R component and starch dyeing order is the highest, and the equation model obtained has been well verified on other varieties of apples.
【Key words】：Apple;color model;starch dyeing order;correlation analysis;equation model
0 引言
我国作为世界上第一大苹果生产国,确定苹果的采 收期显得尤为重要,适宜的成熟度采收能有效减少贮藏 期间果实的褐变、腐烂等品质劣变现象,维持果实较好 的营养品质,而且具有良好的贮藏特性 [1],选择合适的 苹果采收期显得尤为重要。
大量研究表明,用淀粉—碘染色法去判断苹果的采收期,是国内外都普遍应用的一种简易、可行的方法。 早在 1936 年,Davis 就建立了 McIntosh 苹果的染色 图谱,以此为当地不同年份 McIntosh 苹果采收提供科 学依据。国内借鉴此方法为自然环境不同地区不同种类 的苹果制作了染色图谱,并结合苹果成熟过程中硬度、 可溶性固形物含量、可滴定酸等含量指标,来判断苹果 适合的采收期 [2-6],为来年的苹果采收提供一定的依据。制作染色图谱的方法是通过对比 Blanpied 等的标准染 色图谱进行对照,挑选出与标准染色图谱染色程度相近 的样本进行拍照作为对照样本。但是目前对苹果淀粉染 色级数判断并没有客观的标准,需要确定淀粉染色指数 时,将采收好的大量苹果染色样本与以往制作好的淀粉 染色图谱对比,利用公式(1),计算出淀粉指数,从而 估计采收期。这种方法缺乏一个量化的指标去反映苹果 淀粉水解过程,导致在对比判断新苹果采收期时,不同 的人会带有一定的主观性,从而影响淀粉指数的计算, 会导致采收期的错误判断。尤其在苹果成熟度低的时 候,苹果染色图像染色呈现出由内向外不规则的扩散, 且不易量化,不好判断其淀粉染色级数,如图 1 所示。 并且在判断一些成熟过程中淀粉指数变化不明显的苹果 时,这种方法可能会计算出错误的淀粉指数,影响该苹 果采收期的判断。如图 2 所示, 2001 富士品种随着成 熟期的变化淀粉指数变化并不大,错误的对比分类可能 会影响采收期的判断。
近年来, 利用图像信息反应作物内在化学成分的研究 越来越多,孙志伟 [7] 等利用无人机分析检测烤烟氮素营 养,利用图像色彩参数指标,最终确定烤烟氮素营养快 速诊断的方程模型,为烤烟氮素营养无损诊断建立理论 基础。柳均 [8] 等研究短期贮存过程中烟叶表观颜色和内 在化学成分变化的规律,以期通过烟叶外观颜色的研究 揭示初烤烟叶短期贮存后内在化学成分的变化。李峥 [9] 等研究短期贮存过程中烟叶表观颜色和内在化学成分变化的规律,以期通过烟叶外观颜色的研究揭示初烤烟叶 短期贮存后内在化学成分的变化。
目前,将颜色特征应用在判断苹果采收期的相关研 究尚少,本文旨在探讨通过苹果染色图像不同的颜色模 型分量与苹果采收期的关系,通过相关性的分析筛选出 与苹果成熟度相关性最强的颜色分量,最终确定苹果淀 粉指数方程模型,为计算苹果淀粉染色指数提供了理论 基础。
1 实验部分
1.1 材料获取
1.1.1 苹果采集
本次实验苹果均采自甘肃省静宁县果树研究所,与 2020 年 10 月采摘晚熟品种静宁 1 号苹果作为实验对 象。根据对静宁一号前期调研和果实生长发育期,在其 成熟期前 30 天左右,每 7 天进行一次采摘。并采摘成 纪一号苹果,由于采收期较晚所以没有特别低成熟度样 本,所以作为验证对象。采收时均从做好标记的具有代 表性的苹果树的树冠外围及內膛的随机位置选取大小均 匀、颜色基本一致、无病虫害、无机械伤的果实,当天 带回实验室进行实验处理。
1.1.2 设备型号
电脑硬件配置 ：16.0G 内存,Inter(R)core(TM) i5-10300Hcpu,64 位操作系统, 显卡 ：NVIDIA Geforce GTX 1650.
数码相机配置 ：尼康 COOLPIX B700.60 倍光学变 焦的尼克尔镜头,1/2.3 英寸 CMOS 传感器。
1.1.3 图像获取
沿着苹果赤道切取 0.5cm 的薄片,用镊子夹取苹 果切片,将果实切面浸于配置好的浓度为 0.5/L 碘化钾 溶液中静置约 1min,然用镊子将果实切片取出后用自 来水将碘化钾溶液冲洗干净,平置于白色 A4 纸上,然 后手持数码相机沿垂直距离果实切片 30cm 高,在自动 拍摄模式下采集果实切片图像,照片格式均为 .jpg 模式, 图像大小为 5184×3888 像素,类型为 RGB 24 位真色。
1.2 颜色分量测试与计算
选取苹果染色图像时对比 Blanpied 等制作的苹果染 色图谱,挑选出可以明显反映出淀粉水解过程的 8 张具有代表性图像,按照成熟度由低到高的顺序排列。为了 验证实验合理性,挑选三组染色图谱进行分析。现实条 件中, 由于拍照时光照的不同可能会对实验结果造成影 响,为了探究不同背景光影响实验结果,挑选出几张在蓝 色灯光下拍摄的照片作为干扰项加入二、三组,探究是 否还存在相关性。由于图像的背景与果核会影响颜色指 标的测定, 本文利用 Adobe Photoshop2020 软件中选区 工具提取出苹果染色切片图像中能反映淀粉水解变化部 分,并利用直方图程序获取各区域的冠层图像的红光值 R (Rednessintensity)、绿光值 G(Greennessintensity) 和蓝光值 B(Bluenessintensity) 均值。
颜色模型可以定义为是在某种特定环境中对颜色的 特性和行为的解释方法,且目前颜色模型在计算机技 术方面应用十分广泛,可使用不同模型帮助说明所看 到各种颜色特征。目前常用的色彩空间有 RGB、HSV、 YCrCb、LAB, 论文 [10.11] 详细说明了各种颜色模型的 优缺点,本文利用测试到的 RGB 分量值通过公式转化 为 HSV 模型、YCrCb 模型、Lab 模型值 ：
1.3 数据分析方法
数据处理采用 MicrosoftExcel2019 及 SPSS26.
2 结果与分析
2.1 相关性分析
对淀粉水解程度不同的 8 张图像的各种颜色模型指 标测试,其中一组计算数据结果如表 1 所示。对 4 个颜 色模型一共 12 个指标做相关性分析,如表 2 所示。由 相关性分析可知, R、G、V、Y、L 都与苹果成熟呈极限 正相关, Cr、Cb 也与苹果成熟呈现出良好的正负相关性, B、h、s、a、b 与苹果成熟基本无显著相关性。颜色模 型中的 R、V、L 分量在每一组种都显示出了良好的相关 性,所以以作为潜在的参数指标去反映苹果成熟过程。
2.2 建立回归方程
构建颜色模型分量与淀粉水解程度的关系方程从而 准确的判断苹果的淀粉指数是本文的核心问题。采用线 性和非线性模型(对数、二次、幂和指数),对潜在的 颜色模型分量与淀粉水解程度进行回归方程的建立。各 分量不同方程的拟合优度结果如表 3 所示。由于二、三 组加入了其他光源的苹果染色图像, L、V 分量的拟合 优度低于 R 分量,且通过观察 R 分量各种模型的拟合 优度可得出 R 分量的二次、对数方程形式具有很高的拟 合优化性。根据相关性,得到 3 个组的苹果淀粉染色级 数与 R 分量的拟合曲线,如图 3 所示。R 方就是 R 的 平方反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分 比,用来评价模型的拟合效果,故也称拟合指数或决定 系数, RMSE 表达了预测数据偏离真实值的程度,值越小,表示该模型的预测精度越高。如表 4 所示,二次模 型的 R2 较高,且 RMSE 较低,所以 R 分量的二次模型 方程可以较好且较精准的反映出苹果的淀粉染色级数。 可得出方程如式(5)所示 ：
2.3 淀粉指数方程模型验证
选取若干成纪一号苹果,挑选出淀粉水解程度逐渐 提高的染色图像验证淀粉染色级数方程,部分图像如图 4 所示。对比传统的对照方法,并基于颜色 R 分量计算淀 粉染色级数方程模型,分别计算淀粉染色级数,部分计 算结果如表 5 所示。计算出的淀粉染色级数基本符合与 淀粉染色图谱对比的结果,计算结果取小数点后两位, 且比传统方法能更精确反映苹果淀粉水解程度。
3 讨论与结果
本研究利用数码相机采集不同采收期的苹果,并选 择了 4 个颜色模型的 12 个颜色分量, 将其与淀粉指数进行相关性分析,其中颜色模型中的 R、V、L 体现出 了较好的相关性, 然后对 3 组数据的 3 个颜色分量进行 线性和非线性估算分析,通过对拟合度进行分析后得出 R 分量拟合优度最强,受背景光影响最小。所以选用 R 分量拟合优度最高的二次非线性方程模型建立淀粉染色 级数和 R 分量的回归方程, 得到方程 ：淀粉染色级数 =0.141482×R-0.000368×R2-3.70737. 并拿出成纪一 号苹果淀粉染色图谱进行验证,计算出的淀粉级数基本 符合人眼观察结果,并且比传统方法更为精确一些,对 于淀粉染色程度不规则的苹果染色图像也能更科学合理 的划分出其染色级数。
受到不同背景光的影响后,由于 HSV、YCrCb、LAB 模型的设计都考虑了亮度的影响,而 RGB 模型只是红、 绿、蓝 3 个通道的简单变化堆叠而来,所以受到光照 干扰较小,但受到不同背景光照的影响,即使是 R 颜 色分量的拟合优度也存在下降的趋势,但是依然能保持 90% 以上,用 R 分量建立模型计算淀粉染色级数具有 更强的鲁棒性。
淀粉指数不但能反应苹果成熟过程中淀粉含量的变 化,很多研究者还对淀粉指数与果实硬度、可滴定酸含 量等一些苹果的常规生理指标进行相关性分析。Lau 发 现,基于淀粉-碘染色图谱得到的淀粉指数 (SI) 与苹果 果实淀粉含量呈负相关,与内源乙烯含量呈正相关。王 瑞庆 [5] 发现随着苹果的成熟,淀粉指数显著升高,果实 成熟度与果实硬度和可滴定酸含量呈负相关,与可溶性 固形物含量和着色率呈显著或极显著正相关。硬度、可 溶性固形物、內源乙烯含量、着色率等指标不但可以间 接的反映出苹果的成熟度,而且都与苹果采收后的用途 相关。由此可见,通过相关性实验分析也许可以找到颜 色特征与这些指标的回归方程,从而节约昂贵的实验器材,并且为苹果采收期的确定提供更强的理论支撑。本 文由于实验数据有限,在日后的工作中,可以对此问题 展开相关的研究,为苹果的采收提供一些理论帮助。
参考文献
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