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user: 2. 材料与方法 2.1. 罗非鱼样品制备 实验用罗非鱼购置于中国茂名鸿业水产有限公司，重量范围500~600 g。将购买的罗非鱼在冰冻条件下迅速运回实验室，采用流水解冻法 [ 21 ]，解冻时间5 min。随机选择80条罗非鱼采用手握式电动去鳞器去鳞，调整去鳞刀片角度，随机对鱼体表面进行去鳞。用吸水纸吸干表面水分，放入密封袋保存。 2.2. 罗非鱼加工质量在线监测系统 采用罗非鱼加工质量在线监测系统获取罗非鱼图像信息，如图1所示，该系统采用模块化设计，利用360~370 nm的紫外波段激发鱼鳞中的小分子染料或结构色产生荧光，并以边沿触发模式自动采集图像。系统主要包括：传送台、伺服电机、条形荧光光源、滤光片、工业相机和控制模块。将样品置于传送台上送至图像采集区，条形荧光光源与水平线呈45˚角照射待测样品，通过工业相机进行图像采集。系统参数设置为：样品间距10 cm、图像位深24、物距350 mm、图像分辨率1280 × 720、帧频60 fps、光源波段范围360~370 nm、滤波片中心波长(CWL) 365 nm、传送台移动速度0.23 m/s。 图1. 罗非鱼加工质量在线监测系统 2.3. 图像预处理与ROI提取 为减少仪器噪音、实验环境等因素对采集图像的影响，将采集的图像进行预处理，预处理过程包括：去噪声、背景分割、干扰区剔除、二值化、形态学处理。采用中值滤波器消除图像中孤立的噪声点，滤波器窗口大小为3 × 3 pixel 2 [ 22 ]；由于图像数据量较大，且存在噪声、背景等信息的干扰，为保证精确提取与去鳞效果相关的图像特征，需对背景、干扰区进行分割与剔除。基于本文的研究目标，背景定义为蓝色传送台，干扰区定义为鱼头、鱼尾和鱼鳍(背鳍、臀鳍)。根据实验研究，选择颜色阈值T 1 、T 2 和T 3 剔除背景、背鳍和臀鳍，掩模1、掩模2剔除鱼头和鱼尾，获得鱼体图像。T 1 、T 2 和T 3 满足公式如下： T 1 = B − G ≤ 8 (1) T 2 = R ≤ 6 0 | | B − G ≤ 15 (2) T 3 = R ≤ 75 | | B − G ≤ 1 0 (3) 式中，R、G、B为图像红、绿、蓝三个通道的颜色值。 设采集的原始图像中罗非鱼面积大小为L pixel × M pixel，根据样本统计分析，掩模1选择以鱼嘴为圆心，半径R = 0.2 L的圆形掩模；掩模2选择以鱼尾为基准点，沿鱼头方向的矩形掩模，大小为0.25 L × M。选用Otsu实现图像的阈值分割 [ 23 ]，获得鱼体的二值图像；在此基础上，通过形态学处理平滑二值图像轮廓；本文利用膨胀与腐蚀算法，消除鱼体轮廓狭窄的缺口与空洞，填补轮廓上的空隙，其中，膨胀算法取半径为2 pixel的圆形结构元素，腐蚀算法取边长为1 pixel的方形结构元素 [ 24 ]；以二值图像轮廓为掩模，获得完整的鱼体区域。图像预处理后，选择样品表面去鳞区域(S 1 )和未去鳞区域(S 2 )为感兴趣区域(ROI)进行后续处理。本文利用Matlab 2020 (Matrix Laboratory， USA)进行图像预处理和ROI提取。 2.4. 颜色特征提取 颜色特征是图像固有特征之一，具有对图像(尺寸、方向、视角)依赖性小、鲁棒性高等特点，在图像检索方面应用广泛 [ 25 ] [ 26 ]。颜色特征主要包括亮度、色调和饱和度，为全面反映罗非鱼荧光图像的颜色信息，在真彩图像颜色空间下提取ROI区域的11种颜色特征，为使选取的区域具有一定代表性，选择鱼背、鱼腹、鱼尾处进行提取。其中，S 1 选择200个图像块(1*1 piexl 2 )，S 2 选择200个图像块(1*1 piexl 2 )，计算公式如下所示： C 1 = R (4) C 2 = G (5) C 3 = B (6) C 4 = R − G R + G (7) C 5 = G − B G + R (8) C 6 = B − R B + R (9) C 7 = R B (10) C 8 = G B (11) C 9 = B R (12) C 10 = 2 R − G − B 4 (13) C 11 = R + G + B 3 (14) 式中，R、G、B为图像红、绿、蓝三个通道的颜色值。 2.5. 特征降维与融合 上述11个颜色特征(C1-C11)之间存在一定的相关性，如果不做任何处理直接将以上颜色特征全部作为分类的参数，会存在一部分重叠和冗余的数据。本研究采用主成分分析进行特征降维，降低数据处理的计算量、复杂性和处理时间，同时实现颜色特征的融合。主成分分析是一种多元统计分析方法，通过正交变换用相关性较小的变量代替原来的变量，所得结果按投影方差大小顺序排列，方差越大包含的信息越多，少数主成分即可代表大部分原始数据信息 [ 27 ] [ 28 ]。当主成分的方差累积贡献率值达到99.99%以上，即可代替原多个变量 [ 29 ]。 2.6. 罗非鱼去鳞质量检测模型 近年来，机器学习在肉类表观品质鉴评、脂肪含量和适口性预测，水果自动分级、食品掺假识别等方面取得了较好的效果 [ 30 ]。卷积神经网络(CNN)是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，能自动提取图像特征，并对图像的位移、缩放和扭曲等变形具有良好的适应性，是机器学习的代表性算法之一 [ 31 ] [ 32 ]。本文面向颜色特征，建立基于卷积神经网络的罗非鱼去鳞质量检测模型。如图2所示，原始图像特征降维融合后的主成分依次进入输入层、C1卷积层、P2池化层、C3卷积层、P4池化层，最后进入全连接层进行概率空间映射，输出每种图像块的置信度，从而给出分类结果。本研究CNN模型有2个卷积层，卷积层中的卷积核尺寸均为1 × 2，卷积核的移动步幅为2个像素，卷积后图像的尺寸变为一半，每个卷积层中的卷积核通道数不固定，C1卷积层中卷积核通道数为4，C3卷积层中卷积核通道数为8。池化层采用最大池化法，P2池化层的窗口大小1 × 2，步幅取2，P4池化层的窗口大小1 × 1，步幅取1。全连接层中进行概率空间映射，输出类别标签的概率，其中，S 1 对应标签为1，S 2 对应标签为2。由于识别的是多类别图像，故使用多类别交叉熵 [ 33 ] 作为损失函数，计算公式如下所示： l = − 1 N ∑ n i ∑ k i t n k l g y n k (15) 式中，l为损失函数，N为样本数，本研究N = 280，t nk 为第n个样本的第k个属性的真实值，采用one-hot编码，y nk 为第n个样本的第k个属性的预测值。 图2. 罗非鱼去鳞质量检测模型 CNN模型训练过程如图3所示，用于建立罗非鱼去鳞质量检测模型的图像块共400幅，其中，S 1 区域为200幅，S 2 区域为200幅。训练集和预测集比例为7:3，即选择280幅图像块用于建立模型的训练集(S 1 = 140，S 2 = 140)，120幅图像块用于建立模型预测集(S 1 = 60，S 2 = 60)。训练集采用随机生成器，通过数据流的形式，从训练样本中每次随机提取20个样本参与训练。模型初始化参数设置中初始学习率取0.0001，迭代次数取100，提取的样本参与一次梯度下降的参数更新。CNN通过前向传播训练神经元，最后采用动量梯度下降法(SGDM) [ 34 ] 优化损失函数，SGDM是一种利用动量参数(γ)构造指数加权平均数，加权平均后现有梯度代替原梯度进行参数更新的快速收敛算法。本研究采用“早停”技术 [ 35 ] 防止过拟合，即随着迭代轮数的增加，验证误差上升，则停止训练，将停止之后的权重作为模型的最终参数。 图3. 模型训练过程 本文通过准确度(Accuracy)、精确率(Precision)、灵敏度(Sensitive)对模型进行评价。其中Accuracy表示模型对S 1 、S 2 整体判别正确的能力，Precision表示模型的判别正确的可信度，Sensitive表示图像块识别中实际和预测结果一致的比例。其中，Accuracy > 80%，说明该方法可以用于实际应用，Accuracy > 95%说明该方法具有优秀的去鳞质量检测能力，Precision和Sensitive大于95%，说明该方法预测准确且可信度高。评价参数计算过程如下式所示： Accuracy = TP + TN TP + TN + FP + FN (16) Precision = TP TP + FP (17) Sensitive = TP TP + FN (18) 式中，TP表示正确检测出该图像块类别数量，TN表示未正确检测出图像块类别数量，FP表示去鳞图像块(S 1 )被检测为未去鳞图像块(S 2 )数量，FN表示未去鳞图像块(S 2 )被检测为去鳞图像块(S 1 )数量。本研究预测集的N = 120。