Разработка перспективного метода «Анализ цифрового изображения зерна» для оценки его качества

Технологии компьютерной обработки и анализа цифрового изображения объекта  в наше время быстрыми темпами внедряются во все сферы деятельности человека. Современный уровень развития математического аппарата, компьютерной техники и приборов для формирования цифровых изображений объектов позволяет создавать инструментальные, экспрессные методы и средства  измерения для объективной оценки качества зерна, взамен визуальных оценок [1, 2, 3, 4].

Цвет пшеницы – сортовой признак. Его учитывают в стандартах при классификации зерна на типы, подтипы [5]. Цвет  зерна пшеницы – это признак свежести зерна, его доброкачественности, соблюдения режимов послеуборочной обработки и хранения. Чем больше  изменился цвет пшеницы, тем в большей степени ухудшились его технологические, пищевые, посевные свойства [5].

В соответствии с ГОСТ 10967 цвет зерна определяют визуально, сравнивая с описанием этого признака в стандартах на исследуемую культуру (например, для пшеницы по ГОСТ Р 52554-2006 – «темно-красный», «красный», «темно-янтарный», «янтарный» и т. д.).
Объективные инструментальные методы и средства оценки типового состава, степени поражения зерна распространенными заболеваниями, степени обесцвеченности зерна, наличия потемневших, проросших зерен с явно изменённым цветом оболочек, зеленых и т.п. – отсутствуют, так как зерно чрезвычайно сложный объект для измерения цветовых (колориметрических) и спектрофотометрических характеристик. Форма зерновки, ее строение, малые размеры, отсутствие насыщенных тонов – вот неполный перечень мешающих факторов.

Цель - исследование фотометрических и колориметрических характеристик зерна пшеницы в нативном состоянии (без разрушения его структуры) для разработки перспективных методов и средств экспрессной оценки качества зерна, базирующихся на оптических свойствах зерна и обеспечивающих согласованность инструментальной и визуальной экспертной оценки различных показателей. 

Объект исследования - пробы зерна озимой и яровой пшеницы I, II, III и IV типов основных почвенно-климатических зон произрастания, пяти лет урожая и на пробах сортовой пшеницы (Мироновская 880, Саратовская-29, Безостая 1 и др.). Также изучены 42 пробы различных сортов I и IV типов, полученные с опытных полей Научно-исследовательского института сельского хозяйства Центральных районов Нечерноземной зоны (НИИСХ ЦРНЗ) – Немчиновка, а также Центрального Ботанического Сада России – например, такие сорта, как Памяти Федина, Инна, Галина, Московская 39, Московская 35, Московская низкостебельная, Немчиновская 24, Заря, Люба, Гармония и др.

Все исследованные пробы по основным показателям качества находились в достаточно широком диапазоне, практически охватывающем возможные пределы колебаний [6]. В основном, исследования проведены на пшенице I и IV типов. Выбор этих типов пшеницы из пяти, описанных в стандарте на зерно пшеницы, не случаен. Около 80% всех посевных площадей в России отведены под пшеницу I и IV типов. При этом определение именно этих двух типов пшеницы представляет проблему для экспертов по зерну (несмотря на то, что одна яровая пшеница, другая – озимая). 

Помимо этого изучали зерно различной степени обесцвеченности, зерно, поврежденное различными заболеваниями (фузариозное, оливковая плесень), зерно трех стадий по стекловидности, «желтобочки», поврежденное клопом-черепашкой. Фузариозное зерно выделено на основе визуальной оценки специалистами высочайшей квалификации из зерна IV типа Краснодарского края.

Методика - изучение фотометрических и цветовых характеристик зерна пшеницы проводили методами спектрофотометрирования и фотоэлектрического компарирования [2, 3] с использованием общепромышленных и специализированных приборов и специально разработанных в составе работы методик экспонирования зерна, а также на спектрофотометре «SPECORD-M40». Для повышения достоверности и точности измерения зерна в нативном состоянии численные значения координат цвета и цветности определены как среднее арифметическое при 6 циклах измерения. Один цикл измерения  в свою очередь включал 10 независимых измерений для каждой пробы зерна. Визуальная оценка малых цветовых различий исследуемых проб зерна проведена 10 наблюдателями экспертами по зерну при стандартных условиях наблюдения и освещения. При выборе экспертов учитывали их компетентность, объективность и психофизиологические возможности. Согласованность оценки экспертов при визуальной оценке, а также согласованность визуальной оценки с инструментальной проводили по коэффициенту конкордации, оценку значимости которого осуществляли по критерию Пирсона. Характер распределения и информативность отдельных показателей оценивали по критерию Фишера, повторяемость и воспроизводимость по ГОСТ Р ИСО5725-6-2002.

Результаты исследований. На основе проведенных исследований цветовых и фотометрических характеристик, полученных на уникальных приборах и общепромышленных отечественных и зарубежных фотометрах при измерении зерна пшеницы в нативном состоянии, доказано:
классические традиционные методы, средства измерения и опробованные методики экспонирования зерна не дали надежного разделения зерна на типы и подтипы зерна. Диапазон различий в спектрофотометрических характеристиках зерна пшеницы  всех четырех типов (I, II, III и IV типов - подчеркиваем, что при измерении и твердой и белозерной пшеницы)  при измерении его без разрушения структуры составляет всего 13-15% коэффициентов отражения. При этом установлено, что среднее значение величины повторяемости (сходимости) при  измерении спектрофотометрических характеристиках в пределах одной пробы зерна  составляет более 2% коэффициентов  отражения [3]. Достоверно разделить зерно пшеницы на 4 типа  при установленных незначительном диапазоне и метрологических характеристиках не представляется возможным.

Это обусловило необходимость поиска принципиально иного подхода к измерению цвета зерна в нативном состоянии, обеспечивающего большую чувствительность к изменению цвета. Были опробованы более чувствительные к изменению цвета инструментальные методы и средства

Для обоснования выбора аппаратных средств был уточнен ряд положений:

1. визуальная оценка цвета объекта означает качественную оценку отражающих свойств объекта в видимом участке спектра;
2. излучение, которое следует применять для освещения зерна, должно иметь рассеянный диффузный характер и не создавать бликов и резких теней для обеспечения совместимости с условиями освещения зерна при визуальной оценке. 
3. Одновременная оценка цветовых и геометрических характеристик объекта возможна при наличии сформированного цифрового изображения объекта без существенных искажений цветопередачи и размеров.

В результате проведенных работ с применением программно-аппаратного комплекса (АПК), разработанного специалистами ООО НИЦ «Интеллектуальные сканирующие системы», одним из узлов которого был серийно производимый сканер, установлено, что изображение зерновок, формируемое серийным сканером, не позволяет надежно рассчитать отличительные признаки зерна разных типов и сортов. Причина наличие в изображении зерна теневых и бликовых зон, а также недостаточно высокой стабильности цветопередачи. Установлено, что для анализа всей поверхности зерновок необходимо одновременное двустороннее сканирование образца.  

В связи с этим был создан экспериментальный образец установки со специально разработанным сканером и специальным программным обеспечением (СПО) для математической обработки цифрового изображения зерна и формирования отчета по всем характеристикам и вывода их на печать.

 Для обеспечения максимально высокой достоверности результатов анализа цветовых и геометрических  показателей зерна проведено уточнение методики пробоподготовки и сканирования, так как методика  подготовки зерна к измерению является одним из важнейших элементов, обеспечивающих воспроизводимость и достоверность результатов измерения. 

Эксперименты проведены в нескольких направлениях:

• определение оптимальной ориентации зерен относительно источников света;
• анализ влияния цвета фона на результат расчета показателей, степень нейтрализации теневых эффектов и бликов; 
• определение оптимальной величины разрешающей способности установки;
• определение, какая часть зерновки в большей степени формирует цвет; 
• определение количества зерен, необходимого для измерения, чтобы проба была репрезентативна. 

На основе  математической обработки экспериментальных данных разработана методика сканирования зерна пшеницы для получения цифрового изображения зерна без искажения цветопередачи и размеров зерна. С использованием разработанной методики, позволяющей оценивать каждую зерновку отдельно и обобщенно всю исследуемую пробу, проведены комплексные исследования цветовых и геометрических характеристик методом «анализа цифрового изображения зерна».  Ниже на рисунке 1 (а, б, в) показаны примеры полученных изображений навесок зерна и предварительных результатов их математической обработки. На рисунке 1 (в) представлено оконтуривание зерновок с целью выделения центральной части зерновки и обозначены оси для измерения геометрических характеристик зерна (по наибольшему размеру вдоль и поперек зерновки). 


На основе проведенного изучения цветовых и геометрических характеристик зерна пшеницы (здорового) и зерна, поврежденного типичными заболеваниями, неблагоприятными погодными условиями обнаружены значимые различия. При этом установлено, что найденные различия более яркие и значимые при использовании совокупности 16 характеристик цвета, 5 геометрических характеристик и 5 зон цветности [2,3,4].

В качестве иллюстрации (рисунок 2) представлены зоны цветности зерна пшеницы IV типа частично стекловидного и обесцвеченного зерна. 
  Рисунок - 2 Зоны цветности зерна пшеницы 

Наглядно видны различия в цвете зон цветности зерновок, которые участвуют в формировании цветовых характеристик, полученных с использованием разработанных средств и  специального программного обеспечения. 
На рисунке 3 представлены гистограммы распределения цветовых характеристик в трех участках видимого света (синем, зеленом, красном) зерна пшеницы разных сортов, относящихся к I и IV типам, подтверждающие различия в цвете зерна пшеницы I и IV типов. 
Сформированы компьютерные эталоны зерна (КЭЗ) пшеницы I и IV типов, различных сортов пшеницы 3-х лет урожая, различной степени обесцвеченности, поврежденного погодными условиями (проросшего, потемневшего). «Эталон зерна» – совокупность ряда расчетных показателей, полученных путем экспериментального исследования цветовых и геометрических характеристик проб зерна того или иного вида.

Установлено, что отнесение пшеницы к тому или иному типу, сорту, степени обесцвеченности по сравнению с созданными «компьютерными эталонами» происходит с вероятностью 80-85%. Достигнутый процент достоверности определения – уже достаточен для использования инструментального метода контроля (сканирующий анализатор зерна) качества зерна в практических целях. Результаты определения типа зерна различных сортов (опробование проведено на 42 пробах) на экспериментальном образце установки со специально разработанным сканером представлены на рисунке  4. Низкая степень соответствия (53-58%)  компьютерному эталону зерна пшеницы I типа у сортов Московская 35 и Лада, что объясняется тем, что конкретно эти сорта не участвовали в формировании КЭЗ - I типа. 

Измерение товарных партий зерна трех лет урожая (200 проб зерна) на макете экспериментальной установки подтвердило принципиальную возможность оценки отдельных показателей качества зерна с использованием разработанного метода математического анализа цифрового изображения зерна. Аппаратно-программный комплекс предназначен для определения типа зерна, наличия аномального по цвету зерна (обесцвеченность, фузариоз), наличия поврежденного, мелкого зерна, и может быть использован на всех этапах системы хлебооборота ( при селекции, производстве, хранении и переработке зерна

Проведен опрос специалистов зернового комплекса России по выявлению заинтересованности предприятий и организаций в новых средствах инструментального контроля качества зерна  пшеницы и других зерновых культур с использованием метода математического анализа цифрового изображения зерна (разосланы специально разработанные анкеты и резюме по методу). Анализ анкет от предприятий, занимающихся хранением и переработкой зерна, показал, что мнение специалистов о целесообразности применения инструментального метода взамен органолептической оценки  однозначно. Большинство респондентов отметили, что средство инструментального контроля (сканирующий анализатор зерна) качества зерна эффективно при контроле его при хранении на элеваторах, складах и высказано пожелание о применении разработанного метода для определения зерновой и сорной примеси. 

В соответствии с пожеланиями специалистов-зерновиков по расширению функций аппаратно - программного комплекса – на определение сорной и зерновой примесей нами сформированы компьютерные эталоны основных компонентов зерновой примеси. Эксперименты проведены на 7 пробах зерна пшеницы. Каждая проба разделена на 2 части – одна для определения сорной и зерновой примеси стандартным методом по ГОСТ30483-97, вторая  для определения примесей разработанным инструментальным методом.  Анализ данных эксперимента показал - методом математического анализа цифрового изображения зерна в исследуемых пробах пшеницы обнаружены те же компоненты зерновой и сорной примеси, что и стандартизованным методом, но количественное сопоставление провести нельзя, т.к. установка не обеспечивает возможности их выделения и взвешивание.  

Аппаратно-программный комплекс предназначен для определения типа зерна, наличия зерна, аномального по цвету (обесцвеченность, фузариоз), наличия поврежденного, мелкого зерна, и может быть использован на всех этапах системы хлебооборота ( при селекции, производстве, хранении и переработки зерна.

На базе  разработанного инструментального метода неразрушающего контроля качества зерна по цвету (технология анализа цифрового полноцветного изображения зерна) подготовлен проект инновационной технологии контроля качества зерна, заложенного на длительное хранение.  

Внедрение аппаратно-программного комплекса для контроля качества зерна на этапе хранения снимет субъективность органолептической оценки, повысит экспрессность анализа, снизит трудоемкость анализа, исключит риски смешивания зерна разного качества при закладке его на хранение, обеспечит сохранность зерна при хранении, способствует выработке продукции, безопасной для здоровья человека. Экономический эффект от снижения потерь зерна пшеницы по РФ в год за счет внедрения разработанной технология математического анализа цифрового изображения зерна для контроля качества зерна, заложенного  на хранение, можно оценить как ввод в коммерческий оборот дополнительных значительных средств.

Разработка и продвижение в экономику новых технологий контроля качества зерна с применением разработанного АПК, на наш взгляд, актуально, перспективно с гарантированным положительным эффектом. В то же время, необходима дополнительная экспериментальная проработка по отдельным вопросам,  таким, как повышение степени соответствия (достоверности) исследуемого зерна с «компьютерным эталоном», установления воспроизводимости измерений. Разработка специального фотограмметрического оптического сканера с двухсторонним режимом сканирования, создаваемого в настоящее время результате ОКР, может дать более высокий результат. 

Широкий спектр работ мы видим для дальнейших исследований по применению разработанного метода и средств:

• развитие метода для других зерновых культур;
• использование АПК в селекционной работе, создание базы данных компьютерных эталонов сортов пшеницы и других зерновых культур;
• использование АПК при экспорте зерна. 

Литература
1. Лузев, В.С. Видеокомпьютерный анализ зерновых продуктов / В.С. Лузев, Л.В. Устинова, А.Б. Голик, Л.Е. Мелешкина // Второй Всероссийский конгресс зернопереработчиков «Нивы России»: сборник материалов конгресса, Барнаул, 27-29 октября 2003 г. – Барнаул, 2003. – С.75-79.
2. Штейнберг Т.С., Аматуни А.Л., Болотов В.И. О перспективах создания аппаратно-программных средств для контроля качества зерна. Экспериментальные исследования [Текст] // Зерно и зернопродукты (КазНИИ). – 2004. – №3(4). С.46-51.
3. Штейнберг, Т.С. Исследование оптических характеристик зерна пшеницы для разработки экспресс-методов оценки его качества / Т.С. Штейнберг, А.Л. Аматуни // Хлебопродукты – 2010. – №9. – С.50-53.
4. Штейнберг, Т.С.  Исследование оптических характеристик зерна и его анатомических частей для разработки экспрессных методов оценки качества муки зерна / Т.С. Штейнберг // Материалы Х Международной научно-практической конференции «Хлебопродукты–2010». – Одесса, 2010. – Вып. 38. – Т. 1. – С83-89.
5. Пшеница и оценка ее качества. – Пер. с англ.; под ред. и с предисл. Н.П. Козьминой, Л.Н. Любарского. – М.: Колос, 1968. – 496 
6. Мелешкина, Е.П. Развитие системы оценки хлебопекарных свойств зерна пшеницы при его производстве и переработке: автореф.. … доктора техн. наук: 05.18.01 / Мелешкина Елена Павловна. – М., 2006. – 55 с.

 

---