CN110567887A - 一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，包括以下步骤：训练ResNet‑1D网络模型和预测干茧茧层丝胶溶失率。本申请应用高光谱成像技术，结合数字图像处理和深度学习的方法，研究了干茧茧层丝胶溶失率的快速无损精确获取理论和方法，为实现蚕茧品质的计算机检测和蚕业信息化水平的提高提供一定的理论基础。
Description
技术领域
本发明属于干茧茧层丝胶溶失率检测技术领域，具体设计一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法。
背景技术
茧层的丝胶溶失是促进丝胶膨润和减少丝胶胶着力的一种手段，在制丝生产中，由于煮茧工艺不当，索绪掌握不适等原因，容易造成茧层丝胶溶失率不合理地增大。丝胶溶失率的增大不仅影响生丝成分，且影响缫折，从而直接影响企业的经济效益。所以在保证丝胶胶着力减小到符合要求的前提下，对丝胶的溶失应当尽量限制，这对于提高生丝含胶率、增加出丝率都有明显的效果。所以对于蚕茧茧层丝胶溶失率的实时、快速检测研究，是促进蚕丝业生产的关键和重点。现行的检测手段和工艺已经落后于行业现状，检测周期过长，且对破坏受检样品造成浪费，无法适应市场经济的需要。较为落后的蚕茧质量检测方法与我国茧丝大国称号相背离，制约了我国蚕丝行业的产品质量和效率的提高。随着养蚕技术的发展，在蚕茧质量有了大幅提高的情况下，如何在蚕茧收购过程中提高我国蚕茧品质的检测技术已经成为制约实现“优茧优价”这一目标的瓶颈问题。
高光谱成像技术是20世纪80年代发展起来的新兴技术，它涉及光学、电子学、化学计量学和计算机科学等多个学科领域，结合了传统的成像技术和光谱信息采集，实现了光谱信息和图像信息的融合。由于它同时具有光谱的分辨能力和图像分辨能力，不仅可以对样品进行定性和定量分析，而且还能进行定位分析，在农产品品质检测中的应用也成为了近年来的一个研究热点。
本发明应用光谱成像技术，结合数字图像处理和深度学习方法，提出了一种干茧茧层丝胶溶失率检测的方法，为实现蚕茧品质的计算机检测和蚕业信息化水平的提高提供一定的理论基础。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，在不破坏受检样品的情况下，实时、快速检测茧层丝胶溶失率。
为达到上述目的，本发明的技术方案是：
一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，包括以下步骤：
S1.训练ResNet-1D网络模型
S11.采集干茧样品在400～1000nm波段的可见/近红外光谱数据；
S12.对采集到的光谱数据使用基于Savitzky-Golay卷积平滑的光谱预处理方法；
S13.建立干茧丝胶溶失率的数据集，使用随机方法对经过预处理的可见/近红外光谱数据按10∶1分成训练集和验证集；
S14.将建立好的数据集输入到ResNet-1D网络模型中进行训练；
S2.预测干茧茧层丝胶溶失率
S21.采集待检样品在400～1000nm波段的可见/近红外光谱数据；
S22.对待检样品的光谱数据使用基于Savitzky-Golay卷积平滑的光谱预处理方法；
S23.将经过预处理的待检样品的光谱数据输入到训练好的ResNet-1D网络中，得出待检样品的茧层丝胶溶失率。
进一步，所述步骤S12中，Savitzky-Golay卷积平滑又称多项式平滑，是通过多项式来对窗口之内的波谱点进行多项式最小二乘拟合，一般采用下式表示窗口移动多项式二乘最小二乘拟合法的通式：
其中xk，smooth为波长k处经平滑后的平均值，H为归一化因子，为窗口宽度，hi为平滑系数，每一测量值乘以平滑系数hi的目的是尽可能减小平滑对有用信息的影响。
进一步，所述步骤S14中，ResNet-1D网络模型是由传统的残差网络ResNet101修改而来，ResNet-1D网络模型相较于传统的ResNet101网络不同的是，ResNet101网络是对二维图像进行分类处理，而ResNet-1D网络是对一维数据进行分类。ResNet-1D网络包括五个卷积模块，一个全局平均池化层，一个全连接层和一个softmax层。
进一步，所述的五个卷积模块分别是conv1、conv2、conv3、conv4和conv5，其中conv1由一个卷积核为1×7，步长为2的卷积组成，conv2、conv3和conv4分别由3、4和23个卷积块组成，卷积块之间采用残差连接方式，每个卷积块中包含3个卷积层，卷积核分别为1×1、1×3和1×1，每个卷积层后均有批正则化层和ReLU激活函数，conv2、conv3和conv4的第一个卷积块的第一个1×1卷积的步长为2，其余卷积步长均为1，conv5由3个卷积块组成，每个卷积块中包含3个卷积层，卷积核分别为1×1、1×3和1×1，conv5采用混合级联空洞卷积，其中第1个卷积块的1×3卷积扩张率为1，第2个卷积块的1×3卷积扩张率为2，第3个卷积块的1×3卷积扩张率为4。输入的1×600的一维数据在conv1阶段后分辨率降低为原来的1/2，在conv2阶段使用了步长为2的最大池化作下采样，在接下来的conv3和conv4使用步长为2的1×1卷积使分辨率依次减小为1/2倍，由于conv5使用级联空洞卷积，conv5输出的一维数据相较于输入的数据分辨率降低为原来的1/16。
进一步，所述的softmax层将茧层丝胶溶失率预测分值转换为茧层丝胶溶失率概率分布，输出的大小为1×1000，输出数据为茧层丝胶溶失率对应的概率，取概率最大值所在的位置，即对应的茧层丝胶溶失率，softmax函数定义为：
其中，N是类别数量，是k类别分数的向量，pk是属于k类别的概率。
进一步，所述步骤S14中，将建立好的数据集以批处理的方式输入到ResNet-1D网络中，采用分类交叉熵损失函数作为目标函数，随机梯度下降法进行误差反向传播，采用多项式学习策略，对深度神经网络进行训练：
所述分类交叉熵损失函数定义如下：
其中，Y′是标签概率向量，Y是标签预测概率向量，N是类别数量，S是一维数据个数，log(.)是求自然对数，B是批大小；
所述的随机梯度下降法优化目标函数：
mt＝μ*mt-1-ηtgt
θt＝θt-1+mt
其中，下标t是迭代次数，θ是网络模型参数，L(θt-1)是当使用θt-1为网络参数时的损失函数，gt、mt、μ分别是梯度、动量和动量系数，η是学习率；
所述多项式学习策略中，学习率η设置为
式中，η0为初始学习率，t为当前迭代次数，total_t为迭代总次数，上标power为多项式的幂。
附图说明
图1为本发明提供的实施例中一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法流程图；
图2为ResNet-1D模型中conv2的结构图；
图3为ResNet-1D模型中conv5的结构图；
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1所示，一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，包括以下步骤：
S1.训练ResNet-1D网络模型
S11.采集干茧样品在400～1000nm波段的可见/近红外光谱数据；
S12.对采集到的光谱数据使用基于Savitzky-Golay卷积平滑的光谱预处理方法；
S13.建立干茧丝胶溶失率的数据集，使用随机方法对经过预处理的可见/近红外光谱数据按10∶1分成训练集和验证集；
S14.将建立好的数据集输入到ResNet-1D网络模型中进行训练；
S2.预测干茧茧层丝胶溶失率
S21.采集待检样品在400～1000nm波段的可见/近红外光谱数据；
S22.对待检样品的光谱数据使用基于Savitzky-Golay卷积平滑的光谱预处理方法；
S23.将经过预处理的待检样品的光谱数据输入到训练好的ResNet-1D网络中，得出待检样品的茧层丝胶溶失率。
进一步，所述步骤S12中，光谱预处理方法采用Savitzky-Golay卷积平滑法，Savitzky-Golay卷积平滑又称多项式平滑，是通过多项式来对窗口之内的波谱点进行多项式最小二乘拟合，一般采用下式表示窗口移动多项式二乘最小二乘拟合法的通式：
其中xk，smooth为波长k处经平滑后的平均值，H为归一化因子，为窗口宽度，hi为平滑系数，每一测量值乘以平滑系数hi的目的是尽可能减小平滑对有用信息的影响。
进一步，所述步骤S14中，ResNet-1D网络模型是由传统的残差网络ResNet101修改而来，ResNet-1D网络模型相较于传统的ResNet101网络不同的是，ResNet101网络是对二维图像进行分类处理，而ResNet-1D网络是对一维数据进行分类。ResNet-1D网络如表1所示，包括五个卷积模块，一个全局平均池化层，一个全连接层和一个softmax层。
表1 ResNet-1D网络配置
进一步，所述的五个卷积模块分别是conv1、conv2、conv3、conv4和conv5，其中conv1由一个卷积核为1×7，步长为2的卷积组成，conv2、conv3和conv4分别由3、4和23个卷积块组成，卷积块之间采用残差连接方式，每个卷积块中包含3个卷积层，卷积核分别为1×1、1×3和1×1，每个卷积层后均有批正则化层和ReLU激活函数；conv2、conv3和conv4的第一个卷积块的第一个1×1卷积的步长为2，其余卷积步长均为1，如图2所示为conv2的结构图，其中批正则化层和ReLU激活函数层未画出；conv5的结构如图3所示，由3个卷积块组成，每个卷积块中包含3个卷积层，卷积核分别为1×1、1×3和1×1，conv5采用混合级联空洞卷积，其中第1个卷积块的1×3卷积扩张率为1，第2个卷积块的1×3卷积扩张率为2，第3个卷积块的1×3卷积扩张率为4。输入的1×600的一维数据在conv1阶段后分辨率降低为原来的1/2，在conv2阶段使用了步长为2的最大池化作下采样，在接下来的conv3和conv4使用步长为2的1×1卷积使分辨率依次减小为1/2倍，由于conv5使用级联空洞卷积，conv5输出的一维数据相较于输入的数据分辨率降低为原来的1/16。
进一步，所述的softmax层将茧层丝胶溶失率预测分值转换为茧层丝胶溶失率概率分布，softmax函数定义为：
其中，N是类别数量，是k类别分数的向量，pk是属于k类别的概率。
进一步，所述步骤S14中，将建立好的数据集以批处理的方式输入到ResNet-1D网络中，采用分类交叉熵损失函数作为目标函数，随机梯度下降法进行误差反向传播，采用多项式学习策略，对深度神经网络进行训练：
所述分类交叉熵损失函数定义如下：
其中，Y′是标签概率向量，Y是标签预测概率向量，N是类别数量，S是一维数据个数，log(.)是求自然对数，B是批大小；
所述的随机梯度下降法优化目标函数：
mt＝μ*mt-1-ηtgt
θt＝θt-1+mt
其中，下标t是迭代次数，θ是网络模型参数，L(θt-1)是当使用θt-1为网络参数时的损失函数，gt、mt、μ分别是梯度、动量和动量系数，η是学习率；
所述多项式学习策略中，学习率η设置为
式中，η0为初始学习率，t为当前迭代次数，total_t为迭代总次数，上标power为多项式的幂。
本发明的有益效果：本发明应用光谱成像技术，结合数字图像处理和深度学习方法，提出了一种干茧茧层丝胶溶失率检测的方法，实现了在不破坏受检样品的情况下，实时、快速的检测干茧茧层丝胶溶失率，为实现蚕茧品质的计算机检测和蚕业信息化水平的提高提供一定的理论基础。
Claims (6)
1.一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.训练ResNet-1D网络模型
S11.采集干茧样品在400～1000nm波段的可见/近红外光谱数据；
S12.对采集到的光谱数据使用基于Savitzky-Golay卷积平滑的光谱预处理方法；
S13.建立干茧丝胶溶失率的数据集，使用随机方法对经过预处理的可见/近红外光谱数据按10：1分成训练集和验证集；
S14.将建立好的数据集输入到ResNet-1D网络模型中进行训练；
S2.预测干茧茧层丝胶溶失率
S21.采集待检样品在400～1000nm波段的可见/近红外光谱数据；
S22.对待检样品的光谱数据使用基于Savitzky-Golay卷积平滑的光谱预处理方法；
S23.将经过预处理的待检样品的光谱数据输入到训练好的ResNet-1D网络中，得出待检样品的茧层丝胶溶失率。
2.根据权利要求1所述的一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，其特征在于，所述步骤S12中，光谱预处理方法采用Savitzky-Golay卷积平滑法，Savitzky-Golay卷积平滑又称多项式平滑，是通过多项式来对窗口之内的波谱点进行多项式最小二乘拟合，一般采用下式表示窗口移动多项式二乘最小二乘拟合法的通式：
其中xk,smooth为波长k处经平滑后的平均值，H为归一化因子，(2w+1)为窗口宽度，hi为平滑系数，每一测量值乘以平滑系数hi的目的是尽可能减小平滑对有用信息的影响。
3.根据权利要求1所述的一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，其特征在于，所述步骤S14中，ResNet-1D网络模型是由传统的残差网络ResNet101修改而来，ResNet-1D网络模型相较于传统的ResNet101网络不同的是，ResNet101网络是对二维图像进行分类处理，而ResNet-1D网络是对一维数据进行分类。ResNet-1D网络包括五个卷积模块，一个全局平均池化层，一个全连接层和一个softmax层。
4.根据权利要求3所述的一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，其特征在于，所述的五个卷积模块分别是conv1、conv2、conv3、conv4和conv5,其中conv1由一个卷积核为1×7，步长为2的卷积组成，conv2、conv3和conv4分别由3、4和23个卷积块组成，卷积块之间采用残差连接方式，每个卷积块中包含3个卷积层，卷积核分别为1×1、1×3和1×1，每个卷积层后均有批正则化层和ReLU激活函数，conv2、conv3和conv4的第一个卷积块的第一个1×1卷积的步长为2，其余卷积步长均为1，conv5由3个卷积块组成，每个卷积块中包含3个卷积层，卷积核分别为1×1、1×3和1×1，conv5采用混合级联空洞卷积，其中第1个卷积块的1×3卷积扩张率为1，第2个卷积块的1×3卷积扩张率为2，第3个卷积块的1×3卷积扩张率为4；输入的1×600的一维数据在conv1阶段后分辨率降低为原来的1/2，在conv2阶段使用了步长为2的最大池化作下采样，在接下来的conv3和conv4使用步长为2的1×1卷积使分辨率依次减小为1/2倍，由于conv5使用级联空洞卷积，conv5输出的一维数据相较于输入的数据分辨率降低为原来的1/16。
5.根据权利要求3所述的一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，其特征在于，所述的softmax层将茧层丝胶溶失率预测分值转换为茧层丝胶溶失率概率分布，softmax函数定义为：
其中，N是类别数量，是k类别分数的向量，pk是属于k类别的概率。
6.根据权利要求1所述的一种基于光谱成像和深度学习技术的干茧茧层丝胶溶失率的无损检测方法，其特征在于，将建立好的数据集以批处理的方式输入到ResNet-1D网络中，采用分类交叉熵损失函数作为目标函数，随机梯度下降法进行误差反向传播，采用多项式学习策略，对深度神经网络进行训练：
所述分类交叉熵损失函数定义如下：
其中，Y′是标签概率向量，Y是标签预测概率向量，N是类别数量，S是一维数据个数，log(.)是求自然对数，B是批大小；
所述的随机梯度下降法优化目标函数：
mt＝μ*mt-1-ηtgt
θt＝θt-1+mt
其中，下标t是迭代次数，θ是网络模型参数，L(θt-1)是当使用θt-1为网络参数时的损失函数，gt、mt、μ分别是梯度、动量和动量系数，η是学习率；
所述多项式学习策略中，学习率η设置为
式中，η0为初始学习率，t为当前迭代次数，total_t为迭代总次数，上标power为多项式的幂。
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