基于GA-BP神经网络异纤分拣机检测参数优化

岳 新 杜玉红 蔡文超

（1.天津工业大学，天津，300387；2.北京大恒图像视觉有限公司，北京，100085）

1 研究背景

目前，异纤检测技术已经成为国内外相关高校及科研单位的主要研究课题。异纤检测的实现主要利用图像处理、超声波原理、光谱特性等［1］。HP Singer型异纤分拣机以及FGY系列异纤分拣机应用光电式检测，在异纤检测过程中只能检测出体积较大的有色异纤，检出率不高，只适合粗检异纤。CCH 700型异纤分拣机采用超声波式检测［2］，但由于超声波传播速度比光速慢，识别速度就非常慢，存在异纤已经从通道流出但未被检测到的情况，并且类似于光电式检测，超声波检测只对大体积异纤检测效果明显，所以检出率也不是很高。国内外棉纺企业中普遍采用的检测方法是图像处理，即使用CCD异纤分拣机进行异纤检测与剔除，如瑞士MPIX型异纤设备［3］、德国的SCFO型异纤设备以及北京的超越⁃600型异纤设备等都是采用图像处理方法［4］，相对于前两种检测方式，图像成像技术对不同种类的异纤都有不错的检测效果，且快速准确［5］。

60AT 4型异纤分拣机采用图像处理技术进行异纤的检查，通过对其结构和异纤分拣过程进行大量实践和试验，发现检测参数对异纤检测率影响大，需要使用BP（Back Propagation）神经网络的预测功能来获得最佳检测参数，但是由于BP神经网络自身的缺点，并不能准确地得到最佳检测参数，所以本文对BP神经网络进行了相应的优化，以最快的收敛速度获得准确的检测参数，从而提高异纤分拣机的实际异纤检出率。

2 GA-BP神经网络

2.1 BP神经网络

BP神经网络是根据误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，目前是应用最广泛的神经网络，如图1所示。网络在运行时，逐层前向（正向传播）计算数据流，并通过误差信号的反向传播不断调整权值和阈值，这两个过程重复进行，直到神经网络的输出误差达到预期范围。其优点在于可以通过自主学习正确的实例集，输出合理的数据间规则。

图1 BP神经网络结构示意图

2.2 BP神经网络存在的主要问题

首先，初始权值和阈值对BP神经网络来说非常敏感，但是初始的权值和阈值是随机分配给网络的，在正向传播过程中会陷入局部最小值，从而不能得到准确的最佳检测参数。

其次，由于BP神经网络算法本质上为梯度下降法，需要优化很复杂的目标函数，再加上BP网络的学习速度相对固定，因此，网络需要更长的训练学习时间，更多的迭代次数以及较慢的收敛速度。

基于以上两个问题，对神经网络进行相应的改进，通过对遗传算法（GA）进行分析，将两种算法有机结合，可有效改善BP网络性能。

2.3 基于遗传算法优化的BP网络

遗传算法全局搜索的能力较强，搜索方向和搜索空间可以进行自适应调整，因此利用遗传算法的优点可以在神经网络构建时，优化连接阈值及权值，相较于在全局中使用单纯的随机生成结构，网络的初始化结构更加优越。在此基础上，再对训练样本运用BP算法对神经网络进行训练拟合，求得最佳检测参数。GA⁃BP网络模型算法流程如图2所示。

图2 GA⁃BP神经网络流程图

该算法计算步骤:

步骤1:确定网络拓扑结构以及学习规则。随机生成一组网络权重值，完整的神经网络权重值为 Wi=｛ω1i，ω2i，ω3i，b1i，b2i，b3i，i=1，2，…，P｝，此过程相当于产生P个染色体，也就是种群的大小。

步骤2:将每条染色体对应的初始权值和阈值代入BP神经网络，计算相应的误差ΔEi，得到适应值（fi）=M/ΔEi。式中，M 是一个比较大的数，目的是防止适应值太小，这样会使适应值以增大的方向向前进化。

步骤3:计算出适应值后，将其中适应值最大的若干个体构成父辈样本。选择概率pk=f（i）/∑（fi），式中f（i）为第i个个体的适应值。

步骤4:经过交叉、变异，产生新一代群体。

步骤5:在两条不同染色体上不同的基因进行变异。

步骤6:重复步骤2～步骤5，使权值分布不断进化，一直到获得在网络允许范围内误差最小的一组初始权值和阈值。

3 设备结构及特点

3.1 工作原理

60AT 4型异纤分拣机主要工作过程为含有异纤的棉花从底部向上被风机吸入到棉流通道中。通过配备有日光灯管和紫外灯管的照明系统检测异纤，然后通过CCD线阵相机采集图像，并将采集到的图像传送给图像处理系统，由工业计算机中的图像处理系统有效处理采集来的信息，驱动剔棉系统，释放高速高压气流，将异纤和少量正常棉花一同喷出，从而剔除异纤，原理如图3所示。

图3 60AT 4型异纤分拣机工作原理图

3.2 设备结构特点

60AT 4型异纤分拣机主要包括有照明系统、图像采集系统、图像处理系统、剔除系统、输棉系统以及电力系统。

在照明系统中，灯管的数量以及光源的位置会影响到CCD相机所接受的光强，从而会影响到检测效果。

在图像采集系统中，最重要的部件就是CCD相机，在进行图像采集之前，需要调节相机的白平衡值，以获得最佳的白平衡效果，在CCD相机采集图像后，图像信号通过接口快速存储图像采集卡，随后图像信息传送至工控机。

采集来的图像会传送到图像处理系统中［6］，棉花异纤可通过调节软件灵敏度以及尺寸参数进行判断，在检测时，首先对分析软件中数学模型输出的信号进行分析，若信号强度高于预先设置的区域范围，则系统会将该信号判断为异纤。

输棉系统是由一台额定功率为0.75 kW、额定转速为2 830 r/min的风机和具有一定弯曲度的输棉管道组成。其中风机的频率会影响到棉流的速度，太快会导致异纤来不及检测被默认为是正常的棉花，太慢会导致原棉无法顺利输送到检测区域，从而影响后续原棉的输送，导致异纤分拣机无法检测异纤。

剔棉系统主要是由控制板、储气罐、电磁阀、喷嘴组成。在检测到异纤以后，工控机将驱动电磁阀通过高速高压气流将异纤剔除，最后进入废棉袋。

电力系统主要由380 V电源和220 V电源组成，其中三相异步电机使用的是380 V电源，照明系统使用的是220 V电源，为使工控机和显示器获得稳定电压，在220 V电源中配有滤波器。另外还配有一个24 V直流电源和相应的继电器为控制板提供稳定电压和保护电路。

3.3 设备调试检测

在进行异纤分检之前，需要进行两部分的调试，分别是CCD相机的白平衡值和检测软件。

相机的白平衡调试主要是对相机的曝光和增益进行调试，使用白平衡值可以提高异纤辨别准确率。

异纤的辨别率也可通过调试测试软件进一步提升，如图4所示。界面主要分为模块选择和参数调节两部分，不同的模块对应不同的调节参数，通过改变参数数值的大小来进行调节，其中减小“参数”“尺寸”“面积”的数值或增大“灵敏度”的数值，可增加检测的灵敏度，使得喷花增多。

图4 检测软件参数调节面板示意图

4 最优检测参数的预测

GA⁃BP神经网络相对于BP神经网络，在性能上有了很大程度的改进。高玉明等应用改进后的BP神经网络进行房价的预测，得到了高精度房价预测模型［7］；彭基伟等针对温度可以轻易影响湿度传感器精度的问题，使用了改进后的GA⁃BP 算法进行研究［8］，试验结果表明，湿度传感器的测量准确度有了很大的提高；罗建春等通过建立LVQ⁃GA⁃BP神经网络，以光照强度和温度作为输入量，分季节对光伏出力进行预测，通过与传统算法进行对比、分析［9］，结果表明，该预测模型具有高精度，收敛速度快等优点，且具有潜在的工程应用价值。

4.1 异纤分拣机检出率试验

试验采用棉纺织行业中常用的色纸检测法来检测异纤分拣机的检出率，因为色纸颜色齐全，可以模拟实际异纤的尺寸［10］。根据常见的棉花异纤，选取宽度为2 mm、长度20 mm的彩色试纸代替块状异纤进行试验，选取宽度为2 mm、长度为45 mm的彩色试纸代替线状异纤进行试验，各个类别的异纤进行20次试验，并记录下每次试验的相机白平衡值、检测参数和风机频率。

4.2 验证

在进行最优检测参数预测之前，首先需要确定网络结构，由于输入值为相机白平衡值、电机频率和检出率，预测值为检测参数，所以输入层有3个神经元，输出层有1个神经元，中间的隐含层只需一层即可，节点数根据经验公式n2=2n1+1（其中n2为隐含层节点数，n1为输入神经元个数）可获得节点数，即隐含层含有7个节点，故为 3⁃7⁃1的拓扑结构。

神经网络学习率为0.01，训练次数为200次，训练精度为1×10⁃4，完成对神经网络的训练，两种算法的训练结果如表1所示。

表1 两种网络的训练情况

由表1可见，对于同一组试验数据，相同的网络拓扑结构，BP神经网络需要经过几十次甚至上百次的计算才能输出预测值，比如红块异纤105次，蓝块异纤127次，灰线异纤105次、红线异纤133次，而在GA⁃BP神经网络中，所有的参数只需经过3次左右即可输出预测值。可见经过遗传算法优化以后的BP网络在收敛速度上有了很大的提高。

为了对比两种算法的输出准确性，每种类型异纤用两种算法分别进行多次预测，并将每次的预测值记录下来。图5为各色块状异纤在两种神经网络下输出的预测值。

图5 块状异纤最优检测参数预测图

以黄块异纤为例，在BP神经网络下，预测曲线波动极大，每次的预测值都不一样；在GA⁃BP网络下，预测曲线很平稳，每次输出的预测值基本一致。经过对比，在块状纤维的最优检测参数预测中，GA⁃BP神经网络要优于BP神经网络。

图6为线状异纤最优检测参数预测图。由图6可知，相同参数在两种神经网络下的预测曲线，基于BP神经网络的曲线波动程度要大于基于GA⁃BP神经网络的曲线波动程度。如黄线异纤的最优检测参数在BP神经网络下每一次输出时都不相同，且预测曲线波动很大，因此很难确定准确的最优参数，但是在GA⁃BP神经网络下，经过10次左右的预测以后就能输出相同的预测值，也就能确定出最优检测参数。因此，在线状纤维的最优检测参数预测中，GA⁃BP神经网络的预测性能也优于BP神经网络。

图6 线状异纤最优检测参数预测图

综上，在使用GA⁃BP神经网络进行最优检测参数预测时，能够在相对较短的时间内进行准确的预测。两种神经网络下得出的预测值如表2所示。

表2 两种神经网络下的最优检测参数预测

由表2中可以看出，经过两种神经网络预测的最佳参数具有一定差别，除头发异纤差距较大，其他类型异纤的检测参数差值基本在1～4以内。

在预测的最优检测参数下，得到两种算法的实际检出率的对比图，如图7所示。

图7 最优检测参数下两种算法的实际检出率

由图7可以看出，由GA⁃BP神经网络得出的检测参数下，实际检出率要比在BP神经网络预测的最优参数条件下的高，即异纤检出率得到了优化，说明GA⁃BP神经网络预测模型是有效且可行的。

5 结论

本文通过对60AT 4型异纤分拣机进行分析，针对检测异纤所用到的最优检测参数不易确定的问题，在对GA算法和BP网络进行分析的基础上，对GA⁃BP神经网络进行分析与探讨。分别对两种网络的收敛速度、预测值进行了对比，并在两种网络的最优检测参数下进行棉花异纤实际检出率的对比。结果表明，基于GA⁃BP的最优检测参数比基于BP网络的最优检测参数更为准确，说明GA⁃BP神经网络预测模型具有更高的准确性和可靠性，对异纤分拣机的高效、准确使用具有一定的指导作用。