【摘 要】
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针对群体种蛋信息在线检测困难问题,采用机器视觉技术对基于工业蛋托的群体鸡种蛋受精信息进行检测,将整托蛋直接从孵化箱放进检测装置获取群体种蛋图像,减少了对种蛋不必要
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助(编号:2662017PY057);公益性行业(农业)科研专项(编号:201303084)
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针对群体种蛋信息在线检测困难问题,采用机器视觉技术对基于工业蛋托的群体鸡种蛋受精信息进行检测,将整托蛋直接从孵化箱放进检测装置获取群体种蛋图像,减少了对种蛋不必要的损害,提高了效率。对图像进行分割、平滑去噪,提取图像RGB、HIS、灰度均值以及蛋重作为特征参数,分别建立了基于多元线性回归、支持向量机(SVM)和BP神经网络鉴别模型。试验结果表明,3种模型中,SVM模型具有较高的稳定性和准确率,在第3天和第7天分别达到了81.7%和96.7%,为群体种蛋信息在线检测提供了一种可行的方法。
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