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动态图像采集在鸡蛋品质检测中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
图像采集是利用机器视觉对禽蛋品质检测的第一步.为了满足自动化的需求,提出了一种基于DirectShow技术的鸡蛋动态图像采集的方法,介绍图像采集系统的构成以及动态鸡蛋图像采集的实现,为今后研究鸡蛋品质检测指明了方向. 相似文献
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基于BP神经网络的鲜鸡蛋货架期预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
为研究不同温度范围内鸡蛋的品质变化及货架期,通过实验室模拟,检测了鲜鸡蛋在5、25、35℃条件下的哈夫单位值、蛋黄系数等理化指标,分别构建了同等实验条件下的鲜鸡蛋货架期动力学预测模型和BP神经网络预测模型,并选取5、25、35℃温度下共6组数据进行模型验证。结果表明,基于BP神经网络的鲜鸡蛋货架期模型预测精度达到95.93%,动力学模型预测精度为90.79%,BP神经网络能更精确地预测鲜鸡蛋在5~35℃贮藏温度范围内的货架期。 相似文献
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基于力-声学特性的鸡蛋微小裂纹在线检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前国内外禽蛋流水线在线裂纹检测中微小裂纹检测的难题,通过外部压力增大微小裂纹信息,并结合声学方法实现多维度禽蛋微小裂纹的无损检测。对20枚不同位置的微小裂纹蛋进行压碎实验,选取压力范围为0~6 N,采集无损蛋与微小裂纹蛋的振动音频信号,结合功率谱分析、PCA主成分分析,选出工业流水线条件下最适宜增大微小裂纹信息的外部压力为5 N,最佳扫频范围为3 000~7 500 Hz。实验中,对320枚鸡蛋进行检测,分别构建基于反向传播神经网络(BPNN)、概率神经网络(PNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的鸡蛋微小裂纹检测模型,其中,基于LS-SVM的鸡蛋微小裂纹检测模型最优,测试集中无损蛋与微小裂纹蛋的识别率分别达到98.3%和95%,且流水线每小时可在线检测约3 600枚鸡蛋。 相似文献
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在进行禽蛋无损检测研究时,需要花费大量的人力和物力采集禽蛋图像数据,为解决该问题,设计了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)的改进禽蛋图像数据生成网络。该网络分为生成器与判别器,生成器用于禽蛋图像数据生成,判别器对生成的禽蛋图像进行真实性判断,两者相互对抗最终生成高质量的禽蛋图像数据。为了提高生成的禽蛋图像质量,使用残差网络构建生成器和判别器,引入Wasserstein距离和加梯度惩罚的损失函数,分别在透射和反射情况下对禽蛋图像进行生成研究。该方法有效地解决了大量禽蛋图像数据的采集问题,为后期禽蛋图像识别与检测提供了数据基础,同时也为后续禽蛋数据库构建提供了技术支持。 相似文献
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禽蛋是高蛋白、低脂肪、富含多种维生素及多种矿物质的动物性食品,易于消化和吸收,深受消费者喜爱。我国目前的商品蛋来源,除了来自养禽场外,大部分靠分散养禽户提供,其品质差异很大,不利于蛋品的贮藏、加工及流通,因此必须对禽蛋进行品质检测。 相似文献
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1我国禽蛋生产及销售现状改革开放20年来,我国养禽业持续发展,已成为世界上禽蛋生产大国。据世界粮农组织(FAO)统计,1998年我国禽蛋总产量为2223.6万t,其中鸡蛋为1785.5万t,占总量的80.3%,水禽蛋为438.0万t,占总量的19.7%。我国每年人均禽蛋消费量约为17.2kg,是世界人均水平的2倍。2000年人均禽蛋消费量增加到18kg,连续15年位居世界首位。禽蛋是我国城镇居民极重要的营养来源之一,与人民的生活息息相关,其重要性与以肉、奶为主的西方国家相比,具有更大的意义。我国华北、西北、华东地区北部以及东北是我国鸡蛋主要产区,水禽蛋生产主要在我… 相似文献
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机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点，已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时，需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制，禽蛋图像数据的采集成本较高，针对该问题，提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络（Prototypical network）。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间，并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别，从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果，其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题，为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。 相似文献
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针对基于计算机视觉技术的蛋品分级技术进行了综述。禽蛋品质检测一般分外部品质检测和内部品质检测两大部分。主要基于小波的轮廓特征提取算法、基于边缘算子技术等图像识别方法检测禽蛋外部品质;利用图像亮度、声学特性检测技术对裂纹禽蛋进行检测,主要有基于阈值、区域和梯度等图像分割技术、基于小波变换的图像增强算法、声学脉冲共振特性等;基于透射光谱技术、荧光光谱图像、磁共振成像技术等非破坏性技术检测禽蛋内部品质;利用贝叶斯判别原理、神经网络及其改进算法对进行分级。但目前研究多数是静态的,动态检测识别准确率偏低,因此改进识别方法提高检测准确精度是今后的主要研究方向。 相似文献
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禽蛋具有很高的营养价值,是人们日常生活中重要的动物性营养食品之一。研究禽蛋的抗压特性对禽蛋的流通、提高商品性、增加收益和促进家禽业的发展都具有十分重要的经济与社会意义。为此,设计了一种借助微机控制来实现禽蛋抗压特性的测试系统,利用该系统能够实现检测数据的接收、显示、保存及检测报表打印、数据维护等功能。 相似文献