[發明專利]基于最小二乘法橢圓擬合的種蛋孵化成活性在線檢測方法

有效

• 申請號: 201910652297.2
• 申請日: 2019-07-19
• 公開（公告）號: CN110402849B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 祝志慧;吳林峰;余懷鑫;葉子凡;朱旭
• 申請（專利權）人: 華中農業大學
• 主分類號: A01K43/00
• 分類號: A01K43/00;G06T7/00;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/44
• 代理公司: 武漢宇晨專利事務所 42001
• 代理人: 黃瑞棠

1.一種基于最小二乘法橢圓擬合的種蛋孵化成活性在線檢測方法，包括下列步驟：

①搭建種蛋孵化成活性在線檢測平臺（201）；

②采集群體孵化蛋圖像（202）；

③最小二乘法橢圓擬合的群蛋圖像分割（203）；

④圖像特征的提?。?04）；

⑤建立種蛋孵化成活性在線檢測判別模型（205）；

⑥檢驗模型（206）；

其特征在于：

所述的步驟①搭建種蛋孵化成活性在線檢測平臺：

包括被檢測對象種蛋（00），設置有蛋托（01）、主機架（02）、傳動帶輪（03）、同步帶輪（04）、平行雙傳輸帶（05）、電機（06）、暗箱（07）、相機（08）、蛋托定位氣缸（09），光電傳感器（10）、照蛋器（11）、可編程控制器（12）和計算機（13）；

其位置和連接關系是：

在主機架（02）上設有一對傳動帶輪（03）和一對同步帶輪（04），平行雙傳輸帶（05）繞在傳動帶輪（03）和同步帶輪（04）上，電機（06）和傳動帶輪（03）相連接帶動平行雙傳輸帶（05），在平行雙傳輸帶（05）上，設置有蛋托（01）且裝載著42枚種蛋（00）在平行雙傳輸帶（05）上運動；

暗箱（07）設置在平行雙傳輸帶（05）的上方，在暗箱（07）的頂部設置有相機（08），在暗箱（07）的側壁設置有蛋托定位氣缸（09）和光電傳感器（10），相機（08）正對著蛋托（01）；

照蛋器（11）設置在平行雙傳輸帶（05）的下方，照蛋器（11）按6列×7行=42個的矩陣排列，照蛋器（11）正對著蛋托01；

相機（08）、種蛋（00）和照蛋器（11）在一垂直光路上；

光電傳感器（10）和可編程控制器（12）連接，獲得種蛋（00）位置信號；可編程控制器（12）分別與照蛋器（11）、蛋托定位氣缸（09）和相機（08）連接，分別控制照蛋器（11）照蛋、蛋托定位氣缸（09）對蛋托（01）定位和相機（08）拍照；

相機（08）和計算機（13）連接，檢測到種蛋的圖像；

可編程控制器（12）和計算機（13）連接，進行通信；

所述的蛋托（01）采用6列×7行工業蛋托，該蛋托行與行之間錯開排列，提升蛋托裝載種蛋的空間利用率；

所述的步驟③最小二乘法橢圓擬合的群蛋圖像分割：

群蛋圖像（300）；

A、平滑去噪（301）

對群蛋圖像進行平滑去噪；

B、單枚種蛋感興趣區（302）

通過蛋托計算出每個種蛋大概的中心坐標，根據中心坐標提取單枚種蛋的正方形感興趣區圖像；

C、單枚種蛋灰度圖像（303）

將單枚種蛋圖像轉換為灰度圖像；

D、初始化Canny閾值（304）

設置Canny算法初始高閾值為255，低閾值為高閾值的一半；

E、Canny算法二值圖（305）

通過Canny算法得到單枚種蛋二值圖；

F、尋找種蛋邊緣輪廓（306）

依次遍歷二值圖中所有連通域，首先求出連通域中零階矩和一階矩、：

其中V為連通域，i和j分別為該連通域中所有點的橫坐標和縱坐標；

求出該連通域質點坐標為：

再分別取連通域中第一個點和中間點作為公共點，與單枚種蛋圖像中心點O分別組成角和 ；若連通域質點與圖像中心點的距離小于20個像素，且和的角度都小于15°，則該連通域為種蛋的邊緣輪廓，否則將該連通域去除；

G、判斷邊緣輪廓是否存在（307）

若存在邊緣輪廓則進入下一步驟，否則降低閾值（211）后再跳轉到步驟E；

H、最小二乘橢圓擬合（308）

若存在種蛋邊緣輪廓，對優化后的二值圖進行橢圓擬合得到單枚種蛋的完整外線；

I、制作掩模（309）

采用漫水填充法制作掩模；

J、除去背景（310）

通過掩模除去背景信息，得到單枚種蛋圖像，完成分割；

所述的步驟④圖像特征的提?。?04）：

通過對種蛋圖像顏色特征和紋理特征的對比分析，將直方統計圖中R、I的峰值位置和G、I的峰值大小，R、G的均值和方差，圖像的對比度、粗糙度、逆差矩、相關性、能量，共13個特征作為判別死胚蛋的特征；將直方統計圖中的R、G、H、I的峰值位置，R、G的均值，G的方差和斜度，對比度、粗糙度、逆差矩、相關度，共12個特征作為判別無精蛋的特征；

所述的步驟⑤建立群體種蛋孵化成活性在線判別模型（205）：

基于篩選出的12個和13個特征，種蛋數據按照3：1隨機分成訓練集和測試集，分別建立對無精蛋和死胚蛋的最小二乘支持向量機判別模型，在孵化早期對無精蛋進行檢測，孵化中后期對死胚蛋進行檢測。