基于原型网络的小样本禽蛋图像特征检测方法

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。     

基于神经网络与图像处理的花生仁霉变识别方法

为了采用机器视觉对霉变花生仁的自动识别与分选，研究了一种基于花生仁图像特征和人工神经网络的霉变识别方法。首先，利用Sobel算子直接对噪声含量少、边缘保存较完整的B分量灰度图进行边缘检测，经过形态学滤波、填充、合成等处理去除背景，得到分割后的彩色花生仁图像。然后提取颜色特征H、I、S及纹理特征RW、GW、BW，将其作为MATLAB所创建的神经网络的输入，并分别定义正常、轻度霉变、严重霉变3组代码为100、010、001的类型作为网络的输出，建立特征参数与霉变等级之间的神经网络识别模式。试验结果表明，该方法对正常花生仁、轻度霉变花生仁、严重霉变花生仁的检测准确率分别为95%、90%、100%，得到了较好的识别效果。     

鸡蛋新鲜度神经网络检测系统的研究

鸡蛋内部颜色信息（H、I、S）的变化表征蛋的新鲜度等内部品质的变化。用计算机视觉装置获取鸡蛋颜色参数（H、I、S），通过试验获得鸡蛋的新鲜度大小（哈夫值），用它们作为样本数据建立BP神经网络模型，获取鸡蛋新鲜度与其图像颜色参数之间的最优关系，达到自动检测鸡蛋新鲜度。经检验，系统正确识别率为90．8％。     

禽蛋品质检测现状及展望

阐述了禽蛋品质检测的有关项目要求 ,分析了目前国内外禽蛋品质检测和分级的现状及存在问题 ,介绍了无损检测技术在禽蛋品质检测与分级研究中的应用概况 ,提出了今后研究的方向与发展途径。     

鸭蛋破损检测的试验研究

试验研究了损壳蛋和未损壳蛋的声学特性差异，数据分析采取模糊聚类的方法获得损壳蛋和未损壳蛋隶属函数式，计算两个模糊集的隶属度，按照最大隶属度原则就可准确区分损壳蛋。用此方法设计的鸭蛋破损检测系统，其好壳蛋检测准确率为85％，损壳蛋检测准确率为90％。     

鸡蛋蛋壳膜超微结构与呼吸强度的相关关系

蛋壳膜作为蛋壳的有机层是呼吸的必经通道,研究蛋壳膜的超微结构与鸡蛋呼吸强度的相关关系对于鸡蛋贮藏保鲜具有重大意义。该研究利用扫描电子显微镜（Scanning Electron Microscope,SEM）对蛋壳膜的超微结构图像进行表征。结果表明：强呼吸强度（≥3 mg/(kg?h)）与弱呼吸强度（≤1 mg/(kg?h)）鸡蛋的蛋壳膜纤维直径、孔隙度与厚度均存在显著性差异（P<0.05）;鸡蛋蛋壳膜纤维直径、外膜以及内膜外侧的孔隙度与呼吸强度存在极显著的正相关关系（P<0.01）,蛋壳膜厚度与呼吸强度存在极显著的负相关关系（P<0.01）。蛋壳膜外膜纤维直径大于内膜,厚度为内膜的3-4倍。以蛋壳膜外膜外侧孔隙度、外膜内侧孔隙度、内膜外侧孔隙度、内膜内侧孔隙度、外膜外侧纤维直径、外膜内侧纤维直径、内膜外侧纤维直径、内膜内侧纤维直径与外膜厚度、内膜厚度共10个指标特征参数为自变量,鸡蛋呼吸强度为因变量,建立较佳偏最小二乘回归模型,测试集相关系数为0.976 7,蛋壳膜超微结构可以很好地表征呼吸强度的大小;以弱、中与强呼吸强度作为分类依据,建立了偏最小二乘判别分析,测试集准确率为83.33%,说明在25 ℃空气环境下蛋壳膜超微结构对呼吸强度具有较好的判别效果。研究结果为更好地利用蛋壳膜超微结构特性来改良涂膜保鲜技术提供参考。     

基于改进YOLO v4的群体棉种双面破损检测方法

针对研究人员难以利用计算机视觉对棉种这类尺寸较小的物体进行双面检测,导致检测效果不佳的问题,设计了一款新型棉种检测分选装置,利用亚克力板在强光和白色背景下透明的特点,将棉种通过上料装置滑入透明亚克力板的凹槽中,随着转盘的转动,同一批棉种的正反两面图像分别由2个不同位置的CCD相机采集得到。利用改进YOLO v4的目标检测算法检测破损棉种,试验结果表明该方法建立的模型对群体棉种中的破损棉种和完好棉种的检测准确率达到95.33%、召回率为96.31%、漏检率为0,检测效果优于原YOLO v4网络,实现了对双面群体棉种的破损识别,为后续脱绒棉种智能检测装备研发提供了技术支持。     

鸭蛋新鲜度模型的试验研究

用计算机视觉技术，研究了鸭蛋新鲜度模型。取当天产新鲜鸭蛋，分青壳蛋和白壳蛋各150枚置于恒温衡湿环境中。每次定时任意取出其中白壳和青壳蛋各10枚用计算机视觉检测装置检测出蛋内容物的颜色参数。根据这些参数和与之对应且表征蛋新鲜度的Haugh值拟合出蛋新鲜度模型。白壳蛋新鲜度模型检验结果为：r=0.757,F=77.932；青壳蛋新鲜度模型检验结果为：r=0.767,F=75.911。检验结果表明鸭蛋新鲜度模型有较高的回归精度。     

基于图像识别的农产品品质无损检测

农产品外观颜色在一定程度上反映其内在品质,如破损、霉变、成熟度等.从农产品外观颜色的局部区域及全局区域两方面,介绍了根据农产品外观颜色进行无损检测及判断其品质的不同方法.     

基于可见近红外光谱及增强回归树算法的鸡蛋种类鉴别

利用可见-近红外光谱技术,选取湖北地区同一品种不同饲养环境下的鸡蛋,提取鸡蛋的光谱透射率(500~900nm),利用标准正态变量变换对光谱数据进行预处理,结合竞争性自适应重加权与主成分分析对光谱数据进行二次降维,并将提取的特征信息输入增强回归树算法,建立鸡蛋土洋种类鉴别模型,模型的训练集和测试集判别正确率分别为98.33%和97.00%。结果表明,应用基于可见-近红外光谱及增强回归树方法,针对同一母鸡品种但不同饲料产出的土洋鸡蛋的种类鉴别是可行的。