基于多信息融合的疫苗制备中鸡蛋胚体分拣系统

采用多信息融合方法研究疫苗制备中鸡蛋胚体状态的识别与分拣技术。在研究不同状态鸡蛋胚体图像特征、温度衰减和透光度变化情况的基础上,得出活胚图像中血管多、粗且呈放射状,弱胚图像中血管少、细且断裂,死胚图像内部均匀无血管,污染胚图像内部有明显黑块特征;鸡蛋胚体从37.8℃的孵化箱中取出置于25℃室温环境,活胚、弱胚、污染胚、死胚的温度衰减速度依次增大;活胚的透光度随孵化时间增加而逐渐降低,其他胚体透光度变化相对较小。将图像、温度、透光度信息特征融合,建立BP神经网络信息融合模型对鸡蛋胚体状态进行识别。最后,从37.8℃孵化箱中抽取80枚孵化6 d的鸡蛋胚体放置于室温10 min后,采集图像、温度和透光度信息,进行试验验证。结果表明多信息融合系统的识别准确率为96.25%,比单用图像、温度和透光度传感器进行识别的准确率分别提高了6.25%、13.75%和8.75%。