基于图像处理-深度学习的孵前种鸭蛋外部品质在线无损检测

种鸭蛋的品质影响着孵化率和健雏率,挑选优质种鸭蛋孵化不仅可以减少孵化占用的资源,还可以及时将不适宜孵化的种鸭蛋筛选出另做它用,避免其孵化失败造成浪费。为了对不同外部品质的孵前种鸭蛋进行检测分级,该研究设计了一种基于图像处理和深度学习的种鸭蛋外部品质检测系统。在传送轨道上获取种鸭蛋的透射图像后,选取多张鸭蛋图像中的最大长轴计算形状特征,通过交错值衡量大小头相似度;在伽马变换平衡图像颜色后,使用HSV分割提取脏污特征图来计算脏污面积;采用自适应阈值分割和脏污特征图掩膜对图像样本数据进行预处理,搭建裂纹识别网络CrackNet来识别脏污鸭蛋的裂纹。结果表明,该检测系统可计算种鸭蛋的大小、蛋形指数、脏污面积和大小头相似度,检测表面裂纹,计算所得长轴和蛋形指数的均方误差仅0.220 2 mm²和0.000 058,CrackNet的裂纹识别准确率为98.03%,研究结果可为入孵前种鸭蛋的筛选工作提供技术支持。