【摘 要】
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为了对鸡种蛋孵化早期胚胎性别进行鉴别,构建机器视觉图像采集系统,在LED光源下获取186枚种蛋孵化第4天的图像。采用对鸡种蛋图像进行分量提取、去背景化和二值化等预处理方
【机 构】
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华中农业大学工学院,农业部长江中下游农业装备重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项(2662017PY057),公益性行业(农业)科研专项(201303084)
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为了对鸡种蛋孵化早期胚胎性别进行鉴别,构建机器视觉图像采集系统,在LED光源下获取186枚种蛋孵化第4天的图像。采用对鸡种蛋图像进行分量提取、去背景化和二值化等预处理方法,利用自适应直方图均衡化、高低帽变换增强图像,通过迭代阈值分割和"与"运算凸显血线纹理。运用差分计盒法、灰度共生矩阵法、灰度直方图统计法和几何法提取图像的11维特征参数,并构建鸡种蛋胚胎性别识别的BP模型(back propagation neural network,BPNN),利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP神经网络的初始权值和阈值。试验结果表明,GA-BP模型的训练集识别综合准确率为99.73%,预测集识别综合准确率为82.80%。
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