高光谱图像对鸡种蛋孵化胚胎性别的鉴定开题报告
2022-01-29 19:00:49
1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)
1.本课题的意义
在蛋类生产中,母鸡的生产效益远高于公鸡,而在肉鸡生产中,公鸡又比母鸡饲料利用率高,生长速度快,生命力强[1]。鸡蛋的孵化过程大约需要21天,是一个耗时、耗能的过程。如果能在孵化早期,检测种蛋性别,更好地调控公、母养殖比例,满足不同时期的市场需要,就可以节约生产成本,提高企业生产效率。种蛋性别鉴别有一种最原始的方法,就是通过查看种蛋的外观形状和物理性状来鉴定性别,但这种方法主要依靠人的经验,准确率较低。因此,寻求一种快速有效检测种蛋孵化性别的方法,对整个孵化行业具有重要意义。
2.国内外研究概况
2. 研究的基本内容和问题
1. 研究目标
采集孵化种蛋高光谱图像及光谱信息,探索合适的光谱预处理手段,构建效果较好的种蛋性别鉴定模型。
2. 研究内容
3. 研究的方法与方案
1.研究方法
实验材料准备预处理
采集光谱:高光谱成像采集系统。其中高光谱图像单元由CCD摄像头(Imperx, ICL-B1620),有效波段范围为400~1000 nm,光谱分辨率为2.8 nm 图像光谱仪(Specim, ImSpector V10E)和焦距可变透镜构成。直流可调光源由150W 卤素钨灯及控制器(Illumination Technologies Inc.,3900)构成。
光谱图像采集与校正:采用的高光谱成像系统图像采集软件Spectral Image(isuzuoptics, tw, China)由台湾五铃光学股份有限公司提供。
数据处理与建模:ENVI软件,MATLAB软件偏最小二乘判别分析,支持向量机构建模型。
2.技术路线
材料准备及种蛋孵化 |
高光谱图像采集系统构建 |
高光谱图像采集 |
图像校正 |
种蛋不同部位ROI选择 |
性别鉴定模型建立 |
模型验证 |
材料准备及种蛋孵化 |
高光谱图像采集系统构建 |
高光谱图像采集 |
图像校正 |
种蛋不同部位ROI选择 |
性别鉴定模型建立 |
模型验证 |
3.实验方案
1)种鸡蛋在35℃、0.1%新洁尔灭溶液中浸泡5分钟进行消毒处理后,放入孵化箱中,孵化温度为37.8℃、相对湿度为65%。
2)按编号对94个种鸡蛋进行高光谱图像采集,每2天采集1 次,连续检测12天。
3)实验种蛋孵化到第16天,打开种蛋进行破坏性检测,检测种蛋胚胎发育情况。
4)光谱数据黑白校正预处理
5)种蛋ROI选取,提取代表光谱值
6)光谱数据处理,建立种蛋性别鉴定模型,确定预测准确率。
4.可行性分析
高光谱图像技术同时具有光谱分辨能力和图像分辨能力,既可以对待检测物进行定性和定量分析,也能进行定位分析,这种内外品质信息兼备的特征,使得高光谱图像技术成为种蛋孵化特性检测的有力手段。种蛋孵化早期,胚胎发育很小,同时受蛋壳的影响不易检测,由于高光谱透射具有一定的穿透性,种蛋孵化早期的一些生理变化的明显差异可以通过特定波长下的光谱值表现,光谱值又与该波长下像素点的灰度值一一对应。种蛋在孵化过程中,由于生理代谢和物质互相转化,蛋壳以及内部物质不断变化,同时伴随着一系列物理和化学性质的改变。因此,种蛋性别不同会造成其光谱值存在一定差别,它们之间图像灰度值也存在一定的差异,通过一定的光谱和图像分析方法有可能实现早期性别鉴别。
4. 研究创新点
高光谱成像技术是一个整合了光学光谱和传统的成像技术而出现的技术发明。应用高光谱成像系统既能提供样本的光谱信息又能提供空间信息这一优势,高光谱成像系统能够为农副食品提供优质的产品质量检测。高光谱成像技术作为一项新兴技术已受到越来越多的关注,高光谱技术在苹果、黄瓜的缺陷检测,苹果、草莓、桔子的质量参数检测,小麦分级,肉质评价,家禽胴体检测和鱼肉质量检测方面得到应用。但在种蛋孵化性别鉴定方面尚缺乏深入的研究。本课题是基于高光谱图像的种蛋孵化性别鉴定无损检测技术,在日后若能用于生产实际中,可以大大提高检测效率和准确性。
5. 研究计划与进展
1. 2013.12.1-2013.12.7前期准备阶段:确定课题,查阅、搜集、整理相关资料文献,实践考察,明确实验思路并制定实验方案。
2. 2013.12.7-2013.12.9实验准备阶段:准备实验所需仪器
3. 2013.12.9-2013.12.25预实验阶段:根据实验方案进行实验