[发明专利]上孵前无精蛋识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明为一种孵化前无精蛋识别检测装置及方法，属于种蛋孵化前检测类技术及方法领域。

背景技术

种蛋的孵化过程大约需要21天，对环境温湿度条件要求较高，是一个耗时、耗能的过程。据80年代中后期统计资料，1988年美国约孵化59.7亿只蛋，未受精蛋约占总孵化蛋的8％～9％，而每只蛋孵化需花费3美分，因此造成的经济损失相当可观。我国江苏省1988年入孵蛋约3亿只，未受精蛋按8％～9％计算，仅江苏一省损失达几百万元。这意味着每年都有大量的未受精种蛋不能孵化，其造成的经济损失相当大。实现在种蛋入孵前检测出无精蛋不仅能有效地节省时间、空间、劳动力和能源，提高孵化效率，还能保证孵化环境的卫生和生产质量，而且无精蛋可以用于食品，有着巨大的经济和社会效益。在实际应用中，剔除无精蛋，此技术依然采用手持简易照蛋器在孵化的第5天进行头照，该方法工作量大、速度慢、人为因素影响较大，而新鲜蛋孵化72h后，品质降为乙级以下，不宜加工成蛋制品，浪费大量食用蛋，消耗无用的能量。因此开发出一套能在种蛋上孵前自动检测无精蛋系统，对降低人工照蛋的劳动强度，提高检测准确性和生产效率，保障生产者的利益，具有十分重要的意义。早在20世纪30年代末，国外就有学者利用无损检测的技术研究种蛋的孵化品质，但总的来说，所做的相关研究还是不多，真正实际应用的较少。日前，国外应用于种蛋孵化检查的无损方法主要有：计算机视觉法、敲击振动法、光学检测法和高光谱图像检测法。近年来，国内的一些学者也开始对种蛋孵化成活性检测进行研究，主要是运用了计算机视觉检测法和光电特性检测法，取得了丰硕的研究成果。杨秀坤^[7]运用计算机视觉技术与遗传神经网络相结合的方法根据种蛋表面颜色特征进行孵化鸡蛋的可成活性判别。周维忠利用量化后的色度值作为种蛋颜色内部特征参数，采用小波神经网络分类器判别孵化过程中种蛋成活可能性。陈佳娟等将计算机视觉技术与遗传神经网络相结合，建立一套适合于孵化种蛋可成活性自动检测的计算机视觉系统，实现了孵化种蛋可成活性的自动检测。于景滨等利用自行设计制作的光电测试装置，在孵化早期剔除无精蛋。郁志宏等提出了一种基于改进粒子群神经网络进行孵化种蛋成活性自动检测的方法。国内主要是采用了计算机视觉法检测种蛋。前人的研究表明无损检测技术确实能有效地应用在种蛋上孵以后的检测上，但是也存在着一些问题，如研究主要集中在孵化早期无精蛋的检测，而孵化前对无精蛋的检测国内外还未见相关报导，而且研究都是在实验室水平下完成，离实际应用还有一段距离。本文研究一种适合国内外需要的基于机器视觉检测无精蛋方法，并能够形成一套便携式、商品化无精蛋筛选仪器，以满足目前孵化市场对种蛋上孵前剔除无精蛋的要求。

发明内容

本发明的目的就是针对上述已有技术存在的问题，研究一种上孵前无精蛋识别方法及装置，达到种蛋上孵前剔除无精蛋。

本发明的目的是这样实现的：一种上孵前无精蛋识别方法，该方法包括以下几个步骤：

(1)首先获取种蛋图像；

(2)然后对图像进行灰度化处理；

(3)接着使用中值滤波方法除去噪声；

对完成上述3个过程的种蛋使用边缘检测算法提取种蛋边缘，接着从边缘提取种蛋图像区域6个不变性特征参数(圆度、复杂性、伸长度、球状性、长短轴比和变动系数)，利用已建立的神经网络进行识别，即完成种蛋上孵前无精蛋的筛选工作。上孵前无精蛋识别器由图像传感器①、中央处理器②、动态存储器③、海量存储器④、LED指示灯和蜂鸣器⑤五部分组成。各部分接口信号连接如下：

(1)中央处理器②的GPIO模拟SCCB总线协议，控制图像传感器①的功能寄存器。使用中央处理器②3个中断引脚引入图像传感器①的图像输出同步信号VSYNC，HSYNC，PCLK，以中断方式同步图像数据输出。图像传感器①的YUV通道输出的16位并行数据通过中央处理器②的16个I/O口接入。

(2)动态存储器③有2片，一片的数据引脚(D0～D15)与中央处理器②的低16位数据线相连，另一片的数据引脚(D0～D15)与中央处理器②的高16位数据线相连，地址引脚(A0～A12)及片选信号引脚(nCS)相互连在一起，并与中央处理器②的引脚(nSCS0)连接，nWE、nRAS、nCAS也分别与中央处理器②的对应引脚LnWE、nSRAS、nSCAS相连。

(3)海量存储器④的ALE和CLE端分别接中央处理器②的ALE和CLE端，8位的I/O[7～0]与中央处理器②低8位数据总线相连，/WE，/RE，/CE分别与中央处理器②的nFWE，nFRE，nFCE相连，R/B与R/nB相连。