基于機(jī)器視覺(jué)的毒株胚蛋成活性自動(dòng)無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、禽流感疫情的防控主要采用疫苗防疫法，禽流感疫苗的好壞直接關(guān)系到家禽和人類(lèi)的生命安全。而禽流感疫苗大都是通過(guò)雞胚接種禽流感毒株，在毒株胚蛋中進(jìn)行毒株增殖培養(yǎng)后滅活制備而成，因此，毒株胚蛋成活性檢測(cè)是禽流感毒株增殖培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)。針對(duì)傳統(tǒng)人工照蛋，人眼檢活存在視覺(jué)易疲勞，檢測(cè)效率低，檢測(cè)結(jié)果易受主觀因素干擾等缺點(diǎn)，本研究從實(shí)際出發(fā)，構(gòu)建了基于機(jī)器視覺(jué)的毒株胚蛋成活性自動(dòng)無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)，并利用圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)了一套完整的毒株胚蛋成

2、活性檢測(cè)方案。本研究的主要內(nèi)容及成果如下:
　　1.設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)的毒株胚蛋圖像采集系統(tǒng)，獲取毒株胚蛋立式透光圖像，并在胚蛋圖像血脈生長(zhǎng)區(qū)內(nèi)自動(dòng)截取分辨率為160×70的矩形圖像作為ROI進(jìn)行圖像預(yù)處理，如此不但可以排除圖像中無(wú)用信息的干擾，而且極大地減少了圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)的運(yùn)算量。
　　2.針對(duì)以往研究無(wú)法處理含有較多固有光斑噪聲的褐殼雞蛋圖像的難題，分別引入了Harris算法和SUSAN算法對(duì)光斑噪聲進(jìn)行檢測(cè)，并提出了

3、相應(yīng)的對(duì)稱(chēng)近鄰均值濾波消斑算法和USAN局部灰度均值濾波消斑算法來(lái)消除固有光斑噪聲，并將其和常用的濾波算法進(jìn)行了對(duì)比分析，實(shí)驗(yàn)證明本文提出的算法不僅可以有效去除圖像中的固有光斑噪聲，而且不會(huì)對(duì)圖像的細(xì)節(jié)特征造成影響。
　　3.根據(jù)人眼觀測(cè)毒株胚蛋體內(nèi)生成血管脈絡(luò)作為其成活判斷標(biāo)準(zhǔn)的原理，本研究通過(guò)對(duì)預(yù)處理后的毒株胚蛋圖像進(jìn)行血管輪廓邊緣檢測(cè)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理，準(zhǔn)確構(gòu)建出成活胚蛋的主血脈二值形態(tài)結(jié)構(gòu)，并采用貼標(biāo)簽法對(duì)血脈二值連通進(jìn)行標(biāo)

4、記，準(zhǔn)確提取出毒株胚蛋的主血脈面積值。
　　4.研究分析了成活胚蛋和死亡胚蛋主血脈面積值的分布情況，將毒株胚蛋主血脈面積百分比選作分類(lèi)特征參數(shù)，極大地提高了系統(tǒng)成活性判別的魯棒性。最后采用了最近鄰分類(lèi)算法對(duì)毒株胚蛋進(jìn)行快速準(zhǔn)確分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)了毒株胚蛋成活性實(shí)時(shí)在線檢測(cè)的基本要求。
　　最后，對(duì)360枚毒株胚蛋進(jìn)行成活性自動(dòng)無(wú)損檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的自動(dòng)無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)的平均檢測(cè)時(shí)間為0.642秒，成活性判別準(zhǔn)確率可達(dá)96