基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于机器视觉的禽类受精蛋的检测方法。该方法包括如下步骤：步骤1，将待测禽蛋开始孵化；步骤2，使用相机拍摄经步骤1孵化一定时间的待测禽蛋发育图片；步骤3，将步骤2获得的待测禽蛋发育图片进行图像处理，获得待测禽蛋透光性结果；步骤4，根据步骤3获得的待测禽蛋透光性结果，判断待测禽蛋是否为受精蛋。本发明专利技术方法运用了机器视觉技术和数字图像处理技术，根据受精蛋在发育过程中透光性会逐渐变弱这个特性，对待测禽蛋实现受精蛋和无精蛋的判断。本发明专利技术方法对减轻了工人劳动强度，提高受精蛋的检测速率，降低生产成本，提高我国农产品检测的自动化水平等方面具有重要意义和应用价值。

Detection method of avian fertilized eggs based on machine vision

The invention relates to a method for detecting fertilized eggs of birds based on machine vision. The method comprises the following steps: 1, the tested eggs began to hatch; step 2, step 1 taken after a certain period of time to measure the hatching egg development pictures using camera; step 3, step 2 will get tested eggs development image processing, to obtain eggs light tested results; according to step 4. Step 3 to obtain the measured egg transmittance test results, whether the fertilized eggs eggs. The method of the invention utilizes the machine vision technology and the digital image processing technology, and according to the characteristics that the light transmission of the fertilized egg becomes weaker gradually during the development process, the utility model can treat the eggs to realize the judgment of the fertilized eggs and the eggs without the essence. The method of the invention has great significance and application value for reducing labor intensity of workers, improving detection rate of fertilized eggs, reducing production cost and improving the automatic level of detecting agricultural products in china.

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法
本专利技术涉及数字图像处理和农产品检测技术，具体说是一种基于机器视觉的禽类受精蛋的检测方法，属于农畜产品无损检测技术。
技术介绍
禽蛋是人类理想的天然食品，含有丰富的营养物质和微量元素，是人类最好的营养来源之一。如每百克鸡蛋含蛋白质14.7克，其中含有人体必需的8种氨基酸，并与人体蛋白的组成极为近似，人体对鸡蛋蛋白质的吸收率可高达98％。每百克鸡蛋含脂肪11～15克，主要集中在蛋黄里，也极易被人体消化吸收，蛋黄中含有丰富的卵磷脂、固醇类、蛋黄素以及钙、磷、铁、维生素A、维生素D及B族维生素，对增进神经系统的功能大有裨益。我国人口众多，禽蛋食用量非常大，近年来，禽蛋的产量一直居世界首位，而且有继续增长的趋势。在家禽饲养行业中，种蛋的挑选至关重要，这直接关系到养殖的成本和经济效益。一般禽蛋的孵化时间是21-30天(例如鸡蛋是21天，鸭蛋是28天，鹅蛋是30天)，在孵化过程中，对孵化的环境温度、湿度条件必须有较高的要求，这就需要专业的孵化设备和管理人员的及时调整，所以，禽蛋孵化是一个耗时、耗能、耗费人力的过程。我国的种蛋受精率在86％-95％,受精蛋孵化率约90％。所以，在入孵的种蛋中，至少有10％的种蛋无法成功孵化出来，这直接会影响饲养场的经济效益。一方面，孵化过程中存在无精蛋、死胚蛋,在孵化箱内不仅抢占了空间，浪费电能和人力,而且还会爆裂,散发出恶臭气味,导致其中的霉菌或细菌在孵化箱中迅速繁殖感染,造成巨大损失；另一方面，若及早的将不能成功孵化的种蛋及时挑选出来，还可以作为食品进行加工，给饲养场带来一部分收入。因此,在孵化过程中及时准确地剔除无精蛋和死胚蛋具有重要的意义。虽然近年来我国的畜牧业有了长足的发展，现在的孵化设备已经有了自动化的控制功能，但对于无精蛋和死胚蛋的剔除工作，还是主要依靠传统的人工照蛋的方法，这种方法不仅费时费力，而且对工作人员有较高的要求，需要有丰富的经验。因此，展开对孵化过程中种蛋的无损检测技术研究是非常重要的，这不仅有利于我国禽类饲养的快速发展，同时也对我国禽类饲养自动化水平的提高具有重要意义。近年来，随着科学技术的发展，计算机技术和图像处理技术有了长足的进步，从而使以二者为基础的机器视觉技术日新月异，已经广泛地应用于社会的各个领域。目前，机器视觉技术在禽蛋检测方面已经取得了不少成果：[郁志宏.基于机器视觉的种蛋筛选及孵化成活性检测研究[D].内蒙古农业大学博士论文,2006][潘磊庆，屠康等.基于机器视觉和神经网络检测鸡蛋裂纹的研究[J].农业工程学报，2007,23(5)：154-158]。对于受精蛋的检测，有的方法是基于孵化过程中蛋的RGB颜色分量，有的方法是基于蛋的轮廓参数，虽然已有相应的论文和专利，但这些方法的有效性还有待于进一步探究，而且市场上并没有成熟的设备。因此，寻找出受精蛋孵化特性的特征对提高判断的准确性是至关重要的。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术提供了一种基于机器视觉的禽类受精蛋的检测方法。该方法主要是运用了机器视觉技术和数字图像处理技术，根据受精蛋在发育过程中透光性会逐渐变弱这个特性，实现受精蛋判别。这种方法减轻了工人的劳动强度，而且提高了受精蛋的检测速率，降低了生产成本，这对提高我国农产品检测的自动化水平具有重要意义和应用价值。为达到以上目的，本专利技术采取的技术方案是：一种基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将待测禽蛋开始孵化；步骤2，使用相机拍摄经步骤1孵化一定时间的待测禽蛋发育图片；步骤3，将步骤2获得的待测禽蛋发育图片进行图像处理，获得待测禽蛋透光性结果；所述待测禽蛋透光性是指待测禽蛋经过光照之后光线的透过情况；步骤4，根据步骤3获得的待测禽蛋透光性结果，判断待测禽蛋是否为受精蛋；若判断待测禽蛋为无精蛋，则待测禽蛋可能为无精蛋，也可能为早期死胚蛋，因为早期死胚蛋的透光性与无精蛋相似；对判断为无精蛋的待测禽蛋应及时剔除此类禽蛋；若判断待测禽蛋为受精蛋，则待测禽蛋为受精蛋，还可能为透光性变弱的死胚蛋；对判断为受精蛋的待测禽蛋应继续孵化。在上述基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法中，步骤2中，使用相机拍摄时，如待测禽蛋为受精蛋，经步骤1孵化一定时间的发育期为起眼期，或步骤1所述孵化一定时间的条件满足待测禽蛋为受精蛋时发育至起眼期所需的孵化条件；该发育期根据人工照蛋时间确定，详见《家禽孵化与雏禽雌雄鉴别》，所述起眼期即受精蛋胚胎发育一段时间后，经光照后可见血管呈放射状分布，颜色鲜艳发红，透光性减弱；而无精蛋经光照后发亮，无血管网，透光性无变化。在上述基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法中，当所述待测禽蛋为鸡蛋时，步骤1所述孵化的条件为：温度37.8℃，相对湿度是55％-65％，禽蛋放置方式为钝端朝上、锐端朝下；步骤2中所述一定时间为5天；当所述待测禽蛋为鸭蛋时，步骤1所述孵化的条件为：温度38.0℃，相对湿度是55％-65％，禽蛋放置方式为钝端朝上、锐端朝下；步骤2中所述一定时间为7天；孵化的条件设定根据《家禽孵化与雏禽雌雄鉴别》，其他禽类大规模养殖较少，在此不做说明；禽蛋放置方式根据受精蛋发育特性决定，禽蛋胚胎在发育时，头部在受精蛋的钝端部位，而且钝端朝上的放置方式也利于受精蛋出雏。在上述基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法中，步骤1所述孵化之前，包括对待测禽蛋进行表面消毒处理的步骤,以减少细菌的滋生；所述表面消毒处理具体使用消毒液进行；所述消毒液具体可为75％医用酒精(即酒精和水的体积比是3∶1)或0.4g/L高锰酸钾溶液(即高锰酸钾和水的比例是1g：2500mL)；所述表面消毒处理在室温(15℃—40℃)条件下进行。在上述基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法中，步骤2中，所述相机为CCD相机，和/或，所述拍摄的方式为：所述相机在待测禽蛋钝端一侧拍摄待测禽蛋；拍摄时待测禽蛋的放置方式为钝端朝上、锐端朝下，且在待测禽蛋的锐端一侧设发光光源照射待测禽蛋。在上述基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法中，所述发光光源为LED光源；和/或，所述拍摄时排除发光光源之外的光线；具体可使拍摄在密闭的暗箱中进行，即相机、待测禽蛋和发光光源在同一暗箱内，排除外界光线对获取待测禽蛋图片时造成的干扰。在上述基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法中，步骤3包括如下步骤：步骤3.1，将步骤2获得的待测禽蛋发育图片进行预处理，以有效抑制噪声；步骤3.2，对经预处理后的图片进行灰度化处理，获得灰度图像；步骤3.3，在灰度图像的待测禽蛋中心区域选取感兴趣区域；步骤3.4，选取适当的像素值(灰度值)作为阈值T，对感兴趣区域进行二值化处理，获得待测禽蛋透光性结果；步骤3中所用图像处理函数均为OPENCV函数库中的函数。在上述基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法中，步骤3.1中，预处理为中值滤波预处理；其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的像素值用该点的一个邻域中各点的像素值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点，函数窗可选择3×3、5×5等奇数。在上述基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法中，步骤3.4中，二值化处理的方法为：将灰度图像中的感兴趣区域中像素点大于阈值T的像素值变为255，即白色像素点；将灰度图像中的感本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，将待测禽蛋开始孵化；步骤2，使用相机拍摄经步骤1孵化一定时间的待测禽蛋发育图片；步骤3，将步骤2获得的待测禽蛋发育图片进行图像处理，获得待测禽蛋透光性结果；步骤4，根据步骤3获得的待测禽蛋透光性结果，判断待测禽蛋是否为受精蛋。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，将待测禽蛋开始孵化；步骤2，使用相机拍摄经步骤1孵化一定时间的待测禽蛋发育图片；步骤3，将步骤2获得的待测禽蛋发育图片进行图像处理，获得待测禽蛋透光性结果；步骤4，根据步骤3获得的待测禽蛋透光性结果，判断待测禽蛋是否为受精蛋。2.如权利要求1所述的基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法，其特征在于：步骤2中，使用相机拍摄时，如待测禽蛋为受精蛋，经步骤1孵化一定时间的发育期为起眼期。3.如权利要求1或2所述的基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法，其特征在于：当所述待测禽蛋为鸡蛋时，步骤1所述孵化的条件为：温度37.8℃，相对湿度是55％-65％，禽蛋放置方式为钝端朝上、锐端朝下；步骤2中所述一定时间为5天，当所述待测禽蛋为鸭蛋时，步骤1所述孵化的条件为：温度38.0℃，相对湿度是55％-65％，禽蛋放置方式为钝端朝上、锐端朝下；步骤2中所述一定时间为7天。4.如权利要求1或2所述的基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法，其特征在于：步骤1所述孵化之前，包括对待测禽蛋进行表面消毒处理的步骤,以减少细菌的滋生；所述表面消毒处理使用消毒液进行。5.如权利要求1或2所述的基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法，其特征在于：步骤2中，所述相机为CCD相机，和/或，所述拍摄的方式为：所述相机在待测禽蛋钝端一侧拍摄待测禽蛋；拍摄时待测禽蛋的放置方式为钝端朝上、锐端朝下，且在待测禽蛋的锐端一侧设发光光源照射待测禽蛋。6.如权利要求1或2所述的基于机器视觉的禽类受精蛋检测方法，其特征在于：步骤3包括如下步骤：...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤修映，赵兴华，彭彦昆，秦五昌，李永玉，徐杨，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11