基于机器视觉的种禽产蛋育种性状采集方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了基于机器视觉的种禽产蛋育种性状采集方法、装置及介质，其方法包括：采集育种舍内种禽笼位的初始图像；确定产蛋槽区域图像和笼位标牌区域图像；识别产蛋槽区域中的每个禽蛋，并标记产蛋数量标签；识别笼位标牌区域图像，确定笼号信息，并标记笼号标签及产蛋日期标签；基于SVM禽蛋识别模型对每个禽蛋进行识别，得到每个禽蛋的颜色和蛋壳状态，并标记颜色标签和蛋壳状态标签；根据禽蛋的颜色标签、蛋壳状态标签、笼号标签、产蛋日期标签以及产蛋数量标签得到种禽产蛋育种性状数据。本发明专利技术通过对采集图像中包含的种禽产蛋育种性状分别进行识别和标记，提高了种禽产蛋性状数据的采集效率和精度，实现了种禽产蛋育种数据的自动化采集。的自动化采集。的自动化采集。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的种禽产蛋育种性状采集方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，具体涉及一种基于机器视觉的种禽产蛋育种性状采集方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]家禽养殖可生产优质的肉、蛋产品，可以满足人民对蛋白质摄取的需求。家禽种业发展是推动产业发展的核心竞争力，为了提高种禽的生产性能和蛋禽产蛋水平，需要对种禽进行系统、持续选育，其中，产蛋相关性状是育种中的重要选择性状。
[0003]种禽产蛋相关性状数据收集是种禽育种工作中的重要环节，然而上述数据收集时间长，劳动强度大，需要科研人员细致记录相关数据，还需对采集的数据进行后续整理、手动上传至计算机。数据准确性有很大的提升空间，部分性状数据需要通过抽测进行后期育种值估计。在种禽产蛋性状数据的研究中，关于自动化智能检测相关研究较少，相关技术缺乏，目前的方式仍需采用人工手段，个体记录产蛋情况，对蛋壳颜色指标，需要采集样品，依靠色差仪进行测定后，录入电脑。近年来，通过图像检测鸡蛋品质的计算机视觉检测技术已经被国内外学者深入研究，且检测技术已较为成熟。然而在育种中，对个体笼本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的种禽产蛋育种性状采集方法，其特征在于，包括：采集育种舍内种禽笼位的初始图像；根据所述初始图像确定产蛋槽区域图像和笼位标牌区域图像；识别所述产蛋槽区域图像中的每个禽蛋图像，并标记产蛋数量标签；识别所述笼位标牌区域图像，根据所述笼位标牌确定笼号信息，并根据所述笼号信息标记笼号标签及产蛋日期标签；基于预设的SVM禽蛋识别模型对所述产蛋槽区域图像中的每个禽蛋进行识别，得到每个禽蛋的颜色和蛋壳状态，并在所述初始图像中标记每个禽蛋的颜色标签和蛋壳状态标签；根据所述初始图像中禽蛋的颜色标签、蛋壳状态标签、笼号标签、产蛋日期标签以及产蛋数量标签得到种禽育种性状数据。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的种禽产蛋育种性状采集方法，其特征在于，所述根据所述初始图像确定初始图像产蛋槽区域图像和笼位标牌区域图像，包括：获取左侧隔蛋栏和右侧隔蛋栏位置，并分别确定所述左侧隔蛋栏和右侧隔蛋栏的起点位置坐标和终点位置坐标；将所述左侧隔蛋栏和右侧隔蛋栏终点位置坐标下移P1个像素得到的两点与所述左侧隔蛋栏和右侧隔蛋栏起点构成的矩形区域图像确定为所述产蛋槽区域图像；将所述左侧隔蛋栏和右侧隔蛋栏起点位置坐标上移P2个像素得到的两点与所述左侧隔蛋栏和右侧隔蛋栏起点位置坐标上移P3个像素得到的两点构成的矩形区域图像确定为所述笼位标牌区域图像。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的种禽产蛋育种性状采集方法，其特征在于，所述识别所述产蛋槽区域图像中的每个禽蛋图像，包括：对所述产蛋槽区域图像进行高斯滤波去除噪声，得到第一去噪图像；将所述第一去噪图像转换为R分量灰度图，利用大津法对所述R分量灰度图进行二值分割得到二值图像；基于图像形态学对所述二值图像进行腐蚀运算，得到所述初始图像产蛋槽区域中的禽蛋的二值图像。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的种禽产蛋育种性状采集方法，其特征在于，所述识别所述笼位标牌区域图像，根据所述笼位标牌确定笼号信息，包括：获对所述笼位标牌区域图像进行高斯滤波去除噪声，得到第二去噪图像；将所述第二去噪图像转换为B分量灰度图，利用大津法对所述R分量灰度图进行二值分割，获取笼位标签数据特征分量，提取所述笼位标签数据特征分量构建笼位标签数据集；建立初始逻辑回归笼位识别模型，利用所述笼位标签数据集对初始逻辑回归机器学习模型进行迭代训练，得到逻辑回归笼位识别模型；基于所述逻辑回归笼位识别模型对所述初...

【专利技术属性】
技术研发人员：张昊，皮劲松，吴艳，黄涛，梁振华，潘爱銮，申杰，付明，
申请(专利权)人：湖北省农业科学院畜牧兽医研究所，
类型：发明
国别省市：