基于機器視覺的毒株胚蛋成活性自動無損檢測系統(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)系到家禽和人類的生命安全。而禽流感疫苗大都是通過雞胚接種禽流感毒株，在毒株胚蛋中進行毒株增殖培養(yǎng)后滅活制備而成，因此，毒株胚蛋成活性檢測是禽流感毒株增殖培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)。針對傳統(tǒng)人工照蛋，人眼檢活存在視覺易疲勞，檢測效率低，檢測結(jié)果易受主觀因素干擾等缺點，本研究從實際出發(fā)，構(gòu)建了基于機器視覺的毒株胚蛋成活性自動無損檢測系統(tǒng)，并利用圖像處理技術(shù)和模式識別技術(shù)設(shè)計了一套完整的毒株胚蛋成

2、活性檢測方案。本研究的主要內(nèi)容及成果如下:
　　1.設(shè)計了基于機器視覺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區(qū)內(nèi)自動截取分辨率為160×70的矩形圖像作為ROI進行圖像預(yù)處理，如此不但可以排除圖像中無用信息的干擾，而且極大地減少了圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)的運算量。
　　2.針對以往研究無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算法對光斑噪聲進行檢測，并提出了

3、相應(yīng)的對稱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消除固有光斑噪聲，并將其和常用的濾波算法進行了對比分析，實驗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，而且不會對圖像的細節(jié)特征造成影響。
　　3.根據(jù)人眼觀測毒株胚蛋體內(nèi)生成血管脈絡(luò)作為其成活判斷標準的原理，本研究通過對預(yù)處理后的毒株胚蛋圖像進行血管輪廓邊緣檢測和數(shù)學形態(tài)學處理，準確構(gòu)建出成活胚蛋的主血脈二值形態(tài)結(jié)構(gòu)，并采用貼標簽法對血脈二值連通進行標

4、記，準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算法對毒株胚蛋進行快速準確分類，實現(xiàn)了毒株胚蛋成活性實時在線檢測的基本要求。
　　最后，對360枚毒株胚蛋進行成活性自動無損檢測實驗，實驗結(jié)果表明，本文設(shè)計的自動無損檢測系統(tǒng)的平均檢測時間為0.642秒，成活性判別準確率可達96