机器视觉在种蛋筛选与孵化成活性检测中的应用

"这篇本科毕业论文探讨了基于机器视觉的种蛋筛选和孵化成活性检测技术，旨在提高孵化工作的效率和准确性。论文涵盖了硬件系统的建立、种蛋外观品质的综合评价体系，以及针对种蛋重量、蛋形、蛋壳表面缺陷和蛋壳颜色的检测方法。" 在这篇本科毕业论文中，作者深入研究了如何利用机器视觉技术改进种蛋的筛选和孵化过程中的胚胎成活性检测。论文首先介绍了两种可供选择的毕业论文封面样本，强调了论文标题的排版要求，以确保美观和统一。 接着，论文的重点转向了机器视觉在种蛋筛选中的应用。通过实验研究，确定了最佳的图像采集光源和背景颜色，以及硬件系统的标定方法，满足了种蛋外观品质检测的需求。具体的研究成果包括： 1. 提出了一种利用图像零阶矩计算投影面积来替代称重的种蛋重量检测方法，大大提高了检测准确率，达到了97.73%（过大蛋）、97.04%（正常蛋）和96.51%（过小蛋）。 2. 开发了基于机器视觉的蛋壳表面缺陷识别技术，结合阈值识别法和八邻域边界跟踪算法，能够有效检测裂纹、脏斑和血斑，检测准确率分别为91.25%、94.18%和96.36%。 3. 研究了种蛋蛋形的检测，采用了矩和神经网络技术，提出了一种分步检测方法，结合改进的免疫遗传算法优化LMBP神经网络结构，对过长、过圆和畸形蛋的检测准确率分别达到97.1%、95.59%和94.87%，正常蛋的检测准确率为95.75%。 4. 设计了蛋壳颜色一致性检测方法，利用色度频度值作为特征参数，结合改进的免疫遗传LMBP神经网络，实现对浅壳、正常和深壳蛋的准确识别，检测准确率分别达到95.6%、95.6%和94.87%。 通过这些创新性的研究，论文不仅提升了种蛋筛选的自动化水平，还显著增强了孵化工作的精确性和效率，为现代化农业的智能化提供了重要的技术支持。同时，这也为后续研究者提供了一个基础框架，可以在此基础上进一步优化和扩展机器视觉在农业领域的应用。