群体孵化蛋成活性的视觉检测分级装置及其方法.pdf

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1、(10)授权公告号 CN 103026984 B (45)授权公告日 2014.08.27 CN 103026984 B (21)申请号 201210541345.9 (22)申请日 2012.12.12 A01K 43/04(2006.01) G01N 33/08(2006.01) (73)专利权人 华中农业大学 地址 430070 湖北省武汉市洪山区狮子山街 1 号 (72)发明人 王巧华 马美湖 许堃瑞 朱涛 (74)专利代理机构 武汉宇晨专利事务所 42001 代理人 黄瑞棠 (54) 发明名称 群体孵化蛋成活性的视觉检测分级装置及其 方法 (57) 摘要 本发明公开了一种群体孵化蛋成。

2、活性的视觉 检测分级装置及其方法， 涉及蛋品加工分级技术 领域。本发明是利用机器视觉技术采集孵化蛋的 图像， 通过一系列的图像处理， 根据孵化蛋的颜色 特征来判断孵化蛋的成活性。本装置的结构是 ： 孵化场标准蛋盘中的孵化蛋竖直放在标准蛋盘的 蛋孔上 ； 带橡胶圈的光源位于孵化蛋的正下方 ； 孵化场标准蛋盘位于蛋品机传送带上 ； 工业相机 位于蛋品传送带正上方 ； 光电传感器位于蛋品机 传送带正下方 ； 光电传感器通过数据线与工业相 机相连 ； 工业相机通过数据线与计算机相连。本 发明高效率、 高智能， 降低劳动强度 ； 用机器代替 人眼， 能够适应现代化自动检测行业， 具有良好的 应用推广前景。

3、。 (51)Int.Cl. 审查员 朱金龙 权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 4 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 (10)授权公告号 CN 103026984 B CN 103026984 B 1/2 页 2 1. 一种基于群体孵化蛋成活性的视觉检测分级装置的视觉检测分级方法， 其装置由孵 化场标准蛋盘(00)、 蛋品机传送带(10)、 工业相机(20)、 计算机(30)和光电传感器(40)组 成 ； 孵化场标准蛋盘 (00) 中包含孵化蛋 (01)、 标准蛋盘 (02) 和带橡胶圈的光源 (03) ； 孵化场标准蛋盘(。

4、00)中的孵化蛋(01)竖直放在标准蛋盘(02)的蛋孔上 ； 带橡胶圈的 光源 (03) 位于孵化蛋 (01) 的正下方， 橡胶圈套住孵化蛋 (01) 的下端使光源不漏光 ； 孵化场标准蛋盘 (00) 位于蛋品机传送带 (10) 上 ； 工业相机 (20) 位于蛋品传送带 (10) 正上方 ； 光电传感器 (40) 位于蛋品机传送带 (10) 正下方， 当孵化场标准蛋盘 (00) 恰好运动至 工业相机 (20) 正下方时， 孵化场标准蛋盘 (00) 的右端刚好遮挡光电传感器 (40) ； 光电传感器(40)通过数据线与工业相机(20)相连 ； 工业相机(20)通过数据线与计算 机 (30) 相。

5、连 ； 其特征在于包括下列步骤 ： 打开光源开关， 分别将7日、 11日和18日龄的孵化蛋放到标准蛋盘上， 在蛋品机传送 带上进行图像采集， 并存储 ； 对单个孵化蛋的图像进行近似处理 由于每次拍摄时， 相机和标准蛋盘的位置相对固定， 则每一幅图像中每个待测孵化蛋 的位置也相对固定， 为提高处理速度， 近似将每一枚孵化蛋看作圆形， 找出每个位置中心的 像素坐标即可确定每一枚孵化蛋的位置 ； 利用带有约束的最小二乘法对运动模糊图像进行复原、 分割并编号 ； 提取图像颜色特征参数 ； 通过计算机记录的数据对图像进行处理， 代入模型表达式 ： W -14.15709-208.67938g+1645b。

6、+1473H (3) S -8.73126-99.92619g+2432b+695.960554H (4) 式中 g、 b、 H 分别为绿色、 蓝色和色调的分量 ； A(g)、 B(g)、 W、 S 为程序设定的参数 ； 文中 r、 g 分别为红色和绿色分量， I 为亮度分量 ； 其中对 7 日龄孵化蛋的图像处理包括下列步骤 ： 用工业相机获取孵化蛋图像 (301) ； 对孵化蛋图像进行复原、 分割和编号 (302) ； 从 1 号开始提取特征参数并计算 A(g) 和 B(g)(303) ； 权 利 要 求 书 CN 103026984 B 2 2/2 页 3 判断 A(g) 是否小于 B(g。

7、)(304)， 是则进入步骤， 否则判为活胚蛋 (308)， 再跳转到 步骤 ； 判为无精蛋或死胚蛋， 同时计算 W 和 S(305) ； 判断 W 是否大于 S(306)， 是则判为无精蛋 (307)， 再进入步骤， 否则判为死胚蛋 (309)， 再进入步骤 ； 编号加 1(310) ； 判断编号是否为 43(311)， 是则进入步骤， 否则跳转到步骤 ； 结束 (312) 第一轮的 42 枚 7 日龄孵化蛋的检测结束后， 继续进行第二轮的检测， 依次循环进行 ； 其中对 11 日龄孵化蛋的图像处理包括下列步骤 ： 用工业相机获取孵化蛋图像 (401) ； 对孵化蛋图像进行复原、 分割和编号。

8、 (402) ； 从 1 号开始提取颜色分量 (403) ； 判断 r 是否大于 180(404)， 是则进入步骤， 否则判为活胚蛋 (408)， 再跳转到步骤 ； 判为无精蛋或死胚蛋 (405) ； 判断 g 是否小于 120(406)， 是则判为无精蛋 (407)， 再进入步骤， 否则判为死胚蛋 (409)， 再进入步骤 ； 编号加 1(410) ； 判断编号是否为 43(411)， 是则进入步骤， 否则跳转到步骤 ； 结束 (412) ； 第一轮的 42 枚 11 日龄孵化蛋的检测结束后， 继续进行第二轮的检测， 依次循环进行 ； 其中对 18 日龄孵化蛋的图像处理包括下列步骤 ： 用工。

9、业相机获取孵化蛋图像 (501) ； 对孵化蛋图像进行复原、 分割和编号 (502) ； 从 1 号开始提取颜色分量 (503) ； 判断 I 是否大于 160(504)， 是则进入步骤， 否则判为无精蛋 (508)， 再跳转到步骤 ； 判为活胚蛋或死胚蛋 ； 判断 I 是否小于 55(506)， 是则判为活胚蛋 (507)， 再进入步骤， 否则判为死胚蛋 (509)， 再进入步骤 ； 编号加 1(510) ； 判断编号是否为 43(511)， 是则进入步骤， 否则跳转到步骤 ； 结束 (512) ； 第一轮的 42 枚 18 日龄孵化蛋的检测结束后， 继续进行第二轮的检测， 依次循环进行。 。

10、权 利 要 求 书 CN 103026984 B 3 1/6 页 4 群体孵化蛋成活性的视觉检测分级装置及其方法 技术领域 0001 本发明涉及蛋品加工分级技术领域， 尤其涉及一种群体孵化蛋成活性的视觉检测 分级装置及其方法。 具体地说， 本发明是利用机器视觉技术采集孵化蛋的图像， 通过一系列 的图像处理， 根据孵化蛋的颜色特征来判断孵化蛋的成活性。 背景技术 0002 孵化蛋的成活性直接影响到孵化率的高低， 而且会影响到初生雏禽的质量及其日 后的健康状况、 生活能力和生产能力。孵化蛋的品质不仅与其简单的外部特征， 如蛋形、 蛋 重和蛋的尺寸有关， 而且孵化过程中孵化条件对种蛋的影响也十分重要。

11、。 一般地， 孵化率在 较好的情况下可达到入孵蛋的85， 达到受精蛋的90； 在目前按孵化场中， 最低要求入孵 蛋的孵化率应该不低于 65， 对于受精蛋而言， 其孵化率应该在 85以上。而在实际生产 过程中的孵化率， 多数低于该水平， 有的甚至低于 65（付友山， 2004） ； 这将严重影响经济 收入。不仅如此， 孵化过程中出现的无精蛋、 死胚蛋会滋生细菌污染孵化环境， 从而严重影 响周围正常的孵化蛋。一般地， 种蛋在孵化过程中都要进行 2-3 次照蛋并剔除无精蛋和死 胚蛋的工作。 照蛋的过程就是孵化蛋的成活性检测和分选， 目的是观察胚胎的发育情况， 剔 除无精蛋、 死精蛋和死胚蛋， 并以此。

12、作为调整孵化条件的依据， 提高孵化率。 因此， 种蛋孵化 成活性检测， 是生产优良家禽的前提和经济效益的保障。 0003 在实际孵化生产中头照、 次照和末照三次照蛋过程中常遇到孵化蛋的胚胎的异常 死亡现象， 孵化早期 （头照） 胚胎的死亡率大约为入孵蛋的 1% 3%， 中期 （次照） 胚胎的死亡 率大约为入孵蛋的 5%， 后期 （末照） 胚胎的死亡率大约为入孵蛋的 5%， 均属正常情况 （郁志 宏， 2006） 。若超过这些范围， 则说明孵化条件存在问题。所以孵化早期、 中期、 后期孵化蛋 成活性检测都同样重要， 都不可忽视， 实际上， 中后期死胚蛋的剔除更为重要。都有利于调 整和改善孵化箱的。

13、环境， 更能提高孵化效率和孵化质量。 0004 中国作为一个禽蛋大国， 有着广阔的孵化市场 ； 因此孵化蛋的成活性检测工作， 必 不可少。但是国内绝大多数孵化企业目前还采用人工照蛋的方法进行孵化蛋的成活性检 测。这种方法难免受到多种主观、 客观因素的影响， 在一定程度上存在着检测指标片面、 技 术手段落后， 效率低下， 劳动力消耗大等问题， 自然难以满足现代化生产的需求。 近几年来， 一些学者在这方面做出了许多探索性的研究， 然而现有的研究对于整个孵化阶段的胚胎成 活性的检测研究还不够系统， 比如说仅涉及了早期或中期的孵化蛋胚胎成活性检测， 尚未 涉及到后期。且研究还只针对单枚孵化蛋在静态时的。

14、检测， 还不能应用于生产实际。因此， 研究适用于生产需要的完整孵化阶段的群体孵化蛋成活性在线检测及分选系统， 设计一套 现代化的加工装备， 将是一项非常有意义的工作。 0005 本发明就是解决了上述问题， 使我们对孵化蛋的检测的研究从实验室转移到孵化 场， 应用于生产实践。 发明内容 说 明 书 CN 103026984 B 4 2/6 页 5 0006 本发明的目的就在于克服现有技术存在的局限， 提供一种群体孵化蛋成活性的视 觉检测分级装置及其方法。 0007 本发明的目的是这样实现的 ： 0008 将孵化蛋放入蛋盘上， 蛋盘置于匀速运动的传送带上。利用蛋盘下方的灯光透射 孵化蛋， 动态采集。

15、孵化蛋内容物情况图像。 通过图像采集卡传送到计算机， 计算机进行一系 列的图像处理， 然后根据统计数据以及设定的相关参数建立自动识别模式， 来判断孵化蛋 的孵化情况。 0009 在本发明中主要完成以下几项工作 ： 0010 1、 采集整盘孵化蛋的图像 0011 当整盘孵化蛋运动至工业相机的正下方时， 触发工业相机采集孵化蛋图像。 0012 2、 寻找合适算法， 进行图像处理， 提取特征参数 0013 第一是单枚蛋的定位， 由于每次拍摄时， 相机和蛋盘的位置相对固定， 每一幅图像 中每个待测蛋的位置也相对固定 ； 近似将每一枚看做圆形， 找出每个位置中心的像素坐标 即可确定每一枚蛋的位置 ； 0。

16、014 第二是运动模糊图像的复原， 孵化蛋蛋盘是在匀速直线运动形成模糊图像， 影响 图像的后期处理。本发明采用带有约束的最小二乘法复原图像 ； 0015 第三是图像颜色特征参数的提取， 通过对复原图像的颜色的 r（红色） 、 g（绿色） 、 b（蓝色） 、 H（色调） 、 S（饱和度） 、 I（亮度） 分量的提取， 判断孵化蛋的孵化情况。 0016 2、 建立孵化蛋判别模型。 0017 具体地说， 本发明的技术方案如下 ： 0018 一、 群体孵化蛋成活性的视觉检测分级装置 （简称装置） 0019 本装置由孵化场标准蛋盘、 蛋品机传送带、 工业相机、 计算机和光电传感器组成 ； 孵化场标准蛋盘。

17、中包含孵化蛋、 标准蛋盘和带橡胶圈的光源 ； 0020 孵化场标准蛋盘中的孵化蛋竖直放在标准蛋盘的蛋孔上 ； 带橡胶圈的光源位于孵 化蛋的正下方， 橡胶圈套住孵化蛋的下端使光源不漏光 ； 0021 孵化场标准蛋盘位于蛋品机传送带上 ； 0022 工业相机位于蛋品传送带正上方 ； 0023 光电传感器位于蛋品机传送带正下方， 当孵化场标准蛋盘恰好运动至工业相机正 下方时， 孵化场标准蛋盘的右端刚好遮挡光电传感器 ； 0024 光电传感器通过数据线与工业相机相连 ； 工业相机通过数据线与计算机相连。 0025 二、 群体孵化蛋成活性的视觉检测分级方法 （简称方法） 0026 本方法包括下列步骤 ：。

18、 0027 打开光源开关， 分别将7日、 11日和18日龄的孵化蛋放到标准蛋盘上， 在蛋品机 传送带上进行图像采集， 并存储 ； 0028 对单个孵化蛋的图像进行近似处理 0029 由于每次拍摄时， 相机和标准蛋盘的位置相对固定， 则每一幅图像中每个待测孵 化蛋的位置也相对固定。 为提高处理速度， 近似将每一枚孵化蛋看作圆形， 找出每个位置中 心的像素坐标即可确定每一枚孵化蛋的位置 ； 0030 利用带有约束的最小二乘法对运动模糊图像进行复原、 分割并编号 ； 说 明 书 CN 103026984 B 5 3/6 页 6 0031 提取图像颜色特征参数 ； 0032 通过计算机记录的数据对图像。

19、进行处理， 代入模型表达式 ： 0033 A、 对 7 日龄孵化蛋 0034 0035 0036 W -14.15709-208.67938g+1645b+1473H （3） 0037 S -8.73126-99.92619g+2432b+695.960554H （4） 0038 式中 g、 b、 H 分别为绿色、 蓝色和色调的分量 ； 0039 A（g） 、 B（g） 、 W、 S 为程序设定的参数。 0040 将 g、 b、 H 带入上面的式 （1） （2） （3） （4） 中， 若 WS， 则被测蛋为无精蛋 ； 反之， 若 SW， 判定被测蛋为死胚蛋。 0041 B、 对 11 日龄孵化。

20、蛋 0042 r180,g160 0046 式中 I 为亮度分量。 0047 本发明的工作原理是 ： 0048 将 42 枚待检孵化蛋 01 放入孵化场标准蛋盘 00 蛋位中， 打开孵化场标准蛋盘 00 正下方带橡胶圈的光源03并将其放在蛋品机传送带10上 ； 打开本装置的电源开关， 当孵化 场标准蛋盘 00 运动到工业相机 20 正下方时， 触发光电传感器 40 使工业相机 20 采集孵化 蛋01的图像 ； 计算机30内置有图像采集卡和图像采集软件， 判断孵化蛋01是活胚蛋、 死胚 蛋和无精蛋中的一种， 从而把孵化蛋 01 成活性检测出来。 0049 本发明具有以下优点和积极效果 0050 。

21、1、 高效率、 高智能， 降低劳动强度 ； 0051 2、 具有多功能， 增加设备的适应性， 降低投资成本。 0052 3、 易操作、 维护便利 ； 0053 4、 用机器代替人眼， 能够适应现代化自动检测行业， 具有良好的应用推广前景。 附图说明 0054 图 1 是本装置的结构示意图 ； 0055 图 2 是孵化场标准蛋盘的结构示意图 ； 0056 图 1、 2 中 ： 说 明 书 CN 103026984 B 6 4/6 页 7 0057 00- 孵化场标准蛋盘， 01- 孵化蛋， 02- 标准蛋盘， 03- 带橡胶圈的光源 ； 0058 10- 蛋品机传送带， 0059 20- 工业相。

22、机， 0060 30- 计算机， 0061 40- 光电传感器。 0062 图 3 是图像处理软件处理 7 日龄孵化蛋的工作流程图。 0063 图 4 是图像处理软件处理 11 日龄孵化蛋的工作流程图。 0064 图 5 是图像处理软件处理 18 日龄孵化蛋的工作流程图。 具体实施方式 0065 下面结合附图和实施例详细说明 ： 0066 一、 装置 0067 1、 总体 0068 如图 1、 图 2， 本装置由孵化场标准蛋盘 00、 蛋品机传送带 10、 工业相机 20、 计算机 30 和光电传感器 40 组成 ； 孵化场标准蛋盘 00 中包含孵化蛋 01、 标准蛋盘 02 和带橡胶圈的 光。

23、源 03 ； 0069 孵化场标准蛋盘00中的孵化蛋01竖直放在标准蛋盘02的蛋孔上 ； 带橡胶圈的光 源 03 位于孵化蛋 01 的正下方， 橡胶圈套住孵化蛋 01 的下端使光源不漏光 ； 0070 孵化场标准蛋盘 00 位于蛋品机传送带 10 上 ； 0071 工业相机 20 位于蛋品传送带 10 正上方 ； 0072 光电传感器 40 位于蛋品机传送带 10 正下方， 当孵化场标准蛋盘 00 恰好运动至工 业相机 20 正下方时， 孵化场标准蛋盘 00 的右端刚好遮挡光电传感器 40 ； 0073 光电传感器40通过数据线与工业相机20相连 ； 工业相机20通过数据线与计算机 30 相连。

24、。 0074 2、 功能块 0075 1） 标准蛋盘 02 0076 标准蛋盘 02 是一种通用外购件。 0077 2） 光源 03 0078 光源03是一种通用外购件， 如选用LED黄色冷光源 ； 其功能是为孵化蛋提供光源。 0079 3） 蛋品机传送带 10 0080 蛋品机传送带 10 是一种通用外购件， 如选用 ZYF-J3 分选机 ； 其功能是传送蛋品。 0081 4） 工业相机 20 0082 工业相机 20 是一种通用外购件， 如选用 IDS UI-2210RE-C 工业相机 ； 其功能是采 集孵化蛋的图像数据。 0083 5） 计算机 30 0084 计算机30是一种通用外购件。

25、， 如选用CPU Inteli52.4GHz/内存2G 1333MHz/显卡 GT240256M， windows XP 系统。 0085 计算机 30 内置有图像采集卡和图像处理软件。 0086 6） 光电传感器 40 说 明 书 CN 103026984 B 7 5/6 页 8 0087 光电传感器 40 是一种通用外购件， 如选用 F&C CR-10P 光电开关 ； 其功能是触发工 业相机采集图像。 0088 二、 方法 0089 1、 对 7 日龄孵化蛋的图像处理软件的工作流程 0090 如图 3， 包括下列步骤 ： 0091 用工业相机获取孵化蛋图像 -301 ； 0092 对孵化蛋。

26、图像进行复原、 分割和编号 -302 ； 0093 从 1 号开始提取特征参数并计算 A（g） 和 B（g） -303 ； 0094 判断 A（g） 是否小于 B（g） -304， 是则进入步骤， 否则判为活胚蛋 -308， 再跳 转到步骤 ； 0095 判为无精蛋或死胚蛋， 同时计算 W 和 S-305 ； 0096 判断 W 是否大于 S-306， 是则判为无精蛋 -307， 再进入步骤， 否则判为死胚 蛋 -309， 再进入步骤 ； 0097 编号加 1-310 ； 0098 判断编号是否为 43-311， 是则进入步骤， 否则跳转到步骤。 0099 结束 -312 0100 第一轮的 。

27、42 枚 7 日龄孵化蛋的检测结束后， 继续进行第二轮的检测， 依次循环进 行。 0101 2、 对 11 日龄孵化蛋的图像处理软件的工作流程 0102 如图 4， 包括下列步骤 ： 0103 用工业相机获取孵化蛋图像 -401 ； 0104 对孵化蛋图像进行复原、 分割和编号 -402 ； 0105 从 1 号开始提取颜色分量 -403 ； 0106 判断 r 是否大于 180-404， 是则进入步骤， 否则判为活胚蛋 -408， 再跳转到步 骤 ； 0107 判为无精蛋或死胚蛋 -405 ； 0108 判断 g 是否小于 120-406， 是则判为无精蛋 -407， 再进入步骤， 否则判为。

28、死胚 蛋 -409， 再进入步骤 ； 0109 编号加 1-410 ； 0110 判断编号是否为 43-411， 是则进入步骤， 否则跳转到步骤。 0111 结束 -412 0112 第一轮的42枚11日龄孵化蛋的检测结束后， 继续进行第二轮的检测， 依次循环进 行。 0113 3、 对 18 日龄孵化蛋的图像处理软件的工作流程 0114 如图 4， 包括下列步骤 ： 0115 用工业相机获取孵化蛋图像 -501 ； 0116 对孵化蛋图像进行复原、 分割和编号 -502 ； 0117 从 1 号开始提取颜色分量 -503 ； 0118 判断 I 是否大于 160-504， 是则进入步骤， 否。

29、则判为无精蛋 -508， 再跳转到步 说 明 书 CN 103026984 B 8 6/6 页 9 骤 ； 0119 判为活胚蛋或死胚蛋 ； 0120 判断 I 是否小于 55-506， 是则判为活胚蛋 -507， 再进入步骤， 否则判为死胚 蛋 -509， 再进入步骤 ； 0121 编号加 1-510 ； 0122 判断编号是否为 43-511， 是则进入步骤， 否则跳转到步骤 ； 0123 结束 -512 ； 0124 第一轮的42枚18日龄孵化蛋的检测结束后， 继续进行第二轮的检测， 依次循环进 行。 0125 3、 检测结果 0126 本实施例的试验样品是华中农业大学养鸡场饲养的白菜航品种的鸡所产孵化蛋， 分别将 7 日龄、 11 日龄、 18 日龄孵化蛋分为三类 ： 活胚蛋、 死胚蛋、 无精蛋。 0127 活胚蛋判断准确率在 96% 以上， 总体正确率在 90% 以上。 说 明 书 CN 103026984 B 9 1/4 页 10 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 103026984 B 10 2/4 页 11 图 3 说 明 书 附 图 CN 103026984 B 11 3/4 页 12 图 4 说 明 书 附 图 CN 103026984 B 12 4/4 页 13 图 5 说 明 书 附 图 CN 103026984 B 13 。