《机器视觉在大银鱼孵化过程中的应用》
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摘 要：大银鱼,学名：Protosalanx hyalocranius（Abbott,1901）,大银鱼是银鱼科中个体最大的一种,一般规格为120mm左右,最大个体可达210mm .大银鱼冬季产卵,产卵水温范围为 2～8℃,现主要分布于渤海、黄海、东海沿岸、长江、淮河中下游河道、湖泊和水库中,在中国已形成一定规模產量,且具有较高的经济价值.本文就大银鱼养殖过程中对大银鱼受精卵检测存在的问题,结合机器视觉技术,提出一种新的大银鱼受精卵检测方法.
关键词：大银鱼受精卵;机器视觉
一、大银鱼习性
大银鱼亦称才气栈鱼、黄瓜鱼、面条鱼等,最大的个体全长可达220mm以上,是银鱼科中体形最大的一种.成熟卵近大银鱼圆形,卵径0·9～1·06 mm,卵膜外有排列致密的卵膜丝.所产的卵属沉性卵,卵膜丝可散开,略具粘性.
二、机器视觉在孵化中的应用
在大银鱼受精卵（图1-1）培育过程中,为了保证大银鱼受精卵成活率,以及避免水霉的污染,需要人工定期使用人工显微镜进行观察,这在一定程度增加劳动量以及人工成本.结合目前应用广泛的机器视觉技术,提出了一种新的大银鱼受精卵检测方法,从而实现大银鱼受精卵的自动检测,降低人工成本.
2.1硬件系统
本文建立的硬件系统主要包括摄像机、嵌入式系统、计算机、光照箱、光 源和载物台五部分.如图2-1所示,光照箱的顶端正放置彩色摄像机;嵌入式系统的视频输入端连接在摄像机的输出端,同时计算机与嵌入式系统的输出端相连;光照箱的底部放置光源;光照箱中的隔板,即载物台将光室分隔成上下两部分,载物台的椭圆透光孔用来放置孵化卵,因此透光孔要比孵化略小;为了保证孵化卵图像采集的质量,提高孵化内部胚胎颜色特征信息的可靠性,必须使得孵化卵与透光孔二者之间无间隙,这样可以避免光源发出的光未经被测孵化投射而直接从缝隙露出.
2.2系统硬件平台搭建
先进的信息与信号处理技术在很大程度上决定了信息社会的发展.PC机、ARM 架构处理器和数字信号处理器（DSP）等都是常用的信号处理平台.系统算 法仿真、上位机或服务备.由于 ARM 架构处理器事务管理功能较强、 在控制和通讯应用方面有较强的优势,因此 ARM 处理器作为RISC微处理器,其设计主要是运用在预算较低的市场.但是当 AR器设备一般都选用 PC机;ARM 处理器和数字信号处理 器（DSP）一般都用于设计便携式设M 处理器在处理图形/图像等二维的视频信号时,由于大量的视频信号数据以及数据的相关计算,ARM 的计 算时间较长从而难以满足实时性.而 DSP 处理数据和计算的功能比较强大,因 此可以实现运算量大的信号处理应用中.针对当前应用的复杂性,选用ARM+DSP双核处理器,使用SEED-DVS6446平台.
2.3.图像处理
2.3.1图像预处理
从逻辑上可以将图像信息的处理过程可分为三个阶段：图像的预处理过程、特征提取与选择过程、模式识别与理解过程.由于成像过程中存在各种限制条件和许多随机因素的干扰,因此数字图像经由成像装置获得后必须先经过预处理.进行受精卵成活性检测基础就是图像预处理算法.后期图像的特征提取 与选择以及模式识别与理解都要先经过预处理后才利于实现.大量的原图数据 都要先经过图像的预处理算法才能做进一步的分析.图像预处理过程如图2-2所示：
2.3.2神经网络图像识别
人工神经网络的基本思想是：采用工程技术方法模拟人脑神经网络的结构和功能,并将其应用于特定机器上,从而实现机器具有人脑感知、学习和推理的功能.下图给此神经网络进行分类的过程：
该设计中采用BP神经网络增加动量项的方法,把动量项加入权值调整公式中,这样做可以是BP网络的训练速度得到提高.加入动量项以后,当训练进入局部极小值点时, 算法会自动生成一个继续向前的正向斜率运动,使搜索从较浅的峰值中跳出;同时算法的稳定性不会受到影响.
三、展望与设想
机器视觉的研究与应用随着计算机技术的飞速发展已扩展到人们生产生活的各个领域.因此,机器视觉在种蛋孵化成活性检测中的应用研究有着更为广泛的发展空间.为了进一步提高研究的实用化程度,探索更加有效、快速准确 的检测方法,今后还应在以下几方面继续开展研究：（1）拓展机器视觉在种蛋孵化成活性检测的应用对象范围,研究应用于检测 43 更多其他种蛋品种品质的技术. （2）伴随着一些辅助视觉技术（超声波,X 射线,红外线,紫外线）的发展, 扩大机器视觉在种蛋成活性检测方面的应用范围,结合诸如超声波、红外线等 辅助视觉技术对种蛋的品质进行检测等.
参考文献：
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机器视觉和银鱼引用文献:
[1] 机器视觉和银鱼专科开题报告范文 机器视觉和银鱼类有关论文范文例文2500字
[2] 机器视觉论文范文 机器视觉方面研究生毕业论文范文2万字
[3] 机器视觉论文范文 机器视觉相关学年毕业论文范文2万字
