張琰

摘 要：孵化卵的成活率除了取決于種蛋自身的質(zhì)量和品質(zhì)之外，還與孵化卵所處的具體環(huán)境有非常密切的關(guān)聯(lián)，因此，在種蛋的具體孵化過(guò)程中加強(qiáng)對(duì)孵化卵的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)對(duì)于提高孵化卵的成活率具有十分重大的意義。然而人工監(jiān)測(cè)的勞動(dòng)強(qiáng)度非常大，而且監(jiān)測(cè)的質(zhì)量比較差，因此，加強(qiáng)基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究具有十分重大的現(xiàn)實(shí)意義。文章基于此對(duì)機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行了概述，然后在此基礎(chǔ)上對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的硬件系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)以及圖像處理進(jìn)行了深入的分析和研究。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；孵化卵；在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系

中圖分類(lèi)號(hào)：S817.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8937（2015）26-0001-02基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究

孵化卵的具體發(fā)育過(guò)程受到種蛋自身質(zhì)量以及發(fā)育環(huán)境等的影響，如果能夠在種蛋的孵化過(guò)程中對(duì)胚胎的具體發(fā)育情況進(jìn)行緊密觀察，以此來(lái)對(duì)種蛋的成活率進(jìn)行檢測(cè)，可以及時(shí)將無(wú)精蛋、死精蛋以及死胚蛋等進(jìn)行有效地剔除。人工的檢測(cè)方法主要是通過(guò)人體感官以及光照等進(jìn)行檢測(cè)，這種檢測(cè)方法所需要的勞動(dòng)強(qiáng)度非常大，而且極易受到情緒、疲勞程度、工作條件以及色彩分辨力等人為主觀因素的影響，使得人工檢測(cè)的準(zhǔn)確率大大降低。因此，我們必須要加強(qiáng)孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究，不斷提高種蛋成活率的檢測(cè)效率和檢測(cè)質(zhì)量。

1 機(jī)器視覺(jué)概述

機(jī)器視覺(jué)的出現(xiàn)和發(fā)展經(jīng)歷了一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，其最初源于遙感和圖片在生物醫(yī)學(xué)方面的研究和應(yīng)用。隨著時(shí)間的推移和科技的進(jìn)步，機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)逐漸發(fā)展為集計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、光學(xué)以及心理學(xué)等于一身的綜合性學(xué)科。機(jī)器視覺(jué)的主要目的是通過(guò)計(jì)算機(jī)的模擬人的視覺(jué)功能，對(duì)實(shí)際輸入的圖像信息進(jìn)行有效的檢測(cè)、測(cè)量和控制。

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，機(jī)器視覺(jué)被逐漸應(yīng)用到人們生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域，為提高生產(chǎn)效率和方便人們的生活帶來(lái)了巨大的幫助。機(jī)器視覺(jué)不僅具有人眼的獲取圖像信息的功能，而且它還在一定程度上具有人腦的智能分析功能。目前，機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)逐漸在機(jī)器人導(dǎo)航、智能機(jī)器人、工業(yè)檢測(cè)和衛(wèi)星遙感系統(tǒng)以及動(dòng)植物生長(zhǎng)狀態(tài)的監(jiān)控等實(shí)現(xiàn)了深入的應(yīng)用。

機(jī)器視覺(jué)在產(chǎn)品的記錄方面有著巨大的優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)逐漸成為生產(chǎn)過(guò)程中不可或缺的重要技術(shù)。機(jī)器視覺(jué)可以對(duì)不合格的產(chǎn)品進(jìn)行及時(shí)剔除，從而有效保證產(chǎn)品的質(zhì)量。除此之外，位置探測(cè)、目標(biāo)識(shí)別以及完整性檢測(cè)等常見(jiàn)的任務(wù)也需要通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)來(lái)完成。通過(guò)基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可以將孵化過(guò)程中的無(wú)精蛋、死精蛋以及死胚蛋等進(jìn)行有效剔除，保證孵化的具體質(zhì)量。

2 基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的硬件系統(tǒng)

通常情況下而言，基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的硬件系統(tǒng)主要是由攝像機(jī)、嵌入式系統(tǒng)、光照箱和光源、計(jì)算機(jī)、載物平臺(tái)等部分組成的。一般情況下，攝像機(jī)位于孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的硬件系統(tǒng)的光照箱的頂端和正中央，嵌入式系統(tǒng)分為輸出端和輸入端，其輸出端與計(jì)算機(jī)相連接，其輸入端和攝像機(jī)的輸出端相連接。光源位于光照箱的底部，而且光照箱的中間有一個(gè)隔板，可以將載物平臺(tái)分割成兩部分。

在對(duì)孵化卵進(jìn)行具體的檢測(cè)時(shí)，可以將待檢測(cè)的種蛋放在再無(wú)平臺(tái)上，位于頂部的計(jì)算機(jī)會(huì)對(duì)種蛋進(jìn)行拍攝，在拍攝的具體過(guò)程中，攝像機(jī)的鏡頭會(huì)對(duì)準(zhǔn)位于載物平臺(tái)上的孵化卵。孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的硬件系統(tǒng)的光室位于載物臺(tái)的下方，為了得到更加均勻的漫反射光源，使被拍攝的種蛋更加突出，光照箱的內(nèi)壁通常被涂成白色，而載物平臺(tái)的背景顏色被設(shè)置成黑色。通過(guò)攝像機(jī)的拍攝，計(jì)算機(jī)可以獲得圖像信息，為后續(xù)的軟件系統(tǒng)對(duì)圖像信息的進(jìn)一步分析和處理打下良好的基礎(chǔ)。

3 基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的圖像預(yù)處理

圖像處理是孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的重要步驟。通常情況下而言，圖像處理可以分為三個(gè)重要的階段，即預(yù)處理階段、特征提取階段、模式識(shí)別、理解階段。孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是以機(jī)器視覺(jué)為基礎(chǔ)的，因此圖像預(yù)處理的質(zhì)量直接決定著孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性?；跈C(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的圖像處理的圖像預(yù)處理分為圖像去噪、圖像增強(qiáng)、圖像分割以及邊緣跟蹤和區(qū)域標(biāo)記，其具體的過(guò)程按照?qǐng)D像去噪、圖像增強(qiáng)、圖像分割以及邊緣跟蹤和區(qū)域標(biāo)記的具體順序進(jìn)行。

3.1 基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的圖像去噪

對(duì)于基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)而言，在圖像的實(shí)際形成過(guò)程中以及圖像的獲取和傳輸過(guò)程中，會(huì)受很多噪聲的影響，這些噪聲的影響會(huì)在很大程度上對(duì)圖像的質(zhì)量造成不良的干擾，因此我們必須要進(jìn)行圖像去噪。目前比較常用的圖像去噪方法主要有鄰域平均法和中值濾波法兩種。通過(guò)采取圖像去噪的方式可以在很大程度上提高種蛋檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

3.2 基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)主要是指通過(guò)信息和數(shù)據(jù)的交換來(lái)對(duì)圖像中不需要的部分進(jìn)行掩蓋，對(duì)需要的部分進(jìn)行強(qiáng)調(diào)，使圖像更加符合視覺(jué)響應(yīng)的特性。通常情況下而言，圖像增強(qiáng)技術(shù)可以劃分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩種情況。我們要嚴(yán)格按照種蛋內(nèi)部圖像的具體特征來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑鰪?qiáng)，將孵化卵監(jiān)測(cè)所需要的圖像信息進(jìn)行有效突出，為了接下來(lái)的圖像處理提供基礎(chǔ)。通常情況下，基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的圖像增強(qiáng)主要通過(guò)直方圖變換調(diào)整對(duì)比度的方法來(lái)進(jìn)行。

3.3 基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的圖像分割

圖像分割也是孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的圖像處理的圖像預(yù)處理的重要步驟。圖像分割的主要作用是對(duì)圖像中人們感興趣的某些特殊區(qū)域進(jìn)行有效的提取的過(guò)程。通常情況下，圖像分割的主要算法有閾值分割和邊緣分割兩種。對(duì)于孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的內(nèi)部圖像來(lái)說(shuō)，圖像分割的質(zhì)量直接關(guān)系到種蛋成活率檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

3.4 基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)顏色特征的提取

一般情況下，種蛋的質(zhì)量和種蛋的內(nèi)部顏色有著直接的聯(lián)系，種蛋的內(nèi)部顏色是種蛋質(zhì)量的最重要品質(zhì)性狀。因此，我們必須要加強(qiáng)對(duì)種蛋圖像信息中顏色特征的提取，這對(duì)于檢測(cè)不同內(nèi)部顏色的種蛋和提高種蛋的成活率具有十分重大的現(xiàn)實(shí)意義。顏色模型主要是指一種可見(jiàn)光子集，這個(gè)可見(jiàn)光子集包含著特定顏色域的一切顏色，常用的顏色模型有RGB、XYZ、YIQ、HIS以及GMY等。通過(guò)具體的分析和研究發(fā)現(xiàn)，HIS顏色模型更加適用于基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，因?yàn)樵摲N顏色模型和人眼的顏色感覺(jué)原理非常吻合，HIS顏色模型的具體分量分別是色度、亮度以及飽和度，而人眼也是通過(guò)色度、亮度以及飽和度來(lái)對(duì)顏色進(jìn)行分辨的。

4 基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的軟件系統(tǒng)

4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是重要的組成部分。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是指利用工程技術(shù)方法對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和基本功能進(jìn)行模擬，從而使機(jī)器能夠具有像人體一樣感知、學(xué)習(xí)和推理的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像的識(shí)別領(lǐng)域具有十分突出的特點(diǎn)，它通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布方式來(lái)存儲(chǔ)相關(guān)的信息，因而大大提高了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性，從而有效解決了圖像因噪聲損失的問(wèn)題。除此之外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有自主學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，因而使得傳統(tǒng)圖像識(shí)別所帶來(lái)的制約條件得到改善。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的軟件系統(tǒng)的應(yīng)用，使得基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的軟件系統(tǒng)的性能得到極大的優(yōu)化，提高了種蛋成活率的檢測(cè)效率和檢測(cè)質(zhì)量。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體分類(lèi)過(guò)程為圖像信息、圖像交換和特征提取、特征數(shù)字規(guī)格化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器、具體分類(lèi)判決圖像分類(lèi)結(jié)果。

4.2 基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)系統(tǒng)的主要目的是應(yīng)該選擇最佳的特征子集來(lái)提高種蛋成活的是設(shè)別率。通常情況下而言，基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)系統(tǒng)的整個(gè)處理過(guò)程分為圖像預(yù)處理、特征提取和模式識(shí)別與理解等三個(gè)重要的組成部分，其軟件系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)能夠?qū)φ麄€(gè)處理過(guò)程中提供充分的支持?；跈C(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的軟件系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)主要由采集種蛋內(nèi)部圖像、圖像預(yù)處理和特征提取、顏色特征選擇、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及特征訓(xùn)練以及利用具體的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行成活性檢測(cè)等組成。

基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的軟件系統(tǒng)在特定的環(huán)境下對(duì)圖像進(jìn)行采集，并在此基礎(chǔ)上對(duì)圖像進(jìn)行必要的預(yù)處理，同時(shí)對(duì)有效的區(qū)域進(jìn)行提取。然后，孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的軟件系統(tǒng)能夠通過(guò)一定的方式和辦法對(duì)顏色特征進(jìn)行有效提取，并根據(jù)提取到的顏色特征的信息進(jìn)行相應(yīng)的訓(xùn)練，從而進(jìn)一步對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別。這樣能夠有效提高種蛋成活率的檢測(cè)效率和檢測(cè)質(zhì)量。

5 結(jié) 語(yǔ)

綜上所述，孵化卵的成活率除了取決于種蛋自身的質(zhì)量和品質(zhì)之外，還與孵化卵所處的具體環(huán)境有非常密切的關(guān)聯(lián)，因此，在種蛋的具體孵化過(guò)程中加強(qiáng)對(duì)孵化卵的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)對(duì)于提高孵化卵的成活率具有十分重大的意義。然而人工的檢測(cè)方法主要是通過(guò)人體感官以及光照等進(jìn)行檢測(cè)，這種檢測(cè)方法所需要的勞動(dòng)強(qiáng)度非常大，而且極易受到情緒、疲勞程度、工作條件以及色彩分辨力等人為主觀因素的影響，使得人工檢測(cè)的準(zhǔn)確率大大降低，因此我們要加強(qiáng)基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究。本文對(duì)機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行了概述，然后在此基礎(chǔ)上對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的硬件系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)以及圖像處理進(jìn)行了深入的分析和研究，明確了基于機(jī)器視覺(jué)的孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基本工作原理和操作步驟?？茖W(xué)技術(shù)的進(jìn)步是沒(méi)有止境的，我們不能滿(mǎn)足于孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的現(xiàn)狀，而應(yīng)在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步加強(qiáng)研究和創(chuàng)新，使孵化卵在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)得到進(jìn)一步的突破和發(fā)展，不斷提高種蛋的成活率的檢測(cè)效率和檢測(cè)質(zhì)量。

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