[发明专利]上孵前无精蛋识别方法及装置

摘要

本发明公开一种孵化前未受精鸡蛋检测装置及方法，属于鸡蛋检测类制造技术领域。本发明构建了无精蛋识别的嵌入式系统，系统的硬件为ARM S3C2410嵌入式系统开发板、CMOS图像传感器OV7620、LED和蜂鸣器。本发明在ARM S3C2410提供的linux环境下，使用C语言和汇编语言构建了无精蛋识别软件。软件主要组成部分有：种蛋图像获取、图像边缘检测、特征参数提取、三层BP神经网络；实现的主要功能是根据采集图像的特征参数(圆度、复杂性、伸长度、球状性、长短轴比、变动系数)使用神经网络识别出无精蛋和受精蛋。神经网络的输出为10或01，此输出作为驱动电平，通过放大电路使LED做出显示，让蜂鸣器发出响声。使用本方法和装置检测无精蛋方便快捷，完全能满足上孵前剔除无精蛋的要求，是一种高效实用的无精蛋识别系统。

主权项

一种上孵前无精蛋识别方法，该方法包括以下几个步骤：(1)首先获取种蛋图像；(2)然后对图像进行灰度化处理；(3)接着使用中值滤波方法除去噪声；(4)对完成上述3个过程的种蛋使用边缘检测算法提取种蛋边缘；其特征在于：接着从边缘提取种蛋图像区域6个不变性特征参数，该6个不变性特征参数是圆度、复杂性、伸长度、球状性、长短轴比和变动系数；神经网络分类器设计采用具有1个隐含层的3层BP神经网络，输入层神经元用6个不变性特征参数构成特征向量，输出层采用2个节点，用10、01来分别表示受精蛋和无精蛋，隐含层节点数确定为11个，隐含层神经元的激活函数选用logsic()函数，输出层的激活函数选pureline()函数，神经网络的系统参数设置：训练步长为1000，每隔10步显示1次，网络训练的目标值为0.001，学习率为0.01，使用trainlm()函数作为训练网络，利用上述已建立的神经网络进行识别，即完成种蛋上孵前无精蛋的筛选工作。