基于機器視覺的雞蛋胚胎成活性檢測及分揀系統(tǒng)研究的中期報告

基于機器視覺的雞蛋胚胎成活性檢測及分揀系統(tǒng)研究的中期報告（中期報告）一、研究背景雞蛋生產(chǎn)是我國的一項重要農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)。在生產(chǎn)雞蛋時，需要對雞蛋進行分類和分揀，以提高雞蛋的質(zhì)量和安全性。目前常用的方法是通過人力目視檢查雞蛋外觀，但這種方法效率低、復(fù)雜度高，且準(zhǔn)確度不高，容易出現(xiàn)漏檢和誤檢等問題。因此，開發(fā)一種基于機器視覺的雞蛋胚胎成活性檢測及分揀系統(tǒng)，可以提高檢測的準(zhǔn)確性和效率，實現(xiàn)自動化檢測、分類和分揀。二、研究內(nèi)容本研究主要分為兩個部分：1、基于機器視覺的雞蛋胚胎成活性檢測通過雞蛋射線透視影像、紅外線圖像和二維碼識別技術(shù)，獲取雞蛋的圖像信息。利用深度學(xué)習(xí)算法和圖像處理技術(shù)，對雞蛋圖像進行分析，確定胚胎成活性，識別雞蛋品種、大小和外觀缺陷等。最終得出雞蛋是否合格、不合格的判斷結(jié)果。2、基于機器視覺的雞蛋分揀系統(tǒng)在進行雞蛋分揀時，利用機器視覺技術(shù)自動分類雞蛋。即根據(jù)雞蛋的大小、品種、成活性等特征，將雞蛋分成不同的等級。在分揀過程中，結(jié)合機器人自動抓取技術(shù)，實現(xiàn)自動化操作。三、預(yù)期成果預(yù)期通過本研究，能夠?qū)崿F(xiàn)以下成果：1、基于機器視覺的雞蛋胚胎成活性檢測技術(shù)的研究，建立雞蛋檢測模型，該模型能夠識別雞蛋的品種、大小和外觀缺陷，并對胚胎成活性進行準(zhǔn)確的判斷。2、基于機器視覺的雞蛋分揀系統(tǒng)的研究，實現(xiàn)自動化檢測、分類和分揀，提高雞蛋分揀的準(zhǔn)確度和效率。3、結(jié)合機器人自動抓取技術(shù)，實現(xiàn)自動化雞蛋分揀的操作，降低人力成本并提高生產(chǎn)效率。四、研究進展目前，本課題已完成了對常見雞蛋品種的圖像采集和預(yù)處理工作，初步建立了胚胎成活性檢測模型，并開發(fā)了相應(yīng)的軟件。在雞蛋分揀方面，已完成了自動分類算法的研究，正在進行分揀系統(tǒng)的硬件開發(fā)和機器人配合抓取技術(shù)的實現(xiàn)等相關(guān)工作。五、存在的問題及解決方案在研究過程中，目前存在以下問題：1、雞蛋的品種較多，需要對不同品種的雞蛋建立不同的識別模型，需要更多的數(shù)據(jù)和算法支持。解決方案：擴充數(shù)據(jù)集，改進算法，優(yōu)化識別模型。2、雞蛋采集和傳輸設(shè)備的選型和設(shè)計，需要考慮到雞蛋的保護和物流配送的無縫對接。解決方案：選擇具有高穩(wěn)定性和可靠性的設(shè)備，并與物流配送系統(tǒng)緊密對接。六、研究計劃下一步的研究計劃如下：1、完善胚胎成活性檢測模型，加大數(shù)據(jù)集和算法優(yōu)化工作。2、設(shè)計和開發(fā)雞蛋采集和傳輸設(shè)備，與分揀