10.6041/j.issn.1000-1298.2012.02.028
基于机器视觉与敲击振动融合的鸭蛋孵化特性检测
为提高判别种蛋孵化前期受精的准确性和稳定性,将视觉和声学2种传感器信息在孵化第5天进行特征层融合,采用2种人工神经网络构建种蛋孵化前期受精性判断的融合模型.研究表明:采用LVQ神经网络判别模型的准确率和稳定性,优于BP神经网络.单独利用计算机视觉技术和敲击振动技术对鸭蛋孵化早期受精情况的判别准确率为92%和88%,而将2种传感器信息进行融合构建的模型的准确率可达98%,说明传感器信息融合技术在判断鸭蛋孵化前期受精性方面是可行的.
鸭蛋、孵化检测、传感器信息融合、神经网络
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S126;TP391.4(农业物理学)
国家高技术研究发展计划863计划资助项目2007AA10Z213
2012-06-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
140-145