基于光谱技术的种蛋受精早期检测研究

摘要：

为在鸡种蛋孵化早期(0～5胚龄)筛除无精蛋,试验采用透射光谱技术对种蛋受精情况进行无损检测研究.试验采集518个鸡种蛋的孵化前和孵化1～5 d的鸡蛋光谱数据,通过矢量归一化方法、二阶导等算法对数据进行预处理,对预处理后数据分别采用竞争性自适应重加权采样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)和连续投影法(Successive pro-jection algorithm,SPA)提取特征波长,建立极限学习机(Extreme learning machine,ELM)和支持向量机(Support vector machine,SVM)两种种蛋受精检测模型,并进行测试集准确性的比较.结果显示,支持向量机模型对孵化前经SPA筛选后数据和孵化第5天全波段数据的测试集准确率分别为97.44％和99.37％.表明使用SVM模型进行鸡种蛋受精预测最为精确,且运行结果稳定,未来可用于生产.

关键词：种蛋、受精、透射光谱、极限学习机、无损检测、支持向量机

所属期刊栏目：45

分类号：S831;TP391(家禽)

资助基金：山东省重大创新工程项目;现代农业产业技术体系;科技研发平台建设专项

在线出版日期：2023-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：106-112