基于改进YOLOv7模型的复杂环境下鸭蛋识别定位

在干扰、遮挡等复杂环境下,对鸭蛋进行快速、准确识别定位是开发鸭蛋拾取机器人的关键技术,该研究提出一种基于改进YOLOv7（you only look once）模型的复杂环境鸭蛋检测方法,在主干网络加入卷积注意力模块（CBAM,convolutional block attention module）,加强网络信息传递,提高模型对特征的敏感程度,减少复杂环境对鸭蛋识别干扰;利用深度可分离卷积(DSC,depthwise separable convolution)、调整空间金字塔池化结构（SPP,spatial pyramid pooling）,降低模型参数数量和运算成本。试验结果表明,与SSD、YOLOv4、YOLOv5_M以及YOLOv7相比,改进YOLOv7模型的F1分数（F1 score）分别提高了8.3、10.1、8.7和7.6个百分点,F1分数达95.5%,占内存空间68.7 M,单张图片检测平均用时0.022 s。与不同模型在复杂环境的检测对比试验表明,改进的YOLOv7模型,在遮挡、簇拥、昏暗等复杂环境下,均能对鸭蛋进行准确快速的识别定位,具有较强鲁棒性和适用性。该研究可为后续开发鸭蛋拾取机器人提供技术支撑。     

基于近红外光谱技术检测全蛋粉掺假

为提高全蛋粉掺假检测的准确度和检测效果,应用近红外光谱技术对全蛋粉掺假进行定性判别并对掺假含量进行定量分析。分别采用标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑、归一化、一阶导数、二阶导数等6种不同预处理方法,对原始光谱数据进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）及CARS-SPA结合算法对光谱数据进行特征波长筛选,建立集成学习（ensemble learning,EL）模型对掺假蛋粉进行定性判别,建立偏最小二乘模型（PLSR）对掺假含量进行定量分析。结果显示：在对掺假蛋粉进行定性判别方面,一阶导数为最佳预处理方法,CARS算法特征筛选效果最佳,EL模型对掺假蛋粉样本总体判别准确率达到98.18%,对各类掺假蛋粉样品的判别准确率在97.78%以上。在对蛋粉掺假含量进行定量分析方面,多元散射校正为最佳预处理方法,CARS算法特征筛选效果更佳,对一组分掺假、二组分掺假、三组分掺假和所有掺假样本的PLSR浓度预测模型的预测集相关系数（R_p）分别为0.958 5、0.931 2、0.945 6和0.955 8,均方根误差（RMSEP）分别为4.689 1、5.813 4、4.604 1和3.802 9。研究结果表明,近红外光谱技术可用于蛋粉掺假检测,为监管机构检测蛋粉掺假提供参考。     

种蛋孵化信息的无损检测研究进展

种蛋孵化信息检测对于提升孵化品质、合理利用种蛋资源、提高孵化效益具有重要意义。目前我国种蛋孵化信息检测技术应用落后、劳动强度大、自动化程度较低、禽蛋资源浪费严重,迫切需要加强种蛋孵化信息无损检测技术研究创新,确保孵化质量,实现公母分养,保护动物福利,提高企业经济效益,促进蛋鸡养殖产业健康发展。本文着重从家鸡种蛋的孵前受精检测、孵化期成活性检测及孵化期性别检测三个方面,总结了近十多年来国内外种蛋孵化信息检测领域的新兴技术和研究进展,指出了有待解决的问题和发展前景,以期为种蛋孵化信息无损检测提供综合性参考。     

基于RF-DS图谱信息融合的孵化早期鸡胚蛋性别无损检测

针对图像或光谱单一信息检测孵化早期胚蛋性别识别率不高的问题，该研究提出一种随机森林（Random Forest，RF）和证据理论（Dempster-Shafer，D-S）的图谱信息融合的无损检测方法。利用机器视觉和光谱仪分别采集孵化期第4天水平横放的胚蛋信息，在对胚蛋图像和光谱预处理的基础上，提取图像纹理特征和光谱特征，再分别以2类单特征的RF分类结果作为独立证据构造基本概率分配函数，运用D-S证据理论进行决策级融合，根据分类判决门限得出最终的识别结果。试验结果表明，图像和光谱单特征RF模型识别准确率最高分别达78.00%和82.67%，多特征决策融合识别法准确率达到88.00%，其中雌雄识别率分别达到90.00%和86.25%，单个鸡蛋的平均判别用时为2.843 s。结果表明，该光谱-图像信息融合方法可以提高孵化早期胚蛋雌雄识别准确率。