機器視覺在大銀魚孵化過程中的應用

徐浩鵬

摘 要：大銀魚，學名：Protosalanx hyalocranius（Abbott，1901），大銀魚是銀魚科中個體最大的一種，一般規格為120mm左右，最大個體可達210mm 。大銀魚冬季產卵，產卵水溫范圍為 2～8℃，現主要分布于渤海、黃海、東海沿岸、長江、淮河中下游河道、湖泊和水庫中，在中國已形成一定規模產量，且具有較高的經濟價值。本文就大銀魚養殖過程中對大銀魚受精卵檢測存在的問題，結合機器視覺技術，提出一種新的大銀魚受精卵檢測方法。

關鍵詞：大銀魚受精卵;機器視覺

一.大銀魚習性

大銀魚亦稱才氣棧魚、黃瓜魚、面條魚等，最大的個體全長可達220mm以上，是銀魚科中體形最大的一種。成熟卵近大銀魚圓形，卵徑0·9～1·06 mm，卵膜外有排列致密的卵膜絲。所產的卵屬沉性卵，卵膜絲可散開，略具粘性。

二.機器視覺在孵化中的應用

在大銀魚受精卵（圖1-1）培育過程中，為了保證大銀魚受精卵成活率，以及避免水霉的污染，需要人工定期使用人工顯微鏡進行觀察，這在一定程度增加勞動量以及人工成本。結合目前應用廣泛的機器視覺技術，提出了一種新的大銀魚受精卵檢測方法，從而實現大銀魚受精卵的自動檢測，降低人工成本。

2.1硬件系統

本文建立的硬件系統主要包括攝像機、嵌入式系統、計算機、光照箱、光 源和載物臺五部分。如圖2-1所示，光照箱的頂端正中央放置彩色攝像機;嵌入式系統的視頻輸入端連接在攝像機的輸出端，同時計算機與嵌入式系統的輸出端相連;光照箱的底部放置光源;光照箱中的隔板，即載物臺將光室分隔成上下兩部分，載物臺中央的橢圓透光孔用來放置孵化卵，因此透光孔要比孵化略小;為了保證孵化卵圖像采集的質量，提高孵化內部胚胎顏色特征信息的可靠性，必須使得孵化卵與透光孔二者之間無間隙，這樣可以避免光源發出的光未經被測孵化投射而直接從縫隙露出。

2.2系統硬件平臺搭建

先進的信息與信號處理技術在很大程度上決定了信息社會的發展。PC機、ARM 架構處理器和數字信號處理器（DSP）等都是常用的信號處理平臺。系統算 法仿真、上位機或服務備。由于 ARM 架構處理器事務管理功能較強、 在控制和通訊應用方面有較強的優勢，因此 ARM 處理器作為RISC微處理器，其設計主要是運用在預算較低的市場。但是當 AR器設備一般都選用 PC機;ARM 處理器和數字信號處理 器（DSP）一般都用于設計便攜式設M 處理器在處理圖形/圖像等二維的視頻信號時，由于大量的視頻信號數據以及數據的相關計算，ARM 的計 算時間較長從而難以滿足實時性。而 DSP 處理數據和計算的功能比較強大，因 此可以實現運算量大的信號處理應用中。針對當前應用的復雜性，選用ARM+DSP雙核處理器，使用SEED-DVS6446平臺。

2.3.圖像處理

2.3.1圖像預處理

從邏輯上可以將圖像信息的處理過程可分為三個階段：圖像的預處理過程、特征提取與選擇過程、模式識別與理解過程。由于成像過程中存在各種限制條件和許多隨機因素的干擾，因此數字圖像經由成像裝置獲得后必須先經過預處理。進行受精卵成活性檢測基礎就是圖像預處理算法。后期圖像的特征提取 與選擇以及模式識別與理解都要先經過預處理后才利于實現。大量的原圖數據 都要先經過圖像的預處理算法才能做進一步的分析。圖像預處理過程如圖2-2所示：

2.3.2神經網絡圖像識別

人工神經網絡的基本思想是：采用工程技術方法模擬人腦神經網絡的結構和功能，并將其應用于特定機器上，從而實現機器具有人腦感知、學習和推理的功能。下圖給此神經網絡進行分類的過程：

該設計中采用BP神經網絡增加動量項的方法，把動量項加入權值調整公式中，這樣做可以是BP網絡的訓練速度得到提高。加入動量項以后，當訓練進入局部極小值點時， 算法會自動生成一個繼續向前的正向斜率運動，使搜索從較淺的峰值中跳出;同時算法的穩定性不會受到影響。

三、展望與設想

機器視覺的研究與應用隨著計算機技術的飛速發展已擴展到人們生產生活的各個領域。因此，機器視覺在種蛋孵化成活性檢測中的應用研究有著更為廣泛的發展空間。為了進一步提高研究的實用化程度，探索更加有效、快速準確 的檢測方法，今后還應在以下幾方面繼續開展研究：（1）拓展機器視覺在種蛋孵化成活性檢測的應用對象范圍，研究應用于檢測 43 更多其他種蛋品種品質的技術。 （2）伴隨著一些輔助視覺技術（超聲波，X 射線，紅外線，紫外線）的發展， 擴大機器視覺在種蛋成活性檢測方面的應用范圍，結合諸如超聲波、紅外線等 輔助視覺技術對種蛋的品質進行檢測等。

參考文獻：

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