申请/专利权人：河北玖兴农牧发展有限公司

申请日：2023-11-17

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117256514B

主分类号：A01K43/04

分类号：A01K43/04;A01K43/06;A01K43/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明提供了一种用于分选系统的剔除不合格种蛋的方法。涉及种蛋检测技术领域，其方法包括：将外观存在裂纹、尺寸大于第一预设尺寸、尺寸小于预设第二尺寸或形状不均匀的待分选种蛋进行一次剔除；对第一种蛋进行光电检测，获取第一种蛋的光电图像；获取第一种蛋的视觉图像，提取光电图像的第一特征向量以及视觉图像的第二特征向量并进行融合分析；对不合格的第一种蛋进行二次剔除，获取合格种蛋的检测准确度，对相应的二次剔除过程进行检验；即提高了种蛋检测效率，又确保了种蛋检测准确度。

主权项：1.一种用于分选系统的剔除不合格种蛋的方法，其特征在于，包括：步骤1：获取待分选种蛋的外观以及尺寸，将外观存在裂纹、尺寸大于第一预设尺寸、尺寸小于第二预设尺寸或形状不均匀的待分选种蛋进行一次剔除，将一次剔除后的剩余种蛋记为第一种蛋；步骤2：根据第一种蛋的颜色以及尺寸，确定对第一种蛋进行检测的LED光源的颜色以及光强，并对第一种蛋进行光电检测，获取第一种蛋的光电图像；步骤3：获取第一种蛋的视觉图像，提取光电图像的第一特征向量以及视觉图像的第二特征向量并进行融合分析，判定第一种蛋是否合格；步骤4：对不合格的第一种蛋进行二次剔除，将二次剔除后的剩余种蛋记为合格种蛋，并获取合格种蛋的检测准确度，对相应的二次剔除过程进行检验；其中，提取光电图像的第一特征向量以及视觉图像的第二特征向量并进行融分析，判定第一种蛋是否合格，包括：根据历史数据库，随机选取若干合格种蛋以及若干不合格种蛋的标注结果，构建训练样本，进而训练得到种蛋合格判定模型； ;其中，fx为种蛋合格判定模型；为种蛋合格判定模型的第i1个决策层的决策权重；为第i1个决策层所涉及到的所有训练样本的融合特征向量；a1为种蛋合格判定模型的干扰变量；n3为种蛋合格判定模型的决策层的总个数；x表示需要进行合格判定的种蛋的当下特征向量；为基于标注结果所构建的训练样本的特征扩充下的调节变量；n1表示基于标注结果所构建训练样本的特征数量；n2表示基于训练样本的特征扩充数量；表示阶乘；表示种蛋合格判定模型的学习率；表示种蛋合格判定模型的特征损失系数，取值范围为；获取所述种蛋合格判定模型中每个决策层的历史合格检测概率，并获取每个决策层的约束函数，预设判定种蛋合格的关键特征向量，同时，根据每个决策层的历史合格检测概率，确定每个决策层的迭代参数；基于每个决策层的迭代参数对所述关键特征向量中的相关元素进行迭代更新，直至收敛，将最终得到的关键特征向量记为种蛋合格判定模型的判定特征向量；基于LED光源的颜色以及光强，确定光电检测的当下透光率；提取光电图像的第一特征向量，并计算与基于判定特征向量所提取的不同训练样本的待比较特征向量之间的相关系数； ;其中，r为第一特征向量与对应待比较特征向量之间的相关系数；m1表示第一特征向量与相应待比较特征向量进行标准化处理后的向量包含的元素总数；为对应待比较特征向量中的第j1个元素的元素值；表示第一特征向量中第j1个元素的元素值；表示基于第一特征向量的第一透光率T01与对应待比较特征向量的第二透光率T02下的透光差异调节函数；提取相关系数高于预设相关系数阈值的待比较特征向量的判定结果，并对所提取向量中的最大相关系数对应的判定作为基础，将剩余所提取向量对应的判定作为辅助，得到基于光电图像的第一结果；提取视觉图像的第二特征向量，获取得到种蛋的蛋形指数数据、蛋径差数据、重量数据以及表面缺陷面积与总面积之比，并与判定特征向量所提取的不同训练样本进行比较，得到基于视觉图像的第二结果；计算光电图像的第一特征向量以及视觉图像的第二特征向量的相关性，当所述相关性大于或等于预设性时，则将第一特征向量以及第二特征向量进行融合处理；基于融合处理结果、第一结果以及第二结果确定重叠信息，确定第一种蛋的合格判定结果；当所述相关性小于预设性时，计算第一特征向量的第一方差贡献量以及第二特征向量的第二方差贡献量，并向第一结果配置第一权重以及第二结果配置第二权重；根据配置结果，确定第一种蛋的合格判定结果。

全文数据：

权利要求：

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