基于LabVIEW與MATLAB的雛雞早期半自動(dòng)鑒別系統(tǒng)*

張琰，張博漢，王軍民

（長(zhǎng)江大學(xué)地球物理與石油資源學(xué)院，湖北武漢430100）

基于LabVIEW與MATLAB的雛雞早期半自動(dòng)鑒別系統(tǒng)*

張琰，張博漢，王軍民

（長(zhǎng)江大學(xué)地球物理與石油資源學(xué)院，湖北武漢430100）

在當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境、雛雞鑒別師工作現(xiàn)狀以及技術(shù)發(fā)展背景下，半自動(dòng)化的雛雞雌雄鑒別系統(tǒng)具備現(xiàn)實(shí)可行性。雛雞雌雄鑒別方法“開源”，鑒別師需求量大而稀缺，且職業(yè)要求高，造成了鑒別師的尷尬現(xiàn)狀。本文在綜合分析市場(chǎng)需求、行業(yè)現(xiàn)狀以及系統(tǒng)可行性后，提出基于虛擬儀器技術(shù)的雛雞雌雄鑒別系統(tǒng)搭建方案，并從模塊設(shè)計(jì)、圖像三級(jí)處理方法以及保護(hù)措施等方面給出解答。

市場(chǎng)需求；可行性分析；模塊設(shè)計(jì)；圖像分級(jí)處理；密碼保護(hù)

1 市場(chǎng)需求分析

雛雞早期鑒別，即是在雛雞破殼后的4～12h內(nèi)完成對(duì)雛雞的雌雄鑒別并分類。目前社會(huì)上存在“小雞性別鑒定師”職業(yè)，鑒別師采用翻肛鑒別法，配合手部操作，用肉眼檢查雛雞的生殖器在大小、形狀上的差別來完成分類工作。

雛雞雌雄鑒別技術(shù)歷史悠久，方法原理都已“開源”且難度不大。專業(yè)的鑒別師可以在保持90%以上的準(zhǔn)確率的同時(shí)完成每小時(shí)鑒別1000只雛雞的任務(wù)。然而在高強(qiáng)度、時(shí)間緊的工作壓力下，達(dá)到并保持90%以上的正確率卻需要多年的努力。在國(guó)外，鑒別師年薪可達(dá)4萬英鎊，國(guó)內(nèi)鑒別師薪資同樣很高。然而由于職業(yè)的特殊要求，加上操作的難度，“小雞性別鑒定師”成為一門高薪、尷尬、稀缺且需求量大的職業(yè)。

2 發(fā)展現(xiàn)狀分析

2.1 純?nèi)斯よb別以及存在的困難目前，雛雞雌雄鑒別方法多種多樣。有外形鑒別法、翻肛鑒別法、雌雄鑒別器鑒別法、自別雌雄法以及從羽毛生長(zhǎng)形狀上鑒別，其中，翻肛鑒別法在我國(guó)養(yǎng)禽業(yè)中使用普遍，且準(zhǔn)確率高[1]。另外，也可根據(jù)體型及行為特征、骨架特征或者雛雞肛門括約肌的收縮情況等方法來鑒別[2]。然而，在人工鑒別工作強(qiáng)度大、時(shí)間緊、對(duì)準(zhǔn)確率要求高等諸多因素影響下，鑒別師經(jīng)常需要頂著巨大的壓力來完成工作。特別值得注意的是，長(zhǎng)時(shí)間用眼以及工作環(huán)境也會(huì)對(duì)鑒別師健康造成難以逆轉(zhuǎn)的傷害。

2.2 鑒別系統(tǒng)的發(fā)展上世紀(jì)五十年代，日本學(xué)者利用光學(xué)原理制成雛雞雌雄鑒別器[3]。然而在鑒別過程中，使用者需要將鑒別器插入雛雞直腸，極其容易對(duì)雛雞造成傷害，另外速度與準(zhǔn)確率都跟不上。本世紀(jì)初，有人通過雛雞叫聲頻率的不同（雛雌雞叫聲頻率為4.76～4.84kHz，雛雄雞叫聲頻率為5.16～5.24kHz）制成簡(jiǎn)易雛雞雌雄鑒別器?？紤]到在普通養(yǎng)雞場(chǎng)設(shè)置無聲環(huán)境的困難及經(jīng)濟(jì)代價(jià)，利用聲音頻率鑒別可行度不高。

3 系統(tǒng)可行性分析

圖像處理與分析應(yīng)用范圍廣泛，從車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別到人臉識(shí)別，從指紋識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)到教室自動(dòng)簽到系統(tǒng)，小到百姓普通生活，大到行業(yè)安全保護(hù)，圖像處理分析技術(shù)正在逐漸深入地滲入到現(xiàn)代社會(huì)的方方面面之中，并在其中發(fā)揮著越來越重要的作用。特別是，虛擬儀器技術(shù)LabVIEW的出現(xiàn)打破了人們對(duì)于必須由實(shí)物儀器完成特定工作的傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)，在節(jié)省開發(fā)實(shí)物儀器資金的同時(shí)也加快了儀器的開發(fā)進(jìn)度，并推動(dòng)和激勵(lì)人們嘗試創(chuàng)新性的探索工作。基于此，使基于虛擬儀器技術(shù)的雛雞早期鑒別系統(tǒng)便成為可能。

3.1 軟件可行性軟件是實(shí)物儀器的靈魂，這對(duì)于虛擬儀器同樣成立。虛擬儀器LabVIEW基于圖像化編程語言，內(nèi)置700多個(gè)數(shù)學(xué)分析函數(shù)，且具有模塊化編程特性，例如視覺應(yīng)用開發(fā)VDM模塊，文本編程MathScript RT模塊（兼容MATLAB軟件），集應(yīng)用發(fā)布、開發(fā)管理、源代碼控制與網(wǎng)絡(luò)通信于一身，并具有跨平臺(tái)特性。基于此，LabVIEW可以集成硬件設(shè)備與軟件方法的開發(fā)架構(gòu)，以此來實(shí)現(xiàn)用戶需要的自定義功能。

3.2 硬件可行性NI視覺使用由機(jī)器視覺市場(chǎng)的領(lǐng)先制造商Basler Vision Technologies生產(chǎn)的相機(jī)。考慮到價(jià)格及功能需求等因素，本文建議雛雞雌雄鑒別系統(tǒng)使用像素500萬以上的普通電腦用攝像頭或者微距鏡頭即可。特別重要的是，針對(duì)單個(gè)鏡頭缺少支架、使用環(huán)境復(fù)雜多樣等問題，可使用3D打印機(jī)打印不同需求下的支撐骨架。

4 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)思路

4.1 模塊設(shè)計(jì)本系統(tǒng)包含以下五個(gè)模塊。

4.1.1 前面板（人機(jī)交互）接收用戶指令，按照要求完成特定動(dòng)作。

4.1.2 用戶數(shù)據(jù)庫(kù)模塊用于存儲(chǔ)用戶賬戶密碼。

4.1.3 攝像頭控制模塊實(shí)時(shí)控制攝像頭動(dòng)作與工作狀態(tài)。

4.1.4 雛雞數(shù)據(jù)庫(kù)模塊實(shí)時(shí)存儲(chǔ)攝像頭所得圖像，也可存儲(chǔ)模板圖像。

4.1.5 圖像分析處理模塊系統(tǒng)核心模塊，完后圖像的各級(jí)處理。其結(jié)構(gòu)圖見圖1。

圖1 系統(tǒng)組成模塊結(jié)構(gòu)圖

4.2 一級(jí)處理圖像的一級(jí)處理是對(duì)圖像進(jìn)行的低級(jí)處理，包含圖像的預(yù)處理（去噪）、對(duì)比度增強(qiáng)以及圖像銳化。

4.2.1 圖像預(yù)處理在攝像頭拍攝過程中，圖片常常會(huì)不可避免地被各類噪聲污染，例如高斯噪聲、椒鹽噪聲和乘性噪聲。對(duì)待噪聲的處理可以有兩種方式：①直接在原圖片的基礎(chǔ)上進(jìn)行濾波除噪；②使用建立在退化現(xiàn)象上的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知來恢復(fù)一幅退化的圖像。具體操作是，首先使用IMNOISE函數(shù)通過添加噪聲來污染圖像，而后再使用濾波除去噪聲。步驟②可以形象地稱之為“圖像復(fù)原”。

常用的濾波方法有高斯濾波、均值濾波、中值濾波、最小均方差濾波以及Gabor濾波。其中，非線性濾波方法中均值濾波由于在實(shí)際運(yùn)算過程中不需要圖像統(tǒng)計(jì)特性，使用起來比較方便[4]。

4.2.2 圖像增強(qiáng)在圖像的獲取、導(dǎo)入以及流動(dòng)過程中，圖像質(zhì)量會(huì)出現(xiàn)或多或小的損耗。例如圖像的失真與變形，在不應(yīng)出現(xiàn)黑點(diǎn)的位置出現(xiàn)黑點(diǎn)。增強(qiáng)的目的即是通過合適的圖像操作突出感興趣的區(qū)域，弱化乃至徹底除去沒有作用的區(qū)域。關(guān)于圖像的增強(qiáng)可在五個(gè)方面進(jìn)行，分別是數(shù)學(xué)變換、灰度變換、直方圖變換、空間域?yàn)V波以及頻域?yàn)V波。并按照實(shí)際效果增加或刪減增強(qiáng)的方法

4.3 二級(jí)處理圖像的二級(jí)處理是對(duì)圖像的中級(jí)處理，包含區(qū)域分割與屬性提取。

4.3.1 圖像分割一幅圖像可以含有很多信息，多個(gè)復(fù)雜的信息在圖像上分區(qū)域分布。其中包括感興趣的區(qū)域與無用的區(qū)域。圖像分割是將包含感興趣信息的區(qū)域從圖片中分割，并通過恰當(dāng)?shù)姆椒ㄌ崛〕鰜?。分割的算法有很多，如邊緣檢測(cè)、閾值分割、區(qū)域成長(zhǎng)、彩色圖像分割以及特殊理論工具分割。其中，特殊理論工具分割中的基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法的分割技術(shù)適用于雛雞雌雄識(shí)別。

4.3.2 屬性提取圖像屬性是指圖像的原始特征，包括可以直接通過視覺觀察到的直觀特征，如圖像亮度、邊緣、紋理和色彩，以及需要經(jīng)過變換或測(cè)量方能顯示的隱藏特征，如譜特征和直方圖特征。一幅圖像可以包含多個(gè)特征，每個(gè)特征需要對(duì)應(yīng)不同的識(shí)取方法。特征選用的好壞，直接影響到后期識(shí)別的速度與正確率。本文提供以下特征備選：紋理特征、直方圖特征（包括灰度級(jí)直方圖與邊緣方向直方圖）、形狀和結(jié)構(gòu)特征、邊界形狀特征以及顏色特征。本文建議在雛雞雌雄識(shí)別系統(tǒng)中采用顏色特征或者形狀與結(jié)構(gòu)特征。

4.4 三級(jí)處理圖像的三級(jí)處理是對(duì)圖像的高級(jí)處理，通過運(yùn)行與人類視覺有關(guān)的視覺函數(shù)以得出期望的結(jié)論。在虛擬儀器LabVIEW的VDM模塊中，調(diào)用IMAQ Learn Pattern 2 VI子VI來在匹配前創(chuàng)建對(duì)于要搜索的模板圖像的數(shù)學(xué)描述，并將該描述添加到輸出的模板圖像中。匹配時(shí)，從模板圖像中抽取的模板描述可直接用于在待查圖像中搜尋模板。另外，通過調(diào)用IMAQ Match Pattern 2 VI子VI來設(shè)置匹配模式，完成匹配過程。

5 系統(tǒng)保護(hù)措施

系統(tǒng)保護(hù)措施分為兩級(jí)保護(hù)，分別從用戶使用權(quán)限、編輯程序框圖權(quán)限進(jìn)行。另外，系統(tǒng)登陸與識(shí)別系統(tǒng)需要使用兩個(gè)相互獨(dú)立的VI來完成，本文將識(shí)別系統(tǒng)設(shè)置為子VI，有系統(tǒng)登陸VI調(diào)用。

5.1 一級(jí)保護(hù)如上文提到，系統(tǒng)五大模塊中包含用戶數(shù)據(jù)庫(kù)模塊。該模塊用于存儲(chǔ)已注冊(cè)用戶的相關(guān)信息，其中包含用戶賬號(hào)和密碼。只有當(dāng)用戶具有配對(duì)的用戶名稱和登陸密碼的時(shí)候方能進(jìn)入系統(tǒng)。如圖2、圖3。

圖2 系統(tǒng)登錄界面

圖3 成功登陸提示窗口

當(dāng)用戶未注冊(cè)或輸入的用戶名稱和登陸密碼無法配對(duì)時(shí)，給出如下錯(cuò)誤提示，見圖4。

圖4 錯(cuò)誤提示窗口

5.2 二級(jí)保護(hù)通過采用密碼保護(hù)對(duì)更改程序框圖權(quán)限的進(jìn)行限制，當(dāng)需要更改程序框圖時(shí)，需要鍵入密碼方可更改，密碼設(shè)置保護(hù)界面見圖5，密碼驗(yàn)證界面見圖6。

圖5 設(shè)置密碼保護(hù)

圖6 密碼驗(yàn)證窗口

6 結(jié)論

本文通過針對(duì)雛雞早期雌雄識(shí)別系統(tǒng)的市場(chǎng)需求、系統(tǒng)可行性、系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)、圖像處理方法、系統(tǒng)保護(hù)等多個(gè)方面的論述，指出發(fā)展該系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)必要性和技術(shù)可行性，并提出了可供參考的解決方法。然而，雛雞雌雄識(shí)別系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)尚屬空白[3]。本文提到的簡(jiǎn)易雛雞雌雄識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率尚有待提高，仍然離不開人的因素（即“半自動(dòng)”），系統(tǒng)的完整性與穩(wěn)定性都還需要做進(jìn)一步的完善。

[1]翟廣華.雛雞的五種雌雄鑒別技法[J].家禽科學(xué). 2010，3:25-25.

[2]林海濤.雛雞雌雄鑒別綜合技術(shù)[J].養(yǎng)殖與飼料. 2009，10：4-5.

[3]張博漢，傅彥寧，張琰.基于LabVIEW雛雞雌雄半自動(dòng)鑒別系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù)，2016,36(20):85-86.

[4]王明軍，麥云飛，楊磊，等.基于LabVIEW圖像識(shí)別的物體外觀實(shí)時(shí)分類研究[J].機(jī)械研究與應(yīng)用，2009,22(6):17-18.

S818.9

A

1673-1085（2017）06-0015-04

2017-05-21

長(zhǎng)江大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目資金資助；項(xiàng)目編號(hào)：2015308。