機(jī)器視覺(jué)在大銀魚孵化過(guò)程中的應(yīng)用

徐浩鵬

摘 要：大銀魚，學(xué)名：Protosalanx hyalocranius（Abbott，1901），大銀魚是銀魚科中個(gè)體最大的一種，一般規(guī)格為120mm左右，最大個(gè)體可達(dá)210mm 。大銀魚冬季產(chǎn)卵，產(chǎn)卵水溫范圍為 2～8℃，現(xiàn)主要分布于渤海、黃海、東海沿岸、長(zhǎng)江、淮河中下游河道、湖泊和水庫(kù)中，在中國(guó)已形成一定規(guī)模產(chǎn)量，且具有較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。本文就大銀魚養(yǎng)殖過(guò)程中對(duì)大銀魚受精卵檢測(cè)存在的問(wèn)題，結(jié)合機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，提出一種新的大銀魚受精卵檢測(cè)方法。

關(guān)鍵詞：大銀魚受精卵;機(jī)器視覺(jué)

一.大銀魚習(xí)性

大銀魚亦稱才氣棧魚、黃瓜魚、面條魚等，最大的個(gè)體全長(zhǎng)可達(dá)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(chǎn)的卵屬沉性卵，卵膜絲可散開(kāi)，略具粘性。

二.機(jī)器視覺(jué)在孵化中的應(yīng)用

在大銀魚受精卵（圖1-1）培育過(guò)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(jìn)行觀察，這在一定程度增加勞動(dòng)量以及人工成本。結(jié)合目前應(yīng)用廣泛的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，提出了一種新的大銀魚受精卵檢測(cè)方法，從而實(shí)現(xiàn)大銀魚受精卵的自動(dòng)檢測(cè)，降低人工成本。

2.1硬件系統(tǒng)

本文建立的硬件系統(tǒng)主要包括攝像機(jī)、嵌入式系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)、光照箱、光 源和載物臺(tái)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(jī);嵌入式系統(tǒng)的視頻輸入端連接在攝像機(jī)的輸出端，同時(shí)計(jì)算機(jī)與嵌入式系統(tǒng)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(tái)將光室分隔成上下兩部分，載物臺(tái)中央的橢圓透光孔用來(lái)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(zhì)量，提高孵化內(nèi)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(wú)間隙，這樣可以避免光源發(fā)出的光未經(jīng)被測(cè)孵化投射而直接從縫隙露出。

2.2系統(tǒng)硬件平臺(tái)搭建

先進(jìn)的信息與信號(hào)處理技術(shù)在很大程度上決定了信息社會(huì)的發(fā)展。PC機(jī)、ARM 架構(gòu)處理器和數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）等都是常用的信號(hào)處理平臺(tái)。系統(tǒng)算 法仿真、上位機(jī)或服務(wù)備。由于 ARM 架構(gòu)處理器事務(wù)管理功能較強(qiáng)、 在控制和通訊應(yīng)用方面有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，因此 ARM 處理器作為RISC微處理器，其設(shè)計(jì)主要是運(yùn)用在預(yù)算較低的市場(chǎng)。但是當(dāng) AR器設(shè)備一般都選用 PC機(jī);ARM 處理器和數(shù)字信號(hào)處理 器（DSP）一般都用于設(shè)計(jì)便攜式設(shè)M 處理器在處理圖形/圖像等二維的視頻信號(hào)時(shí)，由于大量的視頻信號(hào)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的相關(guān)計(jì)算，ARM 的計(jì) 算時(shí)間較長(zhǎng)從而難以滿足實(shí)時(shí)性。而 DSP 處理數(shù)據(jù)和計(jì)算的功能比較強(qiáng)大，因 此可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)算量大的信號(hào)處理應(yīng)用中。針對(duì)當(dāng)前應(yīng)用的復(fù)雜性，選用ARM+DSP雙核處理器，使用SEED-DVS6446平臺(tái)。

2.3.圖像處理

2.3.1圖像預(yù)處理

從邏輯上可以將圖像信息的處理過(guò)程可分為三個(gè)階段：圖像的預(yù)處理過(guò)程、特征提取與選擇過(guò)程、模式識(shí)別與理解過(guò)程。由于成像過(guò)程中存在各種限制條件和許多隨機(jī)因素的干擾，因此數(shù)字圖像經(jīng)由成像裝置獲得后必須先經(jīng)過(guò)預(yù)處理。進(jìn)行受精卵成活性檢測(cè)基礎(chǔ)就是圖像預(yù)處理算法。后期圖像的特征提取 與選擇以及模式識(shí)別與理解都要先經(jīng)過(guò)預(yù)處理后才利于實(shí)現(xiàn)。大量的原圖數(shù)據(jù) 都要先經(jīng)過(guò)圖像的預(yù)處理算法才能做進(jìn)一步的分析。圖像預(yù)處理過(guò)程如圖2-2所示：

2.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是：采用工程技術(shù)方法模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，并將其應(yīng)用于特定機(jī)器上，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器具有人腦感知、學(xué)習(xí)和推理的功能。下圖給此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類的過(guò)程：

該設(shè)計(jì)中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加動(dòng)量項(xiàng)的方法，把動(dòng)量項(xiàng)加入權(quán)值調(diào)整公式中，這樣做可以是BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度得到提高。加入動(dòng)量項(xiàng)以后，當(dāng)訓(xùn)練進(jìn)入局部極小值點(diǎn)時(shí)， 算法會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)繼續(xù)向前的正向斜率運(yùn)動(dòng)，使搜索從較淺的峰值中跳出;同時(shí)算法的穩(wěn)定性不會(huì)受到影響。

三、展望與設(shè)想

機(jī)器視覺(jué)的研究與應(yīng)用隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展已擴(kuò)展到人們生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域。因此，機(jī)器視覺(jué)在種蛋孵化成活性檢測(cè)中的應(yīng)用研究有著更為廣泛的發(fā)展空間。為了進(jìn)一步提高研究的實(shí)用化程度，探索更加有效、快速準(zhǔn)確 的檢測(cè)方法，今后還應(yīng)在以下幾方面繼續(xù)開(kāi)展研究：（1）拓展機(jī)器視覺(jué)在種蛋孵化成活性檢測(cè)的應(yīng)用對(duì)象范圍，研究應(yīng)用于檢測(cè) 43 更多其他種蛋品種品質(zhì)的技術(shù)。 （2）伴隨著一些輔助視覺(jué)技術(shù)（超聲波，X 射線，紅外線，紫外線）的發(fā)展， 擴(kuò)大機(jī)器視覺(jué)在種蛋成活性檢測(cè)方面的應(yīng)用范圍，結(jié)合諸如超聲波、紅外線等 輔助視覺(jué)技術(shù)對(duì)種蛋的品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)等。

參考文獻(xiàn)：

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