基于机器视觉的鸡胴体断翅快速检测技术

作     者：吴江春 王虎虎 徐幸莲 Wu Jiangchun;Wang Huhu;Xu Xinglian

作者机构：南京农业大学肉品加工与质量控制教育部重点实验室南京210095 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2022年第38卷第22期

页      面：253-261页

核心收录：

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 0903[农学-农业资源与环境] 0901[农学-作物学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家现代农业产业技术体系项目(CARS-41)。 

主　　题：机器视觉 机器学习 鸡胴体 断翅检测 

摘      要：为实现肉鸡屠宰过程中断翅鸡胴体的快速检测,提高生产效率,该研究利用机器视觉系统采集了肉鸡屠宰线上的1 053张肉鸡胴体图,构建了一种快速识别断翅缺陷的方法。通过机器视觉装置采集鸡胴体正视图,经图像预处理后分别提取鸡胴体左右两端到质心的距离及其差值(d1、d2、dc)、两翅最低点高度及其差值(h1、h2、hc)、两翅面积及其比值(S1、S2、Sr)、矩形度(R)和宽长比(rate)共11个特征值,并通过主成分分析降维至8个主成分。建立线性判别模型、二次判别模型、随机森林、支持向量机、BP神经网络和VGG16模型,比较模型的F1分数和总准确率,在所有模型组合中,以VGG16模型的F1分数和总准确率最高,分别为94.35%和93.28%,平均预测速度为10.34张/s。利用VGG16建立的模型有较好的分类效果,可为鸡胴体断翅的快速识别与分类提供技术参考。