利用高光谱透射图像检测鸡种蛋早期孵化

作     者：张伟 潘磊庆 屠康 

作者机构：南京农业大学食品科技学院南京210095 

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

年 卷 期：2012年第28卷第21期

页      面：149-155页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 082804[工学-农业电气化与自动化] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(31101282) 中央高校基本科研业务费专项资金(KYZ201120) 农业部948项目(2011-S10) 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助(CXZZ12_0275) 

主　　题：光谱测定法 独立分量分析 神经网络 检测 孵化 种蛋 

摘      要：为了检测鸡种蛋孵化前期胚胎发育情况,构建了高光谱图像采集系统,在400～1000nm范围内获取90枚种蛋孵化前3天的高光谱透射图像。通过独立分量方法对高光谱数据进行分析降维,优选出571、614、661、691和716nm共5个特征波长,提取每个波长下的光谱平均值和标准偏差,获得每个样品10个特征变量。为了消除变量之间相关性,利用主成分分析提取了4个主成分变量,在此基础上构建了学习向量量化(LVQ)神经网络判别模型。验证性试验均表明该模型具有较高的稳定度(变异系数为1.7),对第1,2,3天的测试样本判别准确率分别为78.8%,90.3%和98.6%。结果表明高光谱图像技术可以检测种蛋孵化前期胚胎发育情况。