农业机械学报

作者：李庆旭,王巧华,顾伟,施行,马美湖

单位：华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,国家蛋品研发中心,

关键词：种鸭蛋;受精;深度学习;无损检测;图像识别

基金：国家自然科学基金面上项目（31871863）、“十二五”国家科技支撑计划项目（2015BAD19B05）和公益性行业（农业）科研专项（201303084）

针对我国鸭蛋孵化行业剔除无精蛋的方法效率低、剔除的无精蛋已丧失食用价值、造成资源巨大浪费的问题，运用机器视觉技术，以孵化至第3天的种鸭蛋为研究对象，运用深度卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）端对端的特点，在Alexnet神经网络基础上进行改进，将孵化第3天的种鸭蛋透射图像直接输入到深度卷积神经网络。用卷积层代替全连接层，改变卷积核的尺寸，搭建了种鸭蛋受精信息识别网络（Eggnet）模型，实现了对种鸭蛋孵化早期受精信息的无损判别。试验结果表明，该方法对孵化第3天的种鸭蛋图像测试集分类准确率高达98.87%，验证集分类准确率为97.97%，平均单枚蛋检测时间仅为0.24s。

来源：2020年第1期

《农业机械学报》期刊编辑部

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