多模态鸡蛋胚胎分类方法研究

发布时间：2022-01-23 14:52

　　流感病毒有高死亡率、高发病率和易传染的特点,流感的爆发严重危害了人类健康,无数人因流感而失去生命。目前,接种疫苗是非常有效的预防流感发生与传播的方法。在流感疫苗制备过程中,目前常用方法是鸡胚培养法。鸡胚培养法是向9日后的鸡胚中注射病毒,然后在鸡胚尿囊腔中增殖,培养到16日进行分离提纯的方法。16日鸡蛋胚胎是毒株培养的最后一个阶段,坏死的鸡蛋胚胎会威胁到疫苗质量安全,必须全部剔除。目前,工业生产中鸡蛋胚胎分类主要依靠人工筛选,需要大批的劳动力,生产效率非常低并且工人疲劳后会产生错选、漏选现象。因此,设计一种检测准确率高的16日鸡蛋胚胎分类方法,成为了疫苗生产中的关键。针对16日鸡蛋胚胎不同类别间图像特征相似问题,本文提出一种多模态鸡蛋胚胎分类方法。首先,设计了一套采集胚胎图像信号及对应心跳信号的系统,设计巴特沃斯高通滤波器滤去除心跳信号的工频干扰、机械运动噪声等各种噪声。提取图像的感兴趣区域（ROI）消除图像背景和相邻胚胎对类别判断的影响。其次,提出了双分支结构的16日鸡蛋胚胎分类网络,其中基于卷积神经网络（CNN）理论的Pic Net分支网络用于胚胎图像特征提取,并结合迁移学习策略对卷... 

【文章来源】：天津工业大学天津市

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

人工照蛋

天津工业大学硕士学位论文6(a)活胚(b)回收胚(c)废胚图1-2三种类型鸡蛋胚胎特征1.3论文研究内容及组织结构本文提出了一种多模态的16日鸡蛋胚胎分类方法，可以同时使用鸡蛋胚胎的图像信号和心跳信号对鸡蛋胚胎进行分类，解决了16日鸡蛋胚胎不同类别之间图像或心跳信号特征相似的问题。其总框架图如图1-3所示。本文研究的主要内容如下：(1)16日鸡蛋胚胎图像和心跳数据采集深度学习网络模型训练需要大量的数据，本文使用彩色工业相机对16日鸡蛋胚胎图像数据进行采集，并提取感兴趣区域，使用光电容积波技术提取鸡蛋胚胎心跳信号，设计巴特沃斯二阶滤波器去噪，将采集到的图像和心跳数据用来训练和测试深度学习网络。(2)深度学习网络结构设计提出多模态鸡蛋胚胎分类网络：设计基于卷积神经网络的鸡蛋胚胎图像特征提取网络，解决了传统图像处理方法特征提取不准确问题；设计基于时间卷积的心跳信号特征提取网络，解决了传统的基于时域和频域的心跳检测算法阈值不确定的问题；设计融合层，使神经网络能够综合运用两种模态信号进行胚胎类别判断，解决了16日鸡蛋胚胎不同类别间图像特征相同的问题。(3)网络模型训练和测试将本文所提出模型进行训练并且测试，和已有分类方法进行对比，从准确率、运行速度等多方面对提出网络结构进行可行性验证，并分析错误分类样本，调整网络结构。

天津工业大学硕士学位论文6(a)活胚(b)回收胚(c)废胚图1-2三种类型鸡蛋胚胎特征1.3论文研究内容及组织结构本文提出了一种多模态的16日鸡蛋胚胎分类方法，可以同时使用鸡蛋胚胎的图像信号和心跳信号对鸡蛋胚胎进行分类，解决了16日鸡蛋胚胎不同类别之间图像或心跳信号特征相似的问题。其总框架图如图1-3所示。本文研究的主要内容如下：(1)16日鸡蛋胚胎图像和心跳数据采集深度学习网络模型训练需要大量的数据，本文使用彩色工业相机对16日鸡蛋胚胎图像数据进行采集，并提取感兴趣区域，使用光电容积波技术提取鸡蛋胚胎心跳信号，设计巴特沃斯二阶滤波器去噪，将采集到的图像和心跳数据用来训练和测试深度学习网络。(2)深度学习网络结构设计提出多模态鸡蛋胚胎分类网络：设计基于卷积神经网络的鸡蛋胚胎图像特征提取网络，解决了传统图像处理方法特征提取不准确问题；设计基于时间卷积的心跳信号特征提取网络，解决了传统的基于时域和频域的心跳检测算法阈值不确定的问题；设计融合层，使神经网络能够综合运用两种模态信号进行胚胎类别判断，解决了16日鸡蛋胚胎不同类别间图像特征相同的问题。(3)网络模型训练和测试将本文所提出模型进行训练并且测试，和已有分类方法进行对比，从准确率、运行速度等多方面对提出网络结构进行可行性验证，并分析错误分类样本，调整网络结构。

【参考文献】：
期刊论文
[1]三维重建对不同品种蛋鸡初产蛋品质的无损检测分析[J]. 刘雅思,郑丽敏,田立军.  中国家禽. 2017(09)
[2]基于光电容积脉搏波描记法的心率变异性分析系统前端装置设计[J]. 石磊,孙朋,庞宇,罗志勇,王伟,王延项.  生物医学工程学杂志. 2016(01)
[3]微载体培养技术及其在疫苗生产中的应用[J]. 王家敏,平玲,徐水林,马桂兰,魏园园,乔自林,马忠仁,令世鑫.  黑龙江农业科学. 2014(12)
[4]鸡蛋裂纹损伤检测的声振分析方法研究[J]. 吴雪.  食品与机械. 2014(06)
[5]无创光电容积脉搏波检测分析系统[J]. 聂冬,崔萌,朱贻盛,牛金海.  北京生物医学工程. 2012 (01)
[6]基于振动信号的活体禽蛋胚胎发育中的胎动检测[J]. 梁森,梁磊,米鹏.  农业工程学报. 2010(11)
[7]基于计算机视觉技术对种蛋的检测[J]. 朱颖香.  科协论坛(下半月). 2009(01)
[8]自适应粒子群神经网络识别种蛋成活性[J]. 郁志宏,王春光,张晓芳,张莉.  内蒙古大学学报(自然科学版). 2006(04)
[9]血液的红外吸收光谱分析及应用研究[J]. 王乐新,赵志敏,姚红兵,陈玉明,石磊,郜勇.  光谱学与光谱分析. 2002(06)
[10]光电法鉴别孵化早期无精蛋[J]. 肖念平,姜国栋.  牡丹江师范学院学报(自然科学版). 2002(02)

博士论文
[1]鸡蛋多品质高通量在线快速无损检测研究[D]. 段宇飞.华中农业大学 2017
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硕士论文
[1]基于CNN与心跳信号的胚蛋成活性检测方法研究[D]. 胡玉舟.天津工业大学 2019
[2]基于光电容积脉搏波成像技术的移动端心率分析引擎的设计与实现[D]. 于清.北京邮电大学 2018
[3]基于深度学习的鸡蛋胚胎分类方法研究[D]. 颜廷玉.天津工业大学 2018
[4]基于FCN的鸡蛋胚胎图像分割方法研究[D]. 邱玲.天津工业大学 2018
[5]基于介电特性的鸡蛋品质无损检测研究[D]. 刘彬.江苏大学 2017
[6]基于图像处理技术的非接触式心率检测算法研究[D]. 陈映果.华侨大学 2015
[7]孵化蛋自动照蛋及分选系统的研究[D]. 朱涛.华中农业大学 2012



本文编号：3604580