領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
利用機(jī)器視覺裝置采集肉雞屠宰線上雞胴體的三方向視圖共計(jì)948 張圖片，構(gòu)建一種快速識別雞胴體原發(fā)性皮炎方法。圖像經(jīng)預(yù)處理后用網(wǎng)格分割成128 像素×128 像素大小的圖片，從皮炎雞胴體中篩選出762 張皮炎皮膚圖，從正常雞胴體中篩選出正常皮膚圖775 張，共計(jì)1 537 張。提取圖像的三階顏色矩、灰度共生矩陣特征的均值與方差、Tamura紋理特征，并提取皮炎區(qū)域分割閾值與面積，共計(jì)24 個(gè)特征值。通過主成分分析降維，分別建立線性判別分析模型、二次判別分析模型、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GoogLeNet模型，比較其分類效果。在所有模型中，以GoogLeNet對皮炎皮膚樣本的分類效果最好，總準(zhǔn)確率為90.5%，平均檢測速率為122.65 張/s，在對整雞胴體的預(yù)測中，皮炎雞胴體的預(yù)測準(zhǔn)確率為100%，正常雞胴體的預(yù)測準(zhǔn)確率為90%。
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