基于高光谱图像的鸡种蛋孵化早期胚胎性别鉴定

• 作者: 于敏莉 孙晔 屠康 张伟 李紫君 潘磊庆 胡鹏程 顾欣哲 马龙
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 光谱分析 图像处理 无损检测 高光谱图像 鸡种蛋 孵化早期 胚胎 性别鉴定
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 181-186
• 页数: 6页
• 分类号: S123
• 字数: 4537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.025

摘要

为了对鸡种蛋孵化早期胚胎进行性别鉴定,构建了高光谱图像采集系统,在400～1 000 nm范围内获取94枚种蛋孵化0～12d的高光谱透射图像.分别在胚胎的圆头、中间、尖头3个部位选择感兴趣区域(region of interest,ROI),获取400～1 000 nm波段的响应信号,构建了支持向量机(support vector machine,SVM)、偏最小二乘判别分析(partial least squaresdiscriminant analysis,PLSDA)和人工神经网络(artificial neural network,ANN)的鸡胚胎性别鉴定模型,并比较了不同孵化时间雌雄胚胎的鉴别准确率.试验结果表明,SVM模型、PLSDA模型和ANN模型均对孵化第10天种蛋中间部位检测效果最好.随后通过分析第10天种蛋中间部位光谱响应的差异,选取600～900 nm的光谱值构建胚胎性别鉴定模型,结果发现,3种模型的判别准确率均有上升,SVM模型和PLSDA模型预测集样本判别准确率均为75.00％,ANN模型预测集样本判别准确率达到82.86％.其中,ANN构建的种蛋孵化胚胎性别检测模型的整体效果优于SVM模型和PLSDA模型.结果表明高光谱图像技术在检测鸡种蛋孵化早期胚胎性别方面有一定效果,但种蛋蛋壳的个体差异会对鉴定准确率造成一定影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘磊庆	南京农业大学食品科技学院	87	1264	19.0	31.0
2	马龙	南京农业大学食品科技学院	2	27	2.0	2.0
3	于敏莉	南京农业大学动物科技学院	9	31	2.0	5.0
4	张伟	南京晓庄学院食品科学学院	29	104	6.0	9.0
5	胡鹏程	南京农业大学食品科技学院	3	32	3.0	3.0
6	孙晔	南京农业大学食品科技学院	10	70	6.0	8.0
7	顾欣哲	南京农业大学食品科技学院	8	55	5.0	7.0
8	李紫君	南京农业大学食品科技学院	2	14	1.0	2.0