發(fā)布時間：2022-01-23 14:52

　　流感病毒有高死亡率、高發(fā)病率和易傳染的特點,流感的爆發(fā)嚴(yán)重危害了人類健康,無數(shù)人因流感而失去生命。目前,接種疫苗是非常有效的預(yù)防流感發(fā)生與傳播的方法。在流感疫苗制備過程中,目前常用方法是雞胚培養(yǎng)法。雞胚培養(yǎng)法是向9日后的雞胚中注射病毒,然后在雞胚尿囊腔中增殖,培養(yǎng)到16日進(jìn)行分離提純的方法。16日雞蛋胚胎是毒株培養(yǎng)的最后一個階段,壞死的雞蛋胚胎會威脅到疫苗質(zhì)量安全,必須全部剔除。目前,工業(yè)生產(chǎn)中雞蛋胚胎分類主要依靠人工篩選,需要大批的勞動力,生產(chǎn)效率非常低并且工人疲勞后會產(chǎn)生錯選、漏選現(xiàn)象。因此,設(shè)計一種檢測準(zhǔn)確率高的16日雞蛋胚胎分類方法,成為了疫苗生產(chǎn)中的關(guān)鍵。針對16日雞蛋胚胎不同類別間圖像特征相似問題,本文提出一種多模態(tài)雞蛋胚胎分類方法。首先,設(shè)計了一套采集胚胎圖像信號及對應(yīng)心跳信號的系統(tǒng),設(shè)計巴特沃斯高通濾波器濾去除心跳信號的工頻干擾、機(jī)械運(yùn)動噪聲等各種噪聲。提取圖像的感興趣區(qū)域（ROI）消除圖像背景和相鄰胚胎對類別判斷的影響。其次,提出了雙分支結(jié)構(gòu)的16日雞蛋胚胎分類網(wǎng)絡(luò),其中基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）理論的Pic Net分支網(wǎng)絡(luò)用于胚胎圖像特征提取,并結(jié)合遷移學(xué)習(xí)策略對卷... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人工照蛋

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文6(a)活胚(b)回收胚(c)廢胚圖1-2三種類型雞蛋胚胎特征1.3論文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)本文提出了一種多模態(tài)的16日雞蛋胚胎分類方法，可以同時使用雞蛋胚胎的圖像信號和心跳信號對雞蛋胚胎進(jìn)行分類，解決了16日雞蛋胚胎不同類別之間圖像或心跳信號特征相似的問題。其總框架圖如圖1-3所示。本文研究的主要內(nèi)容如下：(1)16日雞蛋胚胎圖像和心跳數(shù)據(jù)采集深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)，本文使用彩色工業(yè)相機(jī)對16日雞蛋胚胎圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并提取感興趣區(qū)域，使用光電容積波技術(shù)提取雞蛋胚胎心跳信號，設(shè)計巴特沃斯二階濾波器去噪，將采集到的圖像和心跳數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練和測試深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。(2)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計提出多模態(tài)雞蛋胚胎分類網(wǎng)絡(luò)：設(shè)計基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雞蛋胚胎圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)，解決了傳統(tǒng)圖像處理方法特征提取不準(zhǔn)確問題；設(shè)計基于時間卷積的心跳信號特征提取網(wǎng)絡(luò)，解決了傳統(tǒng)的基于時域和頻域的心跳檢測算法閾值不確定的問題；設(shè)計融合層，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠綜合運(yùn)用兩種模態(tài)信號進(jìn)行胚胎類別判斷，解決了16日雞蛋胚胎不同類別間圖像特征相同的問題。(3)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和測試將本文所提出模型進(jìn)行訓(xùn)練并且測試，和已有分類方法進(jìn)行對比，從準(zhǔn)確率、運(yùn)行速度等多方面對提出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行可行性驗證，并分析錯誤分類樣本，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文6(a)活胚(b)回收胚(c)廢胚圖1-2三種類型雞蛋胚胎特征1.3論文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)本文提出了一種多模態(tài)的16日雞蛋胚胎分類方法，可以同時使用雞蛋胚胎的圖像信號和心跳信號對雞蛋胚胎進(jìn)行分類，解決了16日雞蛋胚胎不同類別之間圖像或心跳信號特征相似的問題。其總框架圖如圖1-3所示。本文研究的主要內(nèi)容如下：(1)16日雞蛋胚胎圖像和心跳數(shù)據(jù)采集深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)，本文使用彩色工業(yè)相機(jī)對16日雞蛋胚胎圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并提取感興趣區(qū)域，使用光電容積波技術(shù)提取雞蛋胚胎心跳信號，設(shè)計巴特沃斯二階濾波器去噪，將采集到的圖像和心跳數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練和測試深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。(2)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計提出多模態(tài)雞蛋胚胎分類網(wǎng)絡(luò)：設(shè)計基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雞蛋胚胎圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)，解決了傳統(tǒng)圖像處理方法特征提取不準(zhǔn)確問題；設(shè)計基于時間卷積的心跳信號特征提取網(wǎng)絡(luò)，解決了傳統(tǒng)的基于時域和頻域的心跳檢測算法閾值不確定的問題；設(shè)計融合層，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠綜合運(yùn)用兩種模態(tài)信號進(jìn)行胚胎類別判斷，解決了16日雞蛋胚胎不同類別間圖像特征相同的問題。(3)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和測試將本文所提出模型進(jìn)行訓(xùn)練并且測試，和已有分類方法進(jìn)行對比，從準(zhǔn)確率、運(yùn)行速度等多方面對提出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行可行性驗證，并分析錯誤分類樣本，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]三維重建對不同品種蛋雞初產(chǎn)蛋品質(zhì)的無損檢測分析[J]. 劉雅思,鄭麗敏,田立軍.  中國家禽. 2017(09)
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博士論文
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碩士論文
[1]基于CNN與心跳信號的胚蛋成活性檢測方法研究[D]. 胡玉舟.天津工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于光電容積脈搏波成像技術(shù)的移動端心率分析引擎的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 于清.北京郵電大學(xué) 2018
[3]基于深度學(xué)習(xí)的雞蛋胚胎分類方法研究[D]. 顏廷玉.天津工業(yè)大學(xué) 2018
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[5]基于介電特性的雞蛋品質(zhì)無損檢測研究[D]. 劉彬.江蘇大學(xué) 2017
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[7]孵化蛋自動照蛋及分選系統(tǒng)的研究[D]. 朱濤.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012



本文編號：3604580