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基于计算机视觉和神经网络检测鸡蛋裂纹的研究被引量：41: 2007年; 为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性和效率,综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术,实现对鸡蛋表面裂纹的无损检测和分级。首先,通过计算机视觉系统获取鸡蛋表面的图像,对图像分析处理,提取了裂纹区域和噪声区域的5个几何特征参数。其次,将5个参数作为输入,建立结构为5-10-2的BP神经网络模型,对裂纹进行识别和鸡蛋的自动分级。试验结果表明模型对裂纹鸡蛋的识别准确率达到了92.9%,对整批鸡蛋的分级准确率达到了96.8%。; 潘磊庆屠康苏子鹏杨佳丽李宏文; 关键词：鸡蛋计算机视觉 BP神经网络

基于计算机视觉的鸡蛋污斑检测被引量：13: 2007年; 针对传统人工检测鸡蛋表面污斑方法由于效率较低,且易造成视觉疲劳等缺点,已不能满足现代化工业生产需要的问题,建立了利用计算机视觉检测鸡蛋表面污斑的装置,通过计算机视觉采集鸡蛋表面的图像,然后对图像进行处理分析,提取特征参数,建立污斑识别算法,检测鸡蛋表面的污斑.通过验证,该识别算法分级污斑鸡蛋和干净鸡蛋的准确率达到92.7%,受试鸡蛋总体分级准确率达到90%以上,实现了对鸡蛋表面污斑的无损检测.; 屠康潘磊庆杨佳丽苏子鹏于雪; 关键词：计算机视觉图像处理

饲料中不同剂量铅在鸡种蛋中的沉积及其影响被引量：1: 2006年; 研究了饲料中铅在鸡种蛋中的沉积情况及其对种蛋品质的影响。将60只依莎褐蛋种鸡随机分为4组,分别为对照组、添加铅15 mg/L组、30 mg/L组和60 mg/L组。检测了不同时期蛋的品质变化及蛋各成分中的铅残留量。结果表明,随着铅水平及沉积时间的增加,铅对蛋重没有明显影响,对蛋形指数影响没有规律性。铅主要沉积在蛋壳中,在30 d时60 mg/L组可达到19.952 5 mg/L,铅的残留使蛋壳厚度降低13.79%,与对照差异显著(P<0.05),蛋壳中铅量与全蛋中铅量之间相关系数为0.857,与对照差异极显著(P<0.01),逐步回归结果为y=1.845×10-2a+0.265(y:指全蛋中的铅含量,a:指蛋壳中的铅含量),说明可以用蛋壳代替全蛋测定铅残留量;第25 d时铅沉积基本达到稳定;饲料中铅含量在15 mg/L时蛋中铅含量虽然有增加的趋势,但不显著(P>0.05)。; 赵立屠康苏子鹏潘磊庆静玮; 关键词：铅种蛋

不同处理对绿壳鸡蛋保鲜效果的研究被引量：13: 2004年; 采用三种不同的处理方法对绿壳鸡蛋进行保鲜效果的研究,测定了鸡蛋的外部品质和内部品质的变化。结果表明,涂膜组效果最好,其次为热处理组。哈夫单位(H.U)和蛋黄指数与蛋的新鲜度呈显著的正相关;挥发性盐基氮(TVBN)含量与新鲜度呈显著的负相关。第21d开始,三个处理组间的哈夫单位和蛋黄指数有显著的差异(P<0.05);第28d时,对照组、热处理组和涂膜组挥发性盐基氮含量分别为9.095、8.270和7.560mg/100g,差异显著(P<0.05)。蛋壳厚度、蛋壳强度、蛋黄颜色、气室直径和胆固醇含量在各处理组间没有显著的差异(P<0.05)。; 赵立屠康潘磊庆; 关键词：绿壳鸡蛋涂膜处理保鲜

敲击振动检测鸡蛋裂纹的初步研究被引量：38: 2005年; 现代化的蛋品加工业中,传统的照蛋检测鸡蛋裂纹技术远不能满足生产的自动化要求,为了实现快速在线无损检测鸡蛋裂纹,试验通过在鸡蛋不同部位施加机械冲击,利用计算机处理产生的声音信号,分析壳裂鸡蛋和完好鸡蛋的响应频率差异。结果表明:敲击赤道不同的部位,完好鸡蛋各点的特征响应频率十分接近,而壳裂鸡蛋差别较大。根据赤道四点特征响应频率变异系数(CV),建立了初步分级算法,使得裂纹鸡蛋检出水平达到91%,对整批鸡蛋的分级准确率达到87%。; 潘磊庆屠康赵立赵艺泽潘秀娟; 关键词：鸡蛋

有光和蔽光条件下鸭蛋保鲜效果的研究: 2005年; 在有光和蔽光条件下对鸭蛋的保鲜效果进行了研究,测定了鸭蛋品质的变化。结果表明,蔽光和有光条件对鸭蛋的pH、总蛋电导率、蛋黄颜色、蛋黄指数的影响不大(P>0.05);而从第14d开始蔽光条件鸭蛋挥发性盐基氮(TVBN)含量明显低于有光组(P<0.05),至第28d,蔽光组和有光组的TVBN含量分别是7.683mg/100g和8.273mg/100g;蔽光组哈夫单位(H.U)明显高于有光组,差异显著(P<0.05),第28d时分别为56.97和46.87。因此,蔽光处理对延缓鸭蛋新鲜度的降低有一定的作用。; 赵立屠康潘磊庆陈涛; 关键词：鸭蛋保鲜

基于虚拟仪器和神经网络的禽蛋检测系统设计被引量：7: 2009年; 该文针对现有禽蛋无损检测方法系统集成度不高,操作界面易用性差,测量误差大、试验效率低等不足,研制了基于Lab Windows/CVI的多传感器融合的禽蛋无损检测虚拟仪器品质分级系统。该系统以Lab Windows/CVI软件为设计操作平台,以MATLAB神经网络的分析算法为分析模块核心,充分结合计算机视觉检测和声学检测方法的优点,在无损检测的信息采集和处理层面实现了多传感器融合。系统通过系统静态分级测试,系统动态分级测试和系统连续动态测试等3种测试,测试结果表明该系统界面易用性好,在快速运行(27个样品/min)的情况下具有较好的准确度(系统连续动态测试准确率大于90%),和漏检率(最高速情况下小于3%)。; 刘鹏屠康潘磊庆; 关键词：LAB WINDOWS/CVI 神经网络禽蛋

饲料中铅对鸡胚肝脏抗氧化能力的影响被引量：1: 2007年; 将80只伊莎褐蛋种鸡随机分为4组,在饲料中分别添加15、30和60 mg.kg-1铅,以全价饲料(铅含量为3.55mg.kg-1)为对照组,研究种蛋中铅对鸡胚肝脏抗氧化能力的影响。收集饲喂第25天的种蛋进行孵化,孵化9、14和19 d测定鸡胚肝脏的丙二醛含量和相关抗氧化酶活性。结果表明,9 d时仅有谷胱甘肽-S-转移酶(GST)随着铅含量的增加而显著降低(P<0.05),14 d时铅的添加量基本不影响各指标的变化,当鸡胚生长到19 d时铅的添加显著降低了丙二醛含量,过氧化氢酶(CAT)、超氧化物歧化酶(SOD)、谷胱甘肽还原酶(GR)和GST活力显著下降,但19 d时除CAT外其他指标的改变都与铅添加量无关。总之,铅对鸡胚胎肝脏的损伤中,脂质抗氧化作用并不是其主要原因,主要是由于相关抗氧化酶活力改变所致,同时饲料中铅在60 mg.kg-1以下时,其含量对肝脏的抗氧化作用影响不显著。; 赵立屠康潘磊庆苏子鹏; 关键词：铅胚龄肝脏抗氧化能力

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国家自然科学基金(30371050)