CN109324161A - 一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，包括图像采集***、机器视觉模块和控制单元，图像采集***包括传送带、暗室、成像单元和气缸，成像单元设置在暗室内，气缸设置在暗室上，成像单元包括相机、光源和传感器，传感器安装在光源上，传感器与光源和相机电信号连接，气缸与光源相连接；控制单元包括工控机、可编程控制器和伺服控制器；机器视觉模块与相机和工控机电信号连接，可编程控制器的输入端与工控机相连接，可编程控制器的输出端与伺服控制器和气缸相连接，伺服控制器与传感器电连接。本发明的有益效果是能够提高检测效率和准确率，能够实现无损检测，采用卷积神经网络模型提高了鸡蛋胚胎图片的检测速度。
Description
技术领域
本发明属于毒株蛋胚生产领域，尤其是涉及一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***。
背景技术
现阶段国内的流感疫苗制备厂家均采用人工照蛋的方式进行检测，人工检测劳动强度大，效率低，准确性差。在现有的自动化设备中，有利用直方图均衡化和sobel算子相结合的方法，用于鸡蛋表面缺陷检测的机器视觉***。准确率达到了96％。但是这种方法也很难准确的将白点和裂纹区分开。而且效率较低。还有运用机器视觉技术进行蛋壳破损检测的研究。首先用相机釆集白炽灯照射下的禽蛋蛋壳表面图像，然后提取图像经算子滤波后的轮廓圆滑度和图像中禽蛋的几何形状等参数，作为检测蛋壳破损的特征量，建立多元回归方程，作为判别的依据。但识别率不高。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，能够提高生产效率和准确率。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，包括图像采集***、机器视觉模块和控制单元，所述图像采集***包括传送带、暗室、成像单元和气缸，所述传送带穿过所述暗室放置，所述成像单元设置在所述暗室内，所述气缸设置在所述暗室上，所述成像单元包括相机、光源和传感器，所述传感器安装在所述光源上，所述传感器与所述光源和相机电信号连接，所述气缸与所述光源相连接；
所述控制单元包括工控机、可编程控制器和伺服控制器；所述机器视觉模块与所述相机和所述工控机电信号连接，所述可编程控制器的输入端与所述工控机相连接，所述可编程控制器的输出端与所述伺服控制器和所述气缸相连接，所述伺服控制器与所述传感器电连接。
进一步地，所述机器视觉模块装载在图像采集卡上，所述机器视觉模块包括图像采集单元、图像处理单元、卷积神经网络模型和图像判别单元。
进一步地，还包括剔除***，所述剔除***包括吸提装置和废料箱，所述吸提装置与所述可编程控制器的输出端口相连接。
进一步地，所述相机至少为两个，所述相机对称设置在所述光源的四周，所述相机呈45°放置。
进一步地，所述传送带上设置有挡杆，所述挡杆位于所述暗室下方。
进一步地，所述挡杆至少为四个。
进一步地，所述成像单元为两组。
进一步地，所述光源下端设置有乳胶灯罩。
进一步地，所述可编程控制器型号为SMART-200CPU CR60。
本发明具有的优点和积极效果是：由于采用上述技术方案，多组的成像单元能够提高检测效率和准确率，并且机械结构易于实现，能够实现无损检测，采用卷积神经网络模型提高鸡蛋胚胎图片的检测速度。
附图说明
图1是本发明整体结构示意图；
图2是本发明图像采集***结构示意图
图3是本发明机器视觉模块结构示意图
图4是本发明可编程控制器前半部分接线图
图5是本发明可编程控制器后半部分接线图
图中：
1、传送带 2、暗室 3、成像单元
31、相机 32、光源 33、乳胶灯罩
34、传感器 4、伺服控制器 5、气缸
6、图像采集卡 7、工控机 8、可编程控制器
9、吸提装置 10、废料箱 11、蛋盘
12、第一成像单元 13、第二成像单元 14、档杆
15、图像采集单元 16、图像处理单元 17、卷积神经网络模型
18、图像判别单元
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。应当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描述。
如图1和图2所示，本实施例提供一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，包括图像采集***、机器视觉模块、控制单元和剔除***。
图像采集***包括传送带1、暗室2、成像单元3和气缸5，传送带1穿过暗室2放置，成像单元3设置在暗室2内，气缸5设置在暗室2上，成像单元3包括相机31、光源32和传感器34，传感器34安装在光源32上，传感器34与光源32和相机31电信号连接，气缸5与光源32相连接，光源32通过气缸5控制升降，相机31设置有两个，两个相机31对称设置在光源32的四周，相机31在鸡蛋上方呈45°放置。由于毒株注入会在蛋壳顶部留下小孔，所以在孵化，检测过程中，胚蛋要求必须垂直放置，不能倾斜，晃动，保证对其平稳垂直的水平移动。考虑以上因素，在不对鸡蛋进行移动的情况下，光源32从顶部照射鸡蛋，为了保护鸡蛋不受损坏，光源32下端设置有乳胶灯,33，乳胶灯罩33下端为喇叭形开口，还包括剔除***，剔除***包括吸提装置9和废料箱10。传送带1上设置有挡杆14，挡杆14位于暗室2下方。
成像单元3为两组，第一成像单元12和第二成像单元13，依次安置在暗室2内，传送带1上设置有四个挡杆14，蛋盘11移动到第一个挡杆14位置后，第二成像单元13处于待机状态，等待蛋盘11到达确认。第一成像单元12光源32下降，传感器34控制光源32打开同时触发相机31拍照获取照片，然后光源32关闭并上升，第一排鸡蛋检测完成，第一个挡杆14下降，蛋盘11移动到第二个挡杆14位置，第一成像单元12重复上述过程，第三排鸡蛋检测完成。
如图3所示，机器视觉模块装载在图像采集卡上，机器视觉模块包括图像采集单元15、图像处理单元16、卷积神经网络模型17和图像判别单元18；
控制单元包括工控机7、可编程控制器8和伺服控制器4；机器视觉模块与相机31和工控机7电信号连接，可编程控制器8的输入端与工控机7相连接，可编程控制器8的输出端与吸提装置9、伺服控制器4、气缸5相连接，伺服控制器4与传感器34电连接，可编程控制器型号为SMART-200CPU CR60。
如图4至图5所示，SMART-200CPU CR60型号可编程控制器的输入端连接有控制按钮(如启动键、停止键和检测完成等)、光电开关和控制气缸的电磁开关；可编程控制器的输出端分别连接气缸等执行器件。
本实例的工作过程：将鸡蛋放入蛋盘11内，启动传送带1，通过挡杆14精确定位蛋盘11的位置，蛋盘11移动到第一个挡杆14位置后，第二成像单元13处于待机状态，等待蛋盘11到达确认。第一成像单元12光源32下降，传感器34控制光源32打开同时触发相机31拍照获取照片，然后光源32关闭并上升，第一排鸡蛋检测完成，第一个挡杆14下降，蛋盘11移动到第二个挡杆14位置，第一成像单元12重复上述过程，第三排鸡蛋检测完成；蛋盘11移动到第四个挡杆14位置时，第二成像单元13开始检测第二排鸡蛋，同时第一成像单元12检测第七排鸡蛋。第一组成像单元12检测第一、三、五等奇数排的鸡蛋，第二组成像单元13检测第二、四、六等偶数排鸡蛋，加快检测效率。
机器视觉模块中的图像采集单元15采集相机拍下的图像，经过图像处理单元16对图像先进行二值化处理，提出图像中的感兴趣区域，在对处理后的图像进行归一化处理，将处理后的图像传输至卷积神经网络模型17中进行分类，最后输送至图像判别单元18对图像进行判别，输出结果至工控机7内，可编程控制器8控制吸提装置9将检测不合格的鸡蛋移送至废料箱10内。
本发明的有益效果是：由于采用上述技术方案，多组的成像单元能够提高检测效率和准确率，并且机械结构易于实现，能够实现无损检测，采用卷积神经网络模型使鸡蛋胚胎图片的检测速度提高。
以上对本发明的一个或多个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (9)
1.一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：包括图像采集***、机器视觉模块和控制单元，所述图像采集***包括传送带、暗室、成像单元和气缸，所述传送带穿过所述暗室放置，所述成像单元设置在所述暗室内，所述气缸设置在所述暗室上，所述成像单元包括相机、光源和传感器，所述传感器安装在所述光源上，所述传感器与所述光源和相机电信号连接，所述气缸与所述光源相连接；
所述控制单元包括工控机、可编程控制器和伺服控制器；所述机器视觉模块与所述相机和所述工控机电信号连接，所述可编程控制器的输入端与所述工控机相连接，所述可编程控制器的输出端与所述伺服控制器和所述气缸相连接，所述伺服控制器与所述传感器电连接。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：所述机器视觉模块装载在图像采集卡上，所述机器视觉模块包括图像采集单元、图像处理单元、卷积神经网络模型和图像判别单元。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：还包括剔除***，所述剔除***包括吸提装置和废料箱，所述吸提装置与所述可编程控制器的输出端口相连接。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：所述相机至少为两个，所述相机对称设置在所述光源的四周，所述相机呈45°放置。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：所述传送带上设置有挡杆，所述挡杆位于所述暗室下方。
6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：所述挡杆至少为四个。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：所述成像单元为两组。
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：所述光源下端设置有乳胶灯罩。
9.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测***，其特征在于：所述可编程控制器型号为SMART-200CPU CR60。
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|---|---|
| CN (1) | CN109324161A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110194369A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-09-03 | 江苏宏盛景智能装备有限公司 | 一种自动检蛋智能装备 |
| CN110208472A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-09-06 | 江苏宏盛景智能装备有限公司 | 一种自动检蛋机 |
| CN114653624A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-06-24 | 河北玖兴农牧发展有限公司 | 一种种蛋自动识别分拣设备 |
| WO2024141648A1 (en) * | 2022-12-30 | 2024-07-04 | Peggy B.V. | Method for detecting a gender of an embryonated egg, a related computing device and related system |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11287763A (ja) * | 1998-04-01 | 1999-10-19 | Kyowa Kikai Kk | 卵の自動検査方法およびこの方法に好適な卵の搬送制御装置および卵の自動検査装置 |
| CN102132157A (zh) * | 2008-08-13 | 2011-07-20 | 蛋-鸡自动化技术公司 | 透照检卵方法和相应的设备 |
| CN102217559A (zh) * | 2011-05-27 | 2011-10-19 | 华中农业大学 | 孵化蛋品质在线自动检测分选设备及其方法 |
| CN202305430U (zh) * | 2011-10-27 | 2012-07-04 | 西安毅达信息***有限公司 | 液体可见异物自动检测机 |
| CN103181339A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-03 | 上海石井畜牧设备有限公司 | 一种自动化筛选胚胎蛋装置 |
| CN105613347A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-06-01 | 青岛兴仪电子设备有限责任公司 | 种蛋胚胎生命特征自动识别设备及方法 |
| CN106797894A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-06-06 | 华中农业大学 | 基于视觉技术的孵化后期无精蛋和弱精蛋识别装置及其方法 |
| CN106872465A (zh) * | 2016-12-27 | 2017-06-20 | 中国农业大学 | 基于机器视觉的禽类受精蛋检测筛选装置 |
-
2017
- 2017-07-31 CN CN201710638326.0A patent/CN109324161A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11287763A (ja) * | 1998-04-01 | 1999-10-19 | Kyowa Kikai Kk | 卵の自動検査方法およびこの方法に好適な卵の搬送制御装置および卵の自動検査装置 |
| CN102132157A (zh) * | 2008-08-13 | 2011-07-20 | 蛋-鸡自动化技术公司 | 透照检卵方法和相应的设备 |
| CN102217559A (zh) * | 2011-05-27 | 2011-10-19 | 华中农业大学 | 孵化蛋品质在线自动检测分选设备及其方法 |
| CN202305430U (zh) * | 2011-10-27 | 2012-07-04 | 西安毅达信息***有限公司 | 液体可见异物自动检测机 |
| CN103181339A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-07-03 | 上海石井畜牧设备有限公司 | 一种自动化筛选胚胎蛋装置 |
| CN105613347A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-06-01 | 青岛兴仪电子设备有限责任公司 | 种蛋胚胎生命特征自动识别设备及方法 |
| CN106872465A (zh) * | 2016-12-27 | 2017-06-20 | 中国农业大学 | 基于机器视觉的禽类受精蛋检测筛选装置 |
| CN106797894A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-06-06 | 华中农业大学 | 基于视觉技术的孵化后期无精蛋和弱精蛋识别装置及其方法 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110194369A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-09-03 | 江苏宏盛景智能装备有限公司 | 一种自动检蛋智能装备 |
| CN110208472A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-09-06 | 江苏宏盛景智能装备有限公司 | 一种自动检蛋机 |
| CN110194369B (zh) * | 2019-07-02 | 2024-02-02 | 江苏宏盛景智能装备有限公司 | 一种自动检蛋智能装备 |
| CN114653624A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-06-24 | 河北玖兴农牧发展有限公司 | 一种种蛋自动识别分拣设备 |
| WO2024141648A1 (en) * | 2022-12-30 | 2024-07-04 | Peggy B.V. | Method for detecting a gender of an embryonated egg, a related computing device and related system |
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| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20190212 |