流感病毒有高死亡率、高發(fā)病率和易傳染的特點(diǎn),流感的爆發(fā)嚴(yán)重危害了人類健康,無(wú)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(guò)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(gè)階段,壞死的雞蛋胚胎會(huì)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(dòng)力,生產(chǎn)效率非常低并且工人疲勞后會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)選、漏選現(xiàn)象。因此,設(shè)計(jì)一種檢測(cè)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(duì)16日雞蛋胚胎不同類別間圖像特征相似問(wèn)題,本文提出一種多模態(tài)雞蛋胚胎分類方法。首先,設(shè)計(jì)了一套采集胚胎圖像信號(hào)及對(duì)應(yīng)心跳信號(hào)的系統(tǒng),設(shè)計(jì)巴特沃斯高通濾波器濾去除心跳信號(hào)的工頻干擾、機(jī)械運(yùn)動(dòng)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(duì)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(duì)卷... 

【文章來(lái)源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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?jī)?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(shí)使用雞蛋胚胎的圖像信號(hào)和心跳信號(hào)對(duì)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(hào)特征相似的問(wèn)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(duì)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(hào)，設(shè)計(jì)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(lái)訓(xùn)練和測(cè)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(jì)提出多模態(tài)雞蛋胚胎分類網(wǎng)絡(luò)：設(shè)計(jì)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(wèn)題；設(shè)計(jì)基于時(shí)間卷積的心跳信號(hào)特征提取網(wǎng)絡(luò)，解決了傳統(tǒng)的基于時(shí)域和頻域的心跳檢測(cè)算法閾值不確定的問(wèn)題；設(shè)計(jì)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(hào)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(wèn)題。(3)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和測(cè)試將本文所提出模型進(jìn)行訓(xùn)練并且測(cè)試，和已有分類方法進(jìn)行對(duì)比，從準(zhǔn)確率、運(yùn)行速度等多方面對(duì)提出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行可行性驗(yàn)證，并分析錯(cuò)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?jī)?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(shí)使用雞蛋胚胎的圖像信號(hào)和心跳信號(hào)對(duì)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(hào)特征相似的問(wèn)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(duì)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(hào)，設(shè)計(jì)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(lái)訓(xùn)練和測(cè)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(jì)提出多模態(tài)雞蛋胚胎分類網(wǎng)絡(luò)：設(shè)計(jì)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(wèn)題；設(shè)計(jì)基于時(shí)間卷積的心跳信號(hào)特征提取網(wǎng)絡(luò)，解決了傳統(tǒng)的基于時(shí)域和頻域的心跳檢測(cè)算法閾值不確定的問(wèn)題；設(shè)計(jì)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(hào)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(wèn)題。(3)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和測(cè)試將本文所提出模型進(jìn)行訓(xùn)練并且測(cè)試，和已有分類方法進(jìn)行對(duì)比，從準(zhǔn)確率、運(yùn)行速度等多方面對(duì)提出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行可行性驗(yàn)證，并分析錯(cuò)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(duì)不同品種蛋雞初產(chǎn)蛋品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)分析[J]. 劉雅思,鄭麗敏,田立軍.  中國(guó)家禽. 2017(09)
[2]基于光電容積脈搏波描記法的心率變異性分析系統(tǒng)前端裝置設(shè)計(jì)[J]. 石磊,孫朋,龐宇,羅志勇,王偉,王延項(xiàng).  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2016(01)
[3]微載體培養(yǎng)技術(shù)及其在疫苗生產(chǎn)中的應(yīng)用[J]. 王家敏,平玲,徐水林,馬桂蘭,魏園園,喬自林,馬忠仁,令世鑫.  黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué). 2014(12)
[4]雞蛋裂紋損傷檢測(cè)的聲振分析方法研究[J]. 吳雪.  食品與機(jī)械. 2014(06)
[5]無(wú)創(chuàng)光電容積脈搏波檢測(cè)分析系統(tǒng)[J]. 聶冬,崔萌,朱貽盛,牛金海.  北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2012 (01)
[6]基于振動(dòng)信號(hào)的活體禽蛋胚胎發(fā)育中的胎動(dòng)檢測(cè)[J]. 梁森,梁磊,米鵬.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2010(11)
[7]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)種蛋的檢測(cè)[J]. 朱穎香.  科協(xié)論壇(下半月). 2009(01)
[8]自適應(yīng)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別種蛋成活性[J]. 郁志宏,王春光,張曉芳,張莉.  內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(04)
[9]血液的紅外吸收光譜分析及應(yīng)用研究[J]. 王樂(lè)新,趙志敏,姚紅兵,陳玉明,石磊,郜勇.  光譜學(xué)與光譜分析. 2002(06)
[10]光電法鑒別孵化早期無(wú)精蛋[J]. 肖念平,姜國(guó)棟.  牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2002(02)

博士論文
[1]雞蛋多品質(zhì)高通量在線快速無(wú)損檢測(cè)研究[D]. 段宇飛.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[2]H7N9亞型流感病毒遺傳演化分析及H7N9弱毒疫苗在哺乳動(dòng)物模型上的免疫效力評(píng)價(jià)[D]. 孔暉暉.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016

碩士論文
[1]基于CNN與心跳信號(hào)的胚蛋成活性檢測(cè)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(dòng)端心率分析引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)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
[4]基于FCN的雞蛋胚胎圖像分割方法研究[D]. 邱玲.天津工業(yè)大學(xué) 2018
[5]基于介電特性的雞蛋品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)研究[D]. 劉彬.江蘇大學(xué) 2017
[6]基于圖像處理技術(shù)的非接觸式心率檢測(cè)算法研究[D]. 陳映果.華僑大學(xué) 2015
[7]孵化蛋自動(dòng)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(hào)：3604580