發(fā)布時間：2020-03-23 05:56

【摘要】：禽流感的預防主要通過接種疫苗的手段,目前禽流感疫苗的制備主要通過在雞蛋胚胎中接種毒株然后增殖培養(yǎng)的方式進行,在毒株胚蛋培養(yǎng)過程中,未剔除的死亡胚蛋會導致毒株增殖培養(yǎng)失敗,因此毒株胚蛋的成活性檢測與分類對禽流感疫苗的制備具有重要意義。目前毒株胚蛋的成活性檢測仍然采用傳統(tǒng)人工照蛋檢測方法,檢測效率較低。采用機器視覺的方法通過圖像判斷其成活性逐漸成為當前研究的熱點。為了實現(xiàn)毒株胚蛋圖像分割,本文提出一種結合密集連接塊(Dense Block)和像素分層采樣的圖像分割方法。該方法可以進行語義級別的圖像分割,即對圖像中的每個像素都進行歸類,實現(xiàn)像素級的分類。采用密集連接塊結構代替了傳統(tǒng)的逐層連接的結構,這種結構中每一層與塊內(nèi)所有的層都連接了起來。密集連接結構使得每層都可以直接從損失函數(shù)和原始輸入信號中獲得梯度,把不同層學習的特征圖拼接起來會增加后續(xù)層輸入的變化,提高效率;淺層和深層的特征可以自由的組合,會使得模型結果的魯棒性更好。像素的分層采樣策略使用小批量采樣策略在批量更新期間添加多樣性,加速學習;對采樣后的特征進行稀疏排列,使用多層感知機(MLP)分類,引入復雜的非線性預測因子,提高了準確性。實驗結果表明,采用密集連接塊結構減少了網(wǎng)絡的參數(shù)量,增強了網(wǎng)絡的特征提取能力,提高了網(wǎng)絡的泛化能力;像素分層采樣充分利用了相鄰像素的信息,使分割結果在邊緣上的表現(xiàn)更加精細。針對毒株胚蛋圖像數(shù)據(jù),本文設計的網(wǎng)絡結構對血管、裂紋、氣室的分割結果有所提升,依據(jù)分割結果中各組織區(qū)域的面積占比進行了胚蛋的分類,實現(xiàn)了胚蛋的成活性檢測。
【圖文】：

器視覺技術已經(jīng)被廣泛應用于各行業(yè)的生產(chǎn)設備中，降低了生產(chǎn)品的質量和成品率，推動了現(xiàn)代工業(yè)智能化的發(fā)展。使用機器視照蛋方法實現(xiàn)毒株胚蛋成活性檢測不僅能成功避免人為主觀因素提高生產(chǎn)效率、節(jié)省勞動力。基于機器視覺的胚蛋成活性檢測系化無損檢測，滿足更高準確率和更快檢測速度的生產(chǎn)要求�；诔苫钚詸z測的準確率與圖像算法的設計有著密不可分的關系，而較多，傳統(tǒng)圖像處理算法無法精確提取胚蛋特征導致檢測準確率的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ＣＮＮ）擁有強大的特征學習能力，在圖像識別領成果。綜合考慮了以上因素，本文系統(tǒng)的研宄了基于深度學習的胚蛋成活性檢測上的可行性。逡逑內(nèi)外研究現(xiàn)狀逡逑外的關于疫苗制備中毒株胚蛋的成活性檢測技術開展的較早，方在這一領域的研究起步較晚，大都是借鑒國外的一些技術。雖然

人工智能領域下的一個最核心的研宄方向。在２０世紀５０年代，計算機科學家麥逡逑卡錫創(chuàng)造了人工智能這個詞，他對人工智能的解釋是創(chuàng)造出能夠像人類一樣工作逡逑的智能機器的科學和工程。深度學習和整個人工智能的關系如圖２－１所示。逡逑／’邐機器學習邐＼＼逡逑，邐表示學習…＇逡逑＼邋（；？＞／＾邋／＇逡逑神經(jīng)逡逑圖２－１深度學習和人工智能關系圖逡逑２００６年，多倫多大學的Ｇｅｏｆｆｒｅｙ邋Ｈｉｎｔｏｎ首次提出／深度學習的概念。深度逡逑學習算法的輸入是沒有預處理的原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過算法層層抽象將原始數(shù)據(jù)逐層抽逡逑象為自身任務所需的最終特征表示，最后以特征到任務目標的映射作為結束，從逡逑輸入數(shù)據(jù)到最終任務目標是一種從數(shù)據(jù)中自動學習特征的過程。如圖２－２所示，逡逑左側是傳統(tǒng)機器學習算法，，右側是深度學習算法，相比傳統(tǒng)機器學習算法僅學得逡逑模型這種單一任務模塊而言，深度學習除了模型學習，還有特征學習、特征抽象逡逑等任務模塊的參與
【學位授予單位】：天津工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R392;TP391.41;TP183

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本文編號：2596300