【摘要】：禽流感的預(yù)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(jìn)行,在毒株胚蛋培養(yǎng)過程中,未剔除的死亡胚蛋會(huì)導(dǎo)致毒株增殖培養(yǎng)失敗,因此毒株胚蛋的成活性檢測(cè)與分類對(duì)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(cè)仍然采用傳統(tǒng)人工照蛋檢測(cè)方法,檢測(cè)效率較低。采用機(jī)器視覺的方法通過圖像判斷其成活性逐漸成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)毒株胚蛋圖像分割,本文提出一種結(jié)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(jìn)行語義級(jí)別的圖像分割,即對(duì)圖像中的每個(gè)像素都進(jìn)行歸類,實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的分類。采用密集連接塊結(jié)構(gòu)代替了傳統(tǒng)的逐層連接的結(jié)構(gòu),這種結(jié)構(gòu)中每一層與塊內(nèi)所有的層都連接了起來。密集連接結(jié)構(gòu)使得每層都可以直接從損失函數(shù)和原始輸入信號(hào)中獲得梯度,把不同層學(xué)習(xí)的特征圖拼接起來會(huì)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(huì)使得模型結(jié)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(xué)習(xí);對(duì)采樣后的特征進(jìn)行稀疏排列,使用多層感知機(jī)(MLP)分類,引入復(fù)雜的非線性預(yù)測(cè)因子,提高了準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用密集連接塊結(jié)構(gòu)減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量,增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力,提高了網(wǎng)絡(luò)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(jié)果在邊緣上的表現(xiàn)更加精細(xì)。針對(duì)毒株胚蛋圖像數(shù)據(jù),本文設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)血管、裂紋、氣室的分割結(jié)果有所提升,依據(jù)分割結(jié)果中各組織區(qū)域的面積占比進(jìn)行了胚蛋的分類,實(shí)現(xiàn)了胚蛋的成活性檢測(cè)。
【圖文】：

器視覺技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各行業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備中，降低了生產(chǎn)品的質(zhì)量和成品率，推動(dòng)了現(xiàn)代工業(yè)智能化的發(fā)展。使用機(jī)器視照蛋方法實(shí)現(xiàn)毒株胚蛋成活性檢測(cè)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(dòng)力�；跈C(jī)器視覺的胚蛋成活性檢測(cè)系化無損檢測(cè)，滿足更高準(zhǔn)確率和更快檢測(cè)速度的生產(chǎn)要求�；诔苫钚詸z測(cè)的準(zhǔn)確率與圖像算法的設(shè)計(jì)有著密不可分的關(guān)系，而較多，傳統(tǒng)圖像處理算法無法精確提取胚蛋特征導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確率的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）擁有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，在圖像識(shí)別領(lǐng)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(xué)習(xí)的胚蛋成活性檢測(cè)上的可行性。逡逑內(nèi)外研究現(xiàn)狀逡逑外的關(guān)于疫苗制備中毒株胚蛋的成活性檢測(cè)技術(shù)開展的較早，方在這一領(lǐng)域的研究起步較晚，大都是借鑒國外的一些技術(shù)。雖然

人工智能領(lǐng)域下的一個(gè)最核心的研宄方向。在２０世紀(jì)５０年代，計(jì)算機(jī)科學(xué)家麥逡逑卡錫創(chuàng)造了人工智能這個(gè)詞，他對(duì)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(jī)器的科學(xué)和工程。深度學(xué)習(xí)和整個(gè)人工智能的關(guān)系如圖２－１所示。逡逑／’邐機(jī)器學(xué)習(xí)邐＼＼逡逑，邐表示學(xué)習(xí)…＇逡逑＼邋（；？＞／＾邋／＇逡逑神經(jīng)逡逑圖２－１深度學(xué)習(xí)和人工智能關(guān)系圖逡逑２００６年，多倫多大學(xué)的Ｇｅｏｆｆｒｅｙ邋Ｈｉｎｔｏｎ首次提出／深度學(xué)習(xí)的概念。深度逡逑學(xué)習(xí)算法的輸入是沒有預(yù)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(wù)所需的最終特征表示，最后以特征到任務(wù)目標(biāo)的映射作為結(jié)束，從逡逑輸入數(shù)據(jù)到最終任務(wù)目標(biāo)是一種從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的過程。如圖２－２所示，逡逑左側(cè)是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，，右側(cè)是深度學(xué)習(xí)算法，相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法僅學(xué)得逡逑模型這種單一任務(wù)模塊而言，深度學(xué)習(xí)除了模型學(xué)習(xí)，還有特征學(xué)習(xí)、特征抽象逡逑等任務(wù)模塊的參與
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R392;TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：2596300