本发明提供了一种基于深度学习的群蛋图像分割受精信息检测装置及方法，检测方法包括以下步骤：首先采集深度群蛋透射图像，采用自行设计的图像分割方法，将群蛋透射图像分割单个目标区域，建立深度种蛋受精信息检测模型，通过优化过的MobileNetV1神经网络模型提取图像纹理特征，及种蛋孵化过程中受精信息在线检测，实现群体种蛋孵化过程的无损检测；装置操作简单，可一次对多个种蛋进行检测，生产效率高，能够实现对种蛋成活性的无损检测，宜形成规模化快速检测和满足当前自动化生产的需要；所属模型的建立方法，操作简洁，利用该模型可实现种蛋孵化早期无损受精检测，降低生产成本和提高检测效率。
声明：
“基于深度学习的群蛋图像分割受精信息检测装置和方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
847
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
