基于机器视觉的蚕蛹性别识别系统研究.pdf

学校代码： 10289
分 类 号：
密 级： 公开
学 号： 139020003




江苏科技大学
专业硕士学位论文

基于机器视觉的蚕蛹性别识别
系统研究


研究生姓名 孙 辉 导师姓名 梁培生
申请学位类别 工程硕士 学位授予单位 江 苏 科 技 大 学
专业领域 机械工程 论文提交日期 2016 年 4 月 25 日
研究方向 机器视觉 论文答辩日期 2016 年 6 月 6 日
答辩委员会主席 唐文献 教授 评 阅 人



2016年6月6日
摘 要
桑蚕业作为中国的传统优势行业，在农业经济中占有重要的比重。在桑蚕养殖的
主产区，其对劳动就业、相关产品出口、经济建设等具有重要的意义。在桑蚕养殖和
育种过程中，雌雄蚕蛹的分类对桑蚕育种及茧丝绸产品加工有直接的影响，关系到蚕
种质量、茧丝绸质量等，因此蚕蛹雌雄分类工作是优产至关重要的步骤。鉴于目前的
蚕蛹雌雄分类工作大都为人工进行，效率低，强度大，受主观因素影响大，本研究针
对目前的工作现状，并利用蚕蛹发蛾期前的身体形状和纹理结构的差异，采用机器视
觉的方式对蚕蛹雌雄识别工作进行研究，研究过程中，通过图像采集、处理、特征提
取，并采用 Mahalanobis 距离分析方式，主成分分析和人工神经网络相结合的方法，
建立了 PCA-BP 模型进行训练和仿真实验，识别准确率达到 98%，符合《桑蚕一代杂
交种的质量标准和检验规程》标准，同时具有较高的检测速度，为蚕蛹分类识别工作
提供理论支撑和新途径，对实际生产具有重要的应用价值。概括来说，涉及到的主要
研究内容如下：
1. 阐述了蚕蛹分类的背景及意义，探讨了国内外相关的研究进展和趋势。
2. 探究机器视觉途径进行识别的可行性，并介绍了目前其应用范围和趋势。
3. 对蚕蛹图像获取装置进行设计及其相关元器件的选用，搭建了机器视觉平台，
为图像获取做好准备工作。
4. 得到目标图像后，对图像的灰度、形态、质量等做一系列的预处理工作，根据
雌雄性别之间形状、纹理结构的不同，提取其形状和纹理特征参数。
5. 在图像处理的基础上，基于提高自动化程度的目的，采用距离判别进行分析;
又应用主成分分析法和人工神经网络，对提取到的特征数据进行数据分析，得到相关
主成分；对 BP 神经网络研究并改进，开发了适合本研究对象的网络结构及程序，建立
了 PCA-BP 识别分类器模型。通过利用蚕蛹样本对分类器做训练、仿真验证工作，结果
表明该方法对蚕蛹雌雄辨别准确率达到 98%，达到行业标准要求。
关键词 蚕蛹分类；图像处理；特征提取；距离判别分析;PCA-BP;
I
Abstract
Sericulture industry as the traditional advantage of Chinese,it occupies an important
proportion in the agricultural the main pro