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1、学校代码：10289分类号：TP391.41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
2、，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
3、《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
4、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;IAbstractSericultureindustryast
5、hetraditionaladvantageofChinese,itoccupiesanimportantproportionintheagriculturaleconomy.Inthemainproducingareasofsilkwormbreeding,ithasimportantsignificancetotheemployment,theexportofrelatedproductsandeconomicconstruction.etc.Insilkwormbreedingandbreedingp
6、rocess,theclassificationofmaleandfemalesilkwormchrysalishavedirecteffecttosilkwormbreedingandsilkproductsprocessing,itrelatedtothequalityofsilkwormeggs,cocoonandsilkquality,soclassificationofthemaleandfemalesilkwormchrysalisisproducingexcellentcriticalstep
7、s.Inviewofthecurrentclassificationofmaleandfemalesilkwormaremostlyartificial,lowefficiency,highintensity,influencedbysubjectivefactors,basedonthepresentworkingsituation,andthedifferencesinbodyshapeandtexturestructurewhichinthefrontofthesilkwormmothemergenc
8、eperiod,withthemethodofimageprocessingtoresearchtheidentificationofsilkwormchrysalisgender.Inthecourseofthestudy,throughtheimageacquisition,imagepre-processing,featureextraction,andtheuseofMahalanobisdistance
