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        《武漢理工大學》 2011年
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        基于機器視覺的家蠶微粒子圖像識別方法的研究

        胡新宇  
        【摘要】:家蠶微粒子病是由微孢子蟲寄生蠶體細胞內引起的可傳染性原蟲病,它是一種古老的、分布甚廣且毀滅性強的蠶病,俗稱“蠶癌”,是目前各蠶業生產國規定唯一法定檢疫的蠶病。按照優選蠶種、制造無病毒蠶種以及消滅本病的原則,一直沿用母蛾鏡檢法來防止微粒子病毒通過母體傳染,如今已成為防止家蠶微粒子病的主要檢測手段。 由于人工鏡檢的方法存在勞動強度大、結果不可復現且容易產生錯檢或漏檢的問題,本文開展基于基于機器視覺的家蠶微粒子病識別方法的研究,將機器視覺技術引入蠶病的檢測,主要內容如下: (1)針對微粒子顯微圖像對比度低、圖像不清晰的特點,提出了基于模糊信息的圖像增強預處理方法,該方法融合了基于全局的Pal模糊增強與局部模糊對比度增強兩種算法思想,實現了改善圖像整體對比度和增強目標圖像局部細節信息的目的,有利于后續的圖像分割處理。 (2)針對復雜背景條件下微粒子顯微圖像的分割技術問題,提出了基于HSI模型的微粒子圖像分割技術。根據微粒子圖像的顏色特征提取準則,實現了彩色目標對象與非目標雜質圖像的直接分離,減少了與微粒子形態相似的其它疑似孢子產生誤判的可能性;消除了背景中部分雜質圖像對于分割處理效果的不利影響,提高了二維Otsu分割方法對于彩色目標H分量圖像分割的適應性。 (3)根據微粒子圖像的形態特點,研究了微粒子圖像的特征提取技術,實現了微粒子圖像初始形態特征參數集的選取;針對微粒子圖像多特征選擇的優化組合問題,提出了基于多特征融合的微粒子圖像特征選擇技術,該技術通過相關分析方法,實現了初始特征集中特征冗余信息的去除,并采用基于分類器學習的特征優化選擇方法,確定了微粒子圖像的最佳分類特征集。 (4)分析了BP神經網絡的學習過程,提出了改進的BP優化算法;針對BP神經網絡存在“局部極小值”和收斂速度慢的問題,研究了遺傳神經網絡的混合訓練方法,提出了基于遺傳神經網絡的家蠶微粒子病識別技術方案,確定了識別系統最優的網絡結構,驗證了遺傳神經網絡應用于微粒子圖像識別問題的有效性與正確性,并對識別系統方案的軟硬件實現技術進行了總體設計。
        【學位授予單位】:武漢理工大學
        【學位級別】:博士
        【學位授予年份】:2011
        【分類號】:TP391.41

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