关海鸥，杜松怀，许少华，左豫虎

(1.中国农业大学信息与电气工程学院，北京100083;2.黑龙江八一农垦大学信息技术学院，黑龙江大庆163319;3.东北石油大学计算机与信息技术学院，黑龙江大庆163318;4.黑龙江八一农垦大学农学院，黑龙江大庆163319)

家禽种蛋的孵化过程对环境的温度和湿度等条件要求较高，往往需要投入大量人力和物力在未受精的种蛋上，而统计数据表明种蛋的孵化成功率为82% ～99%［1］，孵化后的无精种蛋品质和价格受到严重影响，造成不必要的经济损失.在实际应用中，国内外孵化企业还是在上孵5 d后，采用手持简易照蛋器进行检测，工作繁重且受主观因素影响较大.因此，在孵化前尽可能早地检测出无精种蛋，不仅能有效地节省时间、空间、劳动力和能源，还能避免坏死种蛋产生的细菌或霉菌感染其他种蛋，从而提高孵化效率.目前，计算机技术在禽蛋产品外观品质检测和自动分级方面应用非常广泛，并取得了大量的研究成果［2-5］.种蛋外部几何形状特征指标较多，对孵化率的影响显著［6］，为未受精种蛋的无损检测提供了有效依据.然而在孵化前利用计算机视觉技术，基于形状特征检测其是否受精研究较少，文献［7］运用数字图像处理技术完成了无精蛋识别系统设计方案，本研究在此基础上，进一步筛选种蛋图像形状的特征参数，以减少运算量，优化识别模式网络模型，提高运算速度.将一种改进投影寻踪技术和模糊神经网络相结合，用于……