基于深度学习的群蛋图像分割受精信息检测装置和方法
实质审查的生效
摘要

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。

基本信息
专利标题 :
基于深度学习的群蛋图像分割受精信息检测装置和方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114544630A
申请号 :
CN202210174753.9
公开(公告)日 :
2022-05-27
申请日 :
2022-02-25
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张伏王顺青曹炜桦王新月崔夏华禹煌张朝臣滕帅邱玉博张亚坤王甲甲付三玲
申请人 :
河南科技大学
申请人地址 :
河南省洛阳市涧西区西苑路48号
代理机构 :
洛阳公信知识产权事务所(普通合伙)
代理人 :
王陶琼
优先权 :
CN202210174753.9
主分类号 :
G01N21/84
IPC分类号 :
G01N21/84  G01N21/01  G01N33/08  G06V20/68  G06V10/25  G06V10/26  G06V10/56  G06V10/54  G06V10/764  G06V10/82  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量;测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N21/00
利用光学手段,即利用亚毫米波、红外光、可见光或紫外光来测试或分析材料
G01N21/84
专用于特殊应用的系统
法律状态
2022-06-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01N 21/84
申请日 : 20220225
2022-05-27 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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