近年来,全球范围内爆发了各种禽流感病毒,造成牲畜大范围死亡,甚至影响到人类健康和生命安全。无特定病原体(Special Pathogen Free,SPF)鸡胚在流感疫苗的制备中起着重要作用,流感疫苗的好坏也关系到人类和牲畜的安全。现阶段,主要使用人工方法进行鸡胚的检测和分类,这种方法效率低、误差大、精确度低,还需要大量的劳动力,容易受主观因素的影响。本文通过图像处理和机器视觉技术代替人工方法对鸡胚图像进行处理,实现鸡胚的在线实时检测和分类。本文将采集好的鸡胚图像分为五类:未受精胚、污染胚、死胚、活和弱胚,其主要内容包括:(1)针对污染胚和未受精胚的检测,由于这两类鸡胚与其他鸡胚在相同外界环境下所呈现出的颜色有着明显的差别,因此本文对背景裁剪后的鸡胚图像研究其基于彩色图像处理的RGB颜色分量值的差异,根据鸡胚所表现的RGB颜色分量均值和方差的比较可以有效区分出污染胚和未受精胚。(2)针对各类不规则光斑问题,由于鸡胚存在的生理差异以及蛋壳透光度的不同等内在原因会产生各类不规则光斑,对后续的特征提取及分类造成了很大的干扰,因此本文研究了光斑的检测和滤除的图像处理算法。主要先对鸡胚图像进行ROI(感兴趣)区域提取,然后分别运用Harris算法和基于RGB颜色分量的近邻均值消斑算法进行光斑的检测和滤除,最后两种方法的结果进行了比较。(3)针对死胚、弱胚和活胚的分类,因为死胚、弱胚和活胚所呈现的血丝特征具有明显差异,因此可根据鸡胚血丝数量、粗细等特征判断和识别。针对这一问题,本文首先对图像进行灰度化和去噪处理以增强血丝特征,然后采用基于WFCM的局部自适应二值化算法进行图像分割,再对分割的血丝特征进行形态学处理。对于所得到的的鸡胚血丝图像,将鸡胚血丝面积所占百分比作为特征参数进行判断和分类。(4)对于提取的血丝特征,将鸡胚血丝面积百分比作为特征参数设计分类器。研究基于几何图像特征分析方法进行特征参数提取、模糊判别,实现鸡胚图像在线分类。