【摘 要】
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目前,我国鸡蛋加工企业普遍依赖于外国设备检测鸡蛋表面裂纹,高昂的检测费用阻碍了企业发展,因此研究鸡蛋裂纹识别技术,对我国鸡蛋加工行业具有重要经济意义。基于此,本文具体的研究内容如下所示:首先,搭建了鸡蛋图像采集平台,该平台利用辊轮传输链,实现了鸡蛋水平运动与自转运动同时发生,获取到鸡蛋表面完整图像。在分析研究鸡蛋蛋壳以及内容物（蛋黄、蛋清）透光性之后,确定了工业相机、镜头型号以及光源照明方式。其次
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目前,我国鸡蛋加工企业普遍依赖于外国设备检测鸡蛋表面裂纹,高昂的检测费用阻碍了企业发展,因此研究鸡蛋裂纹识别技术,对我国鸡蛋加工行业具有重要经济意义。基于此,本文具体的研究内容如下所示:首先,搭建了鸡蛋图像采集平台,该平台利用辊轮传输链,实现了鸡蛋水平运动与自转运动同时发生,获取到鸡蛋表面完整图像。在分析研究鸡蛋蛋壳以及内容物（蛋黄、蛋清）透光性之后,确定了工业相机、镜头型号以及光源照明方式。其次,对采集到的鸡蛋图像进行数据预处理,构建出裂纹鸡蛋与完好鸡蛋的分类数据集。将支持向量机（SVM）分类方法应用于识别裂纹蛋与完好蛋,综合准确率达84.4%;将基于YOLO目标检测算法应用于裂纹图像检测模型,经训练以及调优准确率达95%,优于SVM分类方法,最终确定本文以目标检测算法做为裂纹识别方法。最后,在目标检测算法基础上融合目标跟踪算法,实现了基于视频的鸡蛋裂纹检测。使用一段生产线鸡蛋运输视频作为测试视频,验证了基于改进的深度学习图像识别算法模型准确性,算法平均准确率为89.7%、平均精度为94.5%,帧每秒（FPS）达到12帧每秒,满足实时检测要求。对鸡蛋裂纹目标的检测以及跟踪有了更具鲁棒性的效果。
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