文献

J-GLOBAL ID：201402243944203062   整理番号：13A0583353

コンピュータ視覚と衝撃励起の融合に基づく孵化カモ卵の初期受精検出

Early Fertility Detection of Hatching Duck Egg Based on Fusion between Computer Vision and Impact Excitation

著者 (5件)： Zhang Wei (Coll. of Food Sci. and Technol.,Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Tu Kang (Coll. of Food Sci. and Technol.,Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Liu Peng (Coll. of Food Sci. and Technol.,Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Pan Leiqing (Coll. of Food Sci. and Technol.,Nanjing Agricultural Univ., Nanjing) ,  Zhan Ge (Coll. of Food Sci. and Technol.,Nanjing Agricultural Univ., Nanjing)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 43  号： 2  ページ： 140-145  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 初期孵化期における孵化卵の受精の検出正確性および安定性を増加させるため,視覚的および聴覚的センサの情報を抱卵5日目のセンサレベルにおいて融合させ,2つの異なる人工ニューラルネットワークを選択し孵化欄の受精検出モデルを確立した。結果は,LVQ人工ニューラルネットワークによるセンサ融合モデルは,BP人工ニューラルネットワークのセンサ融合モデルよりも高い選別正確性と安定性を得たことを示した。初期孵化期における孵化卵の選別正確性は,コンピュータ視覚技術と衝撃励起技術により各々最大92%および88%だった。しかしながら,センサ融合モデルによる選別正確性は98%に達し,センサ融合は初期孵化期における孵化卵の受精検出に対して実行可能であることを示唆した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 孵化 ,  受精 ,  *家禽卵 ,  ニューラルネットワーク ,  *食品分析 ,  *食品検査
準シソーラス用語： *カモ卵 ,  初期受精 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  卵と卵製品  (FJ12040R)

タイトルに関連する用語 (8件)： コンピュータ視覚 ,  衝撃 ,  励起 ,  融合 ,  孵化 ,  卵 ,  初期 ,  受精