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J-GLOBAL ID：201502208964363021   整理番号：15A1146619

多重情報融合に基づく生物学的ワクチン生産における卵のはいの自動選別システム【Powered by NICT】

Automatic Sorting System of Egg Embryo in Biological Vaccines Production Based on Multi-information Fusion

著者 (6件)： Xu Yanwei (School of Mechatronics Engineering, Henan Univ. of Sci. and Technol., Luoyang) ,  Xu Aijun (School of Mechatronics Engineering, Henan Univ. of Sci. and Technol., Luoyang) ,  Xie Tancheng (School of Mechatronics Engineering, Henan Univ. of Sci. and Technol., Luoyang) ,  Cui Jianpeng (School of Mechatronics Engineering, Henan Univ. of Sci. and Technol., Luoyang) ,  Mao Hengxuan (School of Mechatronics Engineering, Henan Univ. of Sci. and Technol., Luoyang) ,  Liu Shouchuan (Pulike Biological Engineering, Inc., Luoyang)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 46  号： 2  ページ： 20-26  発行年： 2015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： 多重情報融合法を用いた生物学的ワクチン生産における卵はいの同定と選別技術を研究した。規則性認知は,画像特徴に関する研究,異なるタイプ卵はいの生卵胚画像における多くの厚い放射状血管と弱い卵胚画像にいくつかの薄い破砕血管が存在したことを示したの透過率の温度と変動の分解,死んだ卵胚画像には血管により得られ,汚染卵胚画像に著明な黒色ブロック特徴を見出した。生はい,はい,汚染された胚と死んだはいの温度減衰の速度は経時的に増加し,生きている胚の透過率はふ化時間の増加とともに徐々に減少したが,それ以外の卵はいの透過率の変化は比較的少ない。BPニューラルネットワークモデルは,画像,温度と透過率の情報融合に基づく卵はい条件同定を行うことを確認した。最後に,80個の卵を,検証実験を行うために画像,温度と透過率の情報を収集するためにランダムに選択した,卵は六日をふ化し37.8°Cインキュベーターから取り出すと正常室温下に置かれた十分間加熱した。結果はシステムの同定精度は画像,温度または透明度センサのみを用いたものと比較して,6.25%,13.75%および8.75%それぞれ増加したが,96.25%であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *たまご ,  インキュベータ ,  画像 ,  多重化 ,  孵化 ,  *胚 ,  透明度 ,  血管 ,  規則度 ,  センサ ,  透過率 ,  ワクチン ,  画像特性
準シソーラス用語： 検証実験 ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 農業機械・施設一般  (FB03010O) ,  作物栽培一般  (FC03010R) ,  卵と卵製品  (FJ12040R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  情報融合 ,  生物学 ,  ワクチン ,  卵 ,  はい ,  自動選別