基于样本熵和MFO-SVM的禽蛋蛋壳品质识别研究
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１ 禽 蛋 图 像 采 集 系 统 和 样 本 图 像
１．１ 禽 蛋 图 像 采 集 系 统 禽蛋图像采集系统主要由计算机、图像 采 集 卡、暗
室、照蛋器、光源和 ＣＣＤ 摄像机等 组成，禽蛋 图像采 集 系统 如 图 １ 所 示。 其 中，禽 蛋 距 离 ＣＣＤ 的 距 离 为 １５ｃｍ，光源为２５ Ｗ 的白炽灯。
第 ４０ 卷 第 ５ 期 ２０１９ 年 ５ 月
中国农机化学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ
ＤＯＩ：１０．１３７３３／ｊ．ｊｃａｍ．ｉｓｓｎ．２０９５－５５５３．２０１９．０５．２４
Ｖｏｌ．４０ Ｎｏ．５ Ｍａｙ． ２０１９
基于样本熵和 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的禽蛋蛋壳品质识别研究＊
１３ ４
中国农机化学报
２０１９ 年
１．２ 样 本 图 像 通过禽蛋采集 系 统 收 集 的 禽 蛋 样 本 图 像，样 本 图
像分别为好壳蛋、线 状 裂 纹 蛋、网 状 裂 纹 蛋、多 线 状 裂 纹蛋和表面大块 黑 斑 裂 纹 蛋，其 样 本 图 像 和 相 应 的 信 号图如图２所示。
（Ｍｏｔｈ－ｆｌａｍｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＭＦＯ）应 用 于 ＳＶＭ 模型参 数 选 择，提 出 一 种 基 于 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的 禽 蛋蛋壳品 质 识 别 模 型。 研 究 结 果 表 明，与 ＧＡ－ＳＶＭ、 ＰＳＯ－ＳＶＭ 和 ＤＥ－ＳＶＭ 相 比，ＭＦＯ－ＳＶＭ 可 以 有 效 提 高禽蛋蛋壳品质 类 型 识 别 的 准 确 率，为 禽 蛋 蛋 壳 品 质 类 型 识 别 提 供 新 的 方 法 和 途 径 ，可 以 推 广 应 用 。
李兴远，李颖．基于样本熵和 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的禽蛋蛋壳品质识别研究［Ｊ］．中国农机化学报，２０１９，４０（５）：１３３－１３９ Ｌｉ Ｘｉｎｇｙｕａｎ，Ｌｉ Ｙｉｎｇ．Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｅｇｇｓｈｅｌｌ ｑｕａｌｉｔｙ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓａｍｐｌｅ ｅｎｔｒｏｐｙ ａｎｄ ＭＦＯ－ＳＶＭ ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉ－ ｎｅｓｅ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ，２０１９，４０（５）：１３３－１３９
０ 引 言
禽蛋蛋壳品质 与 禽 龄、遗 传 基 因、产 蛋 环 境、种 禽 生理状态以及饲 养 过 程 等 因 素 关 系 密 切，其 是 评 价 新 鲜蛋、蛋制品和种蛋的质 量 的 重 要 评 价 指 标 。 ［１－２］ 大 量 统 计 结 果 表 明 ［３－４］，裂 纹 蛋 和 破 损 蛋 的 比 例 占 产 蛋 总 量 的６％ 以 上，对 新 鲜 食 用 蛋 而 言，蛋 壳 出 现 破 损 之 后， 禽蛋内容物 会 受 微 生 物 入 侵 导 致 保 质 期 变 短 或 者 变 质，同时会污染其 他 禽 蛋；对 种 蛋 而 言，蛋 壳 破 损 或 裂 纹会增加禽蛋在 孵 化 过 程 中 的 死 胎 率，并 且 容 易 发 生 爆裂现象污 染 其 他 种 蛋；对 二 次 加 工 的 蛋 制 品 （如 皮 蛋、咸蛋）而言，破 损 禽 蛋 或 者 裂 纹 禽 蛋 会 极 大 地 增 加 蛋制品感染细 菌 的 概 率，同 时 产 生 其 他 交 叉 感 染。 因 此，对禽蛋蛋壳品质进行高精度地识别具有重要意义 ， 准确地识别可以 提 高 新 鲜 蛋 的 可 食 用 率、种 蛋 的 孵 化 率和二次加工蛋 制 品 品 质，同 时 可 以 为 破 损 禽 蛋 和 裂 纹禽蛋的保护提供决策依据 。 ［５－６］
图 １ 禽 蛋 图 像 采 集 系 统 图 Ｆｉｇ．１ Ｉｍａｇｅ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｅｇｇｓ
收 稿 日 期 ：２０１９ 年 ２ 月 ２１ 日 修 回 日 期 ：２０１９ 年 ３ 月 １２ 日 ＊ 基 金 项 目 ：２０１９ 年 度 浙 江 省 公 益 技 术 应 用 研 究 资 助 项 目 （ＬＧＮ１９Ｃ２００００７） 第 一 作 者 ：李 兴 远 ，男 ，１９７９ 年 生 ，黑 龙 江 木 兰 人 ，硕 士 ，副 教 授 ；研 究 方 向 为 计 算 机 图 形 图 像 识 别 等 。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｊｉａｎ９１９＠１６３．ｃｏｍ
李 兴 远１， 李 颖２
（１．宁 波 财 经 学 院 ，浙 江 宁 波 ，３１５１７５；２．仰 恩 大 学 ，福 建 泉 州 ，３６２０１４）
摘要：为提高禽蛋蛋壳品质的识别精度，提高检测效率，针对支持向量机识别精度受其惩罚参数 Ｃ 和核函数参数 ｇ 的影响， 提出一种基于 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的禽蛋蛋壳品质识别模型。通过图像采集和信号分析，提取不同 禽 蛋 蛋 壳 品 质 信 号 的 样 本 熵，将 禽蛋蛋壳信号的样本熵特征数据作为 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的输入，禽蛋蛋壳品质类型作为 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的输出，建立 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的禽 蛋蛋壳品质识别模型。研究结果表明，与 ＧＡ－ＳＶＭ、ＰＳＯ－ＳＶＭ 和 ＤＥ－ＳＶＭ 相比，ＭＦＯ－ＳＶＭ 可 以 有 效 提 高 禽 蛋 蛋 壳 品 质 类 型 识 别 的 准 确 率 ，其 识 别 准 确 率 高 达 ９８．４３％ ，为 禽 蛋 蛋 壳 品 质 类 型 识 别 提 供 新 的 方 法 和 途 径 ，可 以 推 广 应 用 。 关 键 词 ：样 本 熵 ；飞 蛾 火 焰 优 化 算 法 ；支 持 向 量 机 ；经 验 模 态 分 解 中图分类号：ＴＳ２５３．７ 文献标识码：Ａ 文章编号：２０９５－５５５３ （２０１９）０５－０１３３－０７
目前，禽蛋蛋壳 品 质 的 检 测 和 识 别 主 要 以 人 工 检 测为主，存在效率 低 下、费 事 费 力 的 缺 点，同 时 过 分 依 赖检测人员 的 经 验 和 自 身 技 术 水 平 。 ［７－８］ 为 提 高 禽 蛋 蛋壳品 质 的 识 别 精 度 和 检 测 效 率，针 对 支 持 向 量 机 （Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）识 别 精 度 受 其 惩 罚 参数 Ｃ 和核函数参数ｇ 的影响，将飞蛾火焰优化算法
１．１ 禽 蛋 图 像 采 集 系 统 禽蛋图像采集系统主要由计算机、图像 采 集 卡、暗
室、照蛋器、光源和 ＣＣＤ 摄像机等 组成，禽蛋 图像采 集 系统 如 图 １ 所 示。 其 中，禽 蛋 距 离 ＣＣＤ 的 距 离 为 １５ｃｍ，光源为２５ Ｗ 的白炽灯。
第 ４０ 卷 第 ５ 期 ２０１９ 年 ５ 月
中国农机化学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ
ＤＯＩ：１０．１３７３３／ｊ．ｊｃａｍ．ｉｓｓｎ．２０９５－５５５３．２０１９．０５．２４
Ｖｏｌ．４０ Ｎｏ．５ Ｍａｙ． ２０１９
基于样本熵和 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的禽蛋蛋壳品质识别研究＊
１３ ４
中国农机化学报
２０１９ 年
１．２ 样 本 图 像 通过禽蛋采集 系 统 收 集 的 禽 蛋 样 本 图 像，样 本 图
像分别为好壳蛋、线 状 裂 纹 蛋、网 状 裂 纹 蛋、多 线 状 裂 纹蛋和表面大块 黑 斑 裂 纹 蛋，其 样 本 图 像 和 相 应 的 信 号图如图２所示。
（Ｍｏｔｈ－ｆｌａｍｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＭＦＯ）应 用 于 ＳＶＭ 模型参 数 选 择，提 出 一 种 基 于 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的 禽 蛋蛋壳品 质 识 别 模 型。 研 究 结 果 表 明，与 ＧＡ－ＳＶＭ、 ＰＳＯ－ＳＶＭ 和 ＤＥ－ＳＶＭ 相 比，ＭＦＯ－ＳＶＭ 可 以 有 效 提 高禽蛋蛋壳品质 类 型 识 别 的 准 确 率，为 禽 蛋 蛋 壳 品 质 类 型 识 别 提 供 新 的 方 法 和 途 径 ，可 以 推 广 应 用 。
李兴远，李颖．基于样本熵和 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的禽蛋蛋壳品质识别研究［Ｊ］．中国农机化学报，２０１９，４０（５）：１３３－１３９ Ｌｉ Ｘｉｎｇｙｕａｎ，Ｌｉ Ｙｉｎｇ．Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｅｇｇｓｈｅｌｌ ｑｕａｌｉｔｙ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓａｍｐｌｅ ｅｎｔｒｏｐｙ ａｎｄ ＭＦＯ－ＳＶＭ ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉ－ ｎｅｓｅ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ，２０１９，４０（５）：１３３－１３９
０ 引 言
禽蛋蛋壳品质 与 禽 龄、遗 传 基 因、产 蛋 环 境、种 禽 生理状态以及饲 养 过 程 等 因 素 关 系 密 切，其 是 评 价 新 鲜蛋、蛋制品和种蛋的质 量 的 重 要 评 价 指 标 。 ［１－２］ 大 量 统 计 结 果 表 明 ［３－４］，裂 纹 蛋 和 破 损 蛋 的 比 例 占 产 蛋 总 量 的６％ 以 上，对 新 鲜 食 用 蛋 而 言，蛋 壳 出 现 破 损 之 后， 禽蛋内容物 会 受 微 生 物 入 侵 导 致 保 质 期 变 短 或 者 变 质，同时会污染其 他 禽 蛋；对 种 蛋 而 言，蛋 壳 破 损 或 裂 纹会增加禽蛋在 孵 化 过 程 中 的 死 胎 率，并 且 容 易 发 生 爆裂现象污 染 其 他 种 蛋；对 二 次 加 工 的 蛋 制 品 （如 皮 蛋、咸蛋）而言，破 损 禽 蛋 或 者 裂 纹 禽 蛋 会 极 大 地 增 加 蛋制品感染细 菌 的 概 率，同 时 产 生 其 他 交 叉 感 染。 因 此，对禽蛋蛋壳品质进行高精度地识别具有重要意义 ， 准确地识别可以 提 高 新 鲜 蛋 的 可 食 用 率、种 蛋 的 孵 化 率和二次加工蛋 制 品 品 质，同 时 可 以 为 破 损 禽 蛋 和 裂 纹禽蛋的保护提供决策依据 。 ［５－６］
图 １ 禽 蛋 图 像 采 集 系 统 图 Ｆｉｇ．１ Ｉｍａｇｅ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｅｇｇｓ
收 稿 日 期 ：２０１９ 年 ２ 月 ２１ 日 修 回 日 期 ：２０１９ 年 ３ 月 １２ 日 ＊ 基 金 项 目 ：２０１９ 年 度 浙 江 省 公 益 技 术 应 用 研 究 资 助 项 目 （ＬＧＮ１９Ｃ２００００７） 第 一 作 者 ：李 兴 远 ，男 ，１９７９ 年 生 ，黑 龙 江 木 兰 人 ，硕 士 ，副 教 授 ；研 究 方 向 为 计 算 机 图 形 图 像 识 别 等 。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｊｉａｎ９１９＠１６３．ｃｏｍ
李 兴 远１， 李 颖２
（１．宁 波 财 经 学 院 ，浙 江 宁 波 ，３１５１７５；２．仰 恩 大 学 ，福 建 泉 州 ，３６２０１４）
摘要：为提高禽蛋蛋壳品质的识别精度，提高检测效率，针对支持向量机识别精度受其惩罚参数 Ｃ 和核函数参数 ｇ 的影响， 提出一种基于 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的禽蛋蛋壳品质识别模型。通过图像采集和信号分析，提取不同 禽 蛋 蛋 壳 品 质 信 号 的 样 本 熵，将 禽蛋蛋壳信号的样本熵特征数据作为 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的输入，禽蛋蛋壳品质类型作为 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的输出，建立 ＭＦＯ－ＳＶＭ 的禽 蛋蛋壳品质识别模型。研究结果表明，与 ＧＡ－ＳＶＭ、ＰＳＯ－ＳＶＭ 和 ＤＥ－ＳＶＭ 相比，ＭＦＯ－ＳＶＭ 可 以 有 效 提 高 禽 蛋 蛋 壳 品 质 类 型 识 别 的 准 确 率 ，其 识 别 准 确 率 高 达 ９８．４３％ ，为 禽 蛋 蛋 壳 品 质 类 型 识 别 提 供 新 的 方 法 和 途 径 ，可 以 推 广 应 用 。 关 键 词 ：样 本 熵 ；飞 蛾 火 焰 优 化 算 法 ；支 持 向 量 机 ；经 验 模 态 分 解 中图分类号：ＴＳ２５３．７ 文献标识码：Ａ 文章编号：２０９５－５５５３ （２０１９）０５－０１３３－０７
目前，禽蛋蛋壳 品 质 的 检 测 和 识 别 主 要 以 人 工 检 测为主，存在效率 低 下、费 事 费 力 的 缺 点，同 时 过 分 依 赖检测人员 的 经 验 和 自 身 技 术 水 平 。 ［７－８］ 为 提 高 禽 蛋 蛋壳品 质 的 识 别 精 度 和 检 测 效 率，针 对 支 持 向 量 机 （Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）识 别 精 度 受 其 惩 罚 参数 Ｃ 和核函数参数ｇ 的影响，将飞蛾火焰优化算法