摘要：目前，由于雞蛋裂紋檢測(cè)主要依靠人工進(jìn)行，大部分雞蛋加工企業(yè)存在一定的誤撿和撿漏，企業(yè)發(fā)展由此受到一定阻礙，針對(duì)這一問(wèn)題設(shè)計(jì)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的雞蛋裂紋識(shí)別系統(tǒng)。首先，搭建雞蛋圖像采集平臺(tái)，獲取雞蛋表面的完整圖像。其次，對(duì)采集的雞蛋圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，抽取雞蛋殼區(qū)域缺陷特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)拓展模型培訓(xùn)，快速定位缺陷，采集雞蛋圖像后通過(guò)對(duì)比機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)優(yōu)缺點(diǎn)來(lái)選擇最優(yōu)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，再通過(guò)YOLO模型和SVM模型進(jìn)行模型尋優(yōu)訓(xùn)練。最后，將目標(biāo)檢測(cè)算法與目標(biāo)跟蹤算法相結(jié)合，通過(guò)視頻實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)跟蹤以實(shí)現(xiàn)雞蛋裂紋檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；圖像；檢測(cè)算法

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）19-0017-03