李紫君
- 作品数：3 被引量：19H指数：1
- 供职机构：南京农业大学食品科技学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 光纤二维混频图像及数值模拟
- 2013年
- 提出了一种基于光纤干涉原理的二维混频莫尔图像生成方法,并对其进行了数值模拟。它是将多根光纤在互相垂直的方向上紧密排列,布设成"L"型,在两个互相垂直的方向上分别选取不同的三光纤组合,实现三光纤干涉,从而得到多种二维混频莫尔图像。给出了二维混频莫尔图像的理论模型,并利用MATLAB对不同组合的多光纤干涉模型给出了数值模拟结果,进一步验证了该方案的可行性。由此生成的一帧图像具有二维混频信息,将此图像作为结构光发生器的投影图像,更适于对复杂的面形突变物体进行动态且实时的全方位测量。该研究工作为光纤二维混频图像发生器的设计制作和进一步的应用研究奠定了基础。
- 林晓艳李紫君
- 关键词：光纤
- 一种基于高光谱图像对鸡种蛋孵化早期胚胎性别鉴定的方法
- 本发明涉及一种基于高光谱图像对鸡种蛋孵化早期胚胎性别鉴定的方法，属于家禽繁殖行业的无损检测技术。通过高光谱成像仪，获取鸡胚胎孵化第10天的透射高光谱图像，分析雄性胚胎和雌性胚胎的光谱响应的差异，提取600-900nm波长...
- 潘磊庆胡鹏程屠康张伟孙晔李紫君
- 文献传递
- 基于高光谱图像的鸡种蛋孵化早期胚胎性别鉴定被引量：19
- 2016年
- 为了对鸡种蛋孵化早期胚胎进行性别鉴定,构建了高光谱图像采集系统,在400~1 000 nm范围内获取94枚种蛋孵化0~12 d的高光谱透射图像。分别在胚胎的圆头、中间、尖头3个部位选择感兴趣区域（region of interest,ROI）,获取400~1 000 nm波段的响应信号,构建了支持向量机（support vector machine,SVM）、偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis,PLSDA）和人工神经网络（artificial neural network,ANN）的鸡胚胎性别鉴定模型,并比较了不同孵化时间雌雄胚胎的鉴别准确率。试验结果表明,SVM模型、PLSDA模型和ANN模型均对孵化第10天种蛋中间部位检测效果最好。随后通过分析第10天种蛋中间部位光谱响应的差异,选取600~900 nm的光谱值构建胚胎性别鉴定模型,结果发现,3种模型的判别准确率均有上升,SVM模型和PLSDA模型预测集样本判别准确率均为75.00%,ANN模型预测集样本判别准确率达到82.86%。其中,ANN构建的种蛋孵化胚胎性别检测模型的整体效果优于SVM模型和PLSDA模型。结果表明高光谱图像技术在检测鸡种蛋孵化早期胚胎性别方面有一定效果,但种蛋蛋壳的个体差异会对鉴定准确率造成一定影响。
- 潘磊庆张伟于敏莉孙晔顾欣哲马龙李紫君胡鹏程屠康
- 关键词：高光谱图像孵化早期性别鉴定
