BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  28,208,964
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

68

Khoa học công nghệ chăn nuôi khác

BB

Võ Như Thành, Đinh Quỳnh Như, Nguyễn Đắc Minh Triết, Phạm Anh Đức(1)

Nghiên cứu chế tạo hệ thống phát hiện trứng có phôi tự động ứng dụng xử lý ảnh

Development of an automatic egg fertility detection system applying image processing technique

Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng

2024

9A

7-11

1859-1531

Tự động hóa, Xử lý ảnh, Phát hiện trứng, Đèn LED công suất cao

Automation, Image processing, Egg detection, High power LED system

Việc phát hiện sớm trứng không có phôi và không thể ấp nở đem lại lợi ích cho các trại ấp bằng cách tiết kiệm không gian, giảm chi phí và ngăn ngừa sự ô nhiễm từ trứng bị hỏng. Một hệ thống tự động đã được phát triển để phát hiện và đánh dấu trứng không thể ấp nở một cách hiệu quả. Hệ thống bao gồm một băng tải di chuyển khay chứa 100 quả trứng qua một cụm đèn LED công suất cao. Hình ảnh của các quả trứng được chiếu sáng được chụp bởi một camera công nghiệp và xử lý bằng công nghệ xử lý hình ảnh. Các quả trứng, được phân tích 25 quả một lần, được lọc qua bộ lọc HSV và phân loại dựa trên vùng bị mờ. Kết quả phân loại sau đó được sử dụng để điều khiển động cơ bước đánh dấu trứng bị hỏng. Các thí nghiệm thực tế cho thấy độ chính xác trung bình khoảng 82,55% đối với trứng từ 4 ngày tuổi trở lên, với tốc độ xử lý dưới 15 giây cho mỗi lô 100 quả trứng.

Early  detection  of  infertile  and  non-hatchable  eggs benefits   hatcheries   by   saving   space,   reducing   costs,   and preventing  contamination  from  spoiled  eggs.  An  automated system has been developed to detect and mark non-hatchable eggs efficiently. The system includes a conveyor that moves trays of 100  eggs  through  a  high-power  LED  light  assembly.  Images  of the  illuminated  eggs  are  captured  by  an  industrial  camera  and processed   using   image   processing   technology.   The   eggs, analyzed  25  at  a  time,  are  filtered  through  an  HSV  filter  and classified based on the blurred area. The classification results are then used to control stepper motors that mark spoiled eggs. Real-time  experiments  demonstrated  an  average  accuracy  rate  of approximately  82.55%  for  eggs  aged  4  days  or  more,  with  a processing speed of under 15 seconds per batch of 100 eggs.

TTKHCNQG, CVv 216

Xem toàn văn