基于机器视觉的种蛋筛选及孵化成活性检测研究的中期报告本研究旨在基于机器视觉技术开发一种种蛋筛选及孵化成活性检测方法，以提高畜牧养殖产业的效益。在前期的研究中，我们先进行了相关技术的调研和分析，包括机器视觉、图像处理、模式识别等技术，结合畜牧养殖领域的实际需求，画出了初步的技术架构和方案。在中期的研究中，我们主要进行了以下工作：1.数据采集与处理：我们以鸡蛋为研究对象，采集了一定量的鸡蛋图像数据，并进行了预处理和特征提取，筛选出具有代表性的数据样本，作为后续工作的基础数据。2.算法模型的建立：基于已经准备好的数据，我们尝试了多种计算机视觉算法，包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、决策树（DT）等。经过实验比较和分析，我们决定选用CNN算法，因为该算法对于图像分类和识别有较好的表现，可以满足我们的需求。3.构建系统原型：我们在已经确定的算法基础上，搭建了一个初步的系统原型，包括硬件设备和软件程序。具体来说，我们使用了一台高清摄像头、一台计算机和一个图像处理芯片，通过摄像头在孵化箱中拍摄鸡蛋图像，并将图像传输到计算机上，进行特征提取和模型预测，最终输出筛选和检测结果。目前，我们已经完成了中期研究的主要工作，获得了一定的成果，并进行了初步的实验验证。下一步，我们将进一步完善算法模型和系统原型，并开展更加广泛和深入的实验，以验证该方法的可行性和实用价值。