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—— 中国食品杂志社
利用机器视觉装置采集肉鸡屠宰线上鸡胴体的三方向视图共计948 张图片，构建一种快速识别鸡胴体原发性皮炎方法。图像经预处理后用网格分割成128 像素×128 像素大小的图片，从皮炎鸡胴体中筛选出762 张皮炎皮肤图，从正常鸡胴体中筛选出正常皮肤图775 张，共计1 537 张。提取图像的三阶颜色矩、灰度共生矩阵特征的均值与方差、Tamura纹理特征，并提取皮炎区域分割阈值与面积，共计24 个特征值。通过主成分分析降维，分别建立线性判别分析模型、二次判别分析模型、支持向量机、随机森林、反向传播神经网络和GoogLeNet模型，比较其分类效果。在所有模型中，以GoogLeNet对皮炎皮肤样本的分类效果最好，总准确率为90.5%，平均检测速率为122.65 张/s，在对整鸡胴体的预测中，皮炎鸡胴体的预测准确率为100%，正常鸡胴体的预测准确率为90%。
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