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基于机器视觉的种蛋品质检测系统研究的中期报告
本研究的目的是设计一种基于机器视觉的种蛋品质检测系统，该系统能够自动检测种蛋的内部和外部品质，提高种蛋的质量，减少浪费。
本中期报告的工作包括以下几个方面：
1.数据采集：我们采集了大量的种蛋图像，并对这些图像进行了标注，确定每个种蛋的内部和外部品质。这些数据将用于训练机器学习模型。
2.特征提取：我们使用了多种图像处理技术，例如边缘检测、形态学操作、直方图均衡化等，提取出种蛋图像中的特征，这些特征可以用于区分不同品质的种蛋。
3.模型训练：我们使用了卷积神经网络（CNN）模型来学习从图像特征到品质标签之间的映射关系。我们将数据集分成两部分：80%用于训练，20%用于测试。
4.实验结果：我们对训练好的模型进行了测试，在测试集上取得了较好的性能，平均准确率达到了95%以上。我们还对模型进行了可视化，观察模型对不同特征的关注程度。
接下来的工作：
1.进一步优化模型，提高准确率和鲁棒性。
2.实现系统的硬件部分，将算法应用到实际生产中。
3.进行大规模测试，验证系统的实际效果。
总之，本研究有望为种蛋生产提供一种自动化、高效、准确的品质检测方案，具有很大的实际意义和推广价值。