昆虫学报

作者：孙卫红,陈颖,邵铁锋,梁曼

单位：1. 中国计量大学机电工程学院, 杭州 310018; 2. 中国计量大学茧丝绸质量检测技术研究所， 杭州 310018

关键词：蚕蛹；性别,纹理特征,道格拉斯-普克算法,Inception模型,VGG网络

【目的】针对蚕种培育中人工分蛹效率低且易受到主观因素影响的问题，提出一种基于纹理特征和改进VGG的家蚕Bombyx mori蛹雌雄识别方法。【方法】利用透射变换矫正蚕蛹方向，截取家蚕蛹头尾图，以B通道图作为轮廓提取的基础，通过道格拉斯普克(Douglas-Peucker，DP)算法，分析轮廓复杂性从而识别并获取家蚕蛹尾部图；采取掩膜消除背景干扰，通过多通道的特征融合图加强纹理信息；对Inception模块进行改进，将残差网络与改进后的Inception模块加入VGG模型中；利用数据增强技术扩充数据集；以精确率(precision)、召回率(recall)、精确率和召回率的调和平均F1分值以及准确率(accuracy)作为评价指标，分别对3种输入图片以及4种识别模型进行评估对比。【结果】结果表明，特征融合图在改进VGG模型上的家蚕雌蛹的精确率、召回率和F1分值分别为98.017%, 94.794%和96.375%，雄蛹的精确率、召回率和F1分值分别为95.342%, 98.231%和96.762%，识别家蚕雌雄蛹的准确率为96.580%。特征融合图识别家蚕雌雄蛹的准确率比原始灰度图的提升了18.093%，改进VGG识别家蚕雌雄蛹的准确率比原始VGG的提升了2.257%。【结论】基于纹理特征和改进VGG的家蚕蛹雌雄识别方法能降低人工劳动时间，为实现家蚕蛹雌雄自动分拣提供基础。

来源：2024年第6期

《昆虫学报》期刊编辑部

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