基于计算机视觉的鸡蛋蛋壳形态特征自动提取系统及其在家禽业的应用研究

本文推荐研究人员针对传统蛋壳形态特征分析方法存在手动、破坏性、耗时且易出错的问题，开发了一种基于计算机视觉的自动化系统，用于提取鸡蛋的最大长度(L)、最大宽度(W)、表面积(A)、孔隙率(p)及裂纹等关键特征。研究通过对326枚商业鸡蛋的分析，证实了该系统与手动测量方法高度相关（R2 > 0.85），裂纹检测准确率超90%，为家禽业提供了高效、精准、可靠的蛋壳质量评估工具，具有重要的应用价值。

　　

鸡蛋作为全球重要的农产品，其蛋壳质量直接关系到孵化成功率、食品安全和商业价值。传统的蛋壳特性评估方法，如使用阿基米德原理测量体积、亚甲蓝溶液评估孔隙率以及人工目视检查裂纹，不仅操作繁琐、具有破坏性，还容易受到人为误差的影响。尤其对于孵化用蛋，这些方法往往不适用，而且微裂纹很难通过人眼识别，这给家禽业带来了巨大的质量控制和经济效益挑战。随着精准畜牧业(Precision Livestock Farming)概念的兴起，以及计算机视觉、物联网(IoT)和人工智能(AI)等技术的发展，开发自动化、非破坏性的蛋品分析系统成为了行业的新趋势。

在此背景下，来自圣保罗大学的研究团队在《Smart Agricultural Technology》上发表了一项研究，他们成功开发并验证了一套基于计算机视觉的自动化系统，能够高效、精准地提取鸡蛋蛋壳的多种形态特征。该系统旨在解决传统方法的局限性，为蛋鸡产业提供一种全新的质量监测解决方案。

研究人员为开展此项研究，主要采用了以下几项关键技术方法：首先，他们设计了一套双位置图像采集系统，使用智能手机(iPhone 13)在完全黑暗的环境下结合照蛋灯作为背光光源，分别采集鸡蛋的整体形态（Position A）和蛋壳局部放大图像（Position B）。其次，利用MATLAB? (R2022b) 进行图像处理，包括图像分割（如基于红通道的阈值二值化）、形态学操作（如腐蚀和膨胀）以及特征提取算法。此外，研究还涵盖了326枚商用鸡蛋样本（包括162枚褐壳蛋和164枚白壳蛋），这些样本来源于多个品牌和不同的生产系统（常规、散养、无笼饲养），并覆盖了不同的重量等级。通过与手动测量（使用数显卡尺）和传统方法（如Narushin公式计算表面积、亚甲蓝染色法计数孔隙）进行对比，利用线性回归和统计指标（如R2、精确度、召回率）对系统的性能进行了全面验证。

研究结果部分通过多个维度展示了该系统的有效性和准确性。

在“Processing and validation – Position A”部分，研究专注于鸡蛋整体形态参数的提取。通过图像处理流程，系统成功地从RGB图像中提取出蛋的轮廓，并计算出最大长度(L)、最大宽度(W)和表面积(A)。线性回归分析显示，自动化系统与手动测量方法高度一致：对于最大长度，R2达到0.9303；最大宽度的R2为0.8988；表面积的R2为0.8382。值得注意的是，白壳蛋在所有形态参数上的表现略优于褐壳蛋（例如，白壳蛋长度测量的R2为0.9389，褐壳蛋为0.9262），研究人员将其归因于褐壳蛋颜色异质性对图像分割造成的干扰。在裂纹检测方面，该系统展现了卓越的性能，其精确度（Precision）对褐壳蛋和白壳蛋分别达到96.15%和91.17%，召回率（Recall）分别为89.28%和88.57%，F-score则分别为92.59%和89.85%。这表明该系统能够高效识别蛋壳裂纹，但同时也存在一定的误检，例如将蛋壳表面的某些色素沉淀或瑕疵错误识别为裂纹。

在“Processing and validation – Position B”部分，研究重点评估了蛋壳孔隙的自动计数。通过对蛋壳碎片的高分辨率图像进行处理，系统尝试了多种图像分割方法（全局阈值、Otsu法、自适应阈值和边缘检测）。最终，全局阈值法结合形态学滤波被确定为最优方案（褐壳蛋阈值=0.59，白壳蛋阈值=0.56）。验证结果表明，系统对白壳蛋孔隙计数的预测极其准确（R2 = 0.972），误差较小（平均误差ME=33.863，均方根误差RMSE=5.819）。然而，对褐壳蛋孔隙的预测能力相对较弱（R2 = 0.872，ME=181.676，RMSE=13.478）。Bland-Altman分析进一步证实，白壳蛋的测量结果在两种方法间的一致性更好，波动更小。这种差异再次凸显了蛋壳颜色和纹理对计算机视觉算法性能的显著影响。

在讨论与结论部分，研究者充分肯定了该计算机视觉系统在蛋壳形态特征自动化提取方面的巨大潜力。研究结论指出，该系统能够快速、非破坏性地评估蛋壳的几何特征（长度、宽度、面积）和结构完整性（裂纹），并与传统方法高度吻合（R2 > 0.85）。裂纹检测的准确率超过90%，证明了其在实际应用中的可靠性。然而，研究也坦诚地指出了系统的局限性：首先，褐壳蛋由于颜色变异大，其分割和特征提取的准确性低于白壳蛋；其次，孔隙率分析目前仍需破坏蛋壳获取碎片，无法用于完整的孵化蛋或商品蛋的在线无损检测；最后，照明条件产生的阴影以及蛋壳本身的某些特性（如腐败蛋透光性差）偶尔会导致分割错误或误判。

尽管存在这些挑战，该研究的成功为家禽业的自动化升级提供了重要的技术支撑。其重要意义在于：第一，它提供了一种远超传统方法效率的自动化工具，可大幅节省人力和时间成本；第二，其非破坏性的特点使其非常适合用于孵化蛋的初选和商品蛋的在线分级，有助于降低因裂纹蛋、畸形蛋造成的经济损失；第三，该系统的框架（图像采集、处理、特征提取）可与物联网(IoT)平台集成，实现蛋品质量的实时监控和大数据分析，是推动精准畜牧业(Precision Livestock Farming)发展的关键一步。研究人员在最后建议，未来的工作应集中于优化图像采集的照明条件、探索基于深度学习(Deep Learning)的算法以提高对褐壳蛋等复杂样本的处理能力，并通过更大样本量和交叉验证来进一步巩固系统的鲁棒性和泛化能力，最终使之成为家禽产业链中不可或缺的智能装备。