基于深度学习的禽蛋胚胎检测和分选系统，提高禽类的生产效益收藏

禽蛋胚胎检测系统可以提高禽蛋孵化率和出栏质量，通过筛选出健康的胚胎，提高禽类的生产效益相对传统人工筛胚，可以提高检测精度，增加检测速度，大大降低了人员工作量在传统孵化场，起初通过人工手持照蛋，一次一枚，根据经验和胚胎的发育特征进行分辨，筛选出无精蛋、死胚蛋和活胚蛋，费时费力。

随着禽类市场规模的扩大和农业科技的不断发展，大型禽类养殖孵化场逐步采用了禽蛋胚胎照蛋和分选系统来自动识别活胚蛋、非活胚蛋，并对非活胚蛋进一步分类为无精蛋、死胚蛋和臭蛋采用自动化设备进行检测可以提高禽蛋孵化率，提高禽类的生产效益。

利用图像处理和机器视觉算法来实现禽蛋的照蛋和分选，主要包括图像采集、图像预处理、使用图像算法对禽蛋进行特征提取，通过深度学习算法来对图像特征进行判断，根据照蛋检测结果对禽蛋分类并完成输送基于机器视觉算法进行检测是一种无接触、无损检测，对于禽蛋胚胎没有伤害，同时通过优化的算法可以不断提高照蛋检测和分选的准确性和效率。

国内某大型禽类养殖场的禽蛋胚胎筛选采用了Neousys宸曜科技的Nuvo-7164GC作为其照蛋和分选装置的图像数据采集、处理及控制平台经过温水清洗的禽蛋通过叉车送入待检区，由铲蛋机器人通过机械臂逐盘抓取蛋盘，放入设有缓冲装置的输送带，有序进入检测箱。

在检测箱内对禽蛋拍摄透视图像并进行数据采集，通过图像处理和机器视觉算法检测禽蛋胚胎的发育情况检测结果实时显示在人机界面（活胚蛋，死胚蛋，无精蛋，臭蛋等）同时，系统会根据检测结果对蛋盘中的禽蛋进行分类，输送带将蛋盘送出检测箱，不同状态的蛋会被贴上不同的标签，不合格的蛋会被吸盘吸出。

Neousys宸曜科技的Nuvo-7164GC是这一禽蛋胚胎照蛋和分选系统的计算和控制平台Nuvo-7164GG是一款强固型嵌入式工业级边缘计算人工智能推理平台，支持NVIDIA® Tesla T4，FP32可提供8.1 TFLOPS算力，INT8更可提供高达130 TOPS算力，非常适用于利用训练好的神经网络模型进行实时推理运算。

在实际应用中，Nuvo-7164GC控制光源和相机，采集蛋盘中每一枚禽蛋图像，并对图像进行去噪、增强对比度、调整亮度等预处理，并通过深度学习实时推理运算能力，对禽蛋图像进行特征提取、判断和分类，最终将检测结果和分类指令发送至输送带，以便控制机械臂进行定位抓取，将不合格的蛋吸出蛋盘。

Nuvo-7164GC不仅提供了基于深度学习的实时推理能力，还拥有体积紧凑和真正的宽温运行能力，可以在高达50℃的环境温度下稳定工作而不会出现降频兼具强固稳定的性能和出色的算力是客户最终选择Neousys宸曜科技的原因。

Nuvo-7164GC系列

支持NVIDIA® L4/ Tesla T4 GPU；独特的散热设计，真正实现-25℃至60℃的宽工作温度范围；搭载第八/ 第九代英特尔® 酷睿™八核 35W/ 65W LGA1151 CPU；多达6 个千兆以太网口，其中网口3~6 可选配802.3at PoE+；M.2 2280 M key 接口（Gen3 x4）插槽，支持NVMe SSD 快取技术；4 个 USB 3.1 Gen2 端口和 4 个 USB 3.1 Gen1端口；支持2 个 2.5 SATA 硬盘/ 固态盘，支持RAID 0/1；兼容 MezIO ™ 接口的多功能扩展模块。

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