基于改進(jìn)ResNet的帶孔蛋胚裂紋檢測方法

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摘要：將病毒注入蛋胚培養(yǎng)疫苗時(shí)，針頭沖擊使注射孔周圍產(chǎn)生裂紋導(dǎo)致培養(yǎng)失敗。為解決目前人工手持照蛋器在暗室通過肉眼檢測蛋胚裂紋效率低、誤判率高這一問題，提出一種結(jié)合多光譜通道注意（MSCA）機(jī)制與并行堆疊拓?fù)洌≒ST）模塊的帶孔蛋胚裂紋檢測方法。首先搭建帶孔蛋胚裂紋檢測黑箱，采集病毒注射后帶孔蛋胚的線形、網(wǎng)狀、星形裂紋和帶孔完好蛋胚圖像并建立數(shù)據(jù)集；接著以ResNet-50為骨干模型，將其后4層的第一個(gè)殘差模塊替換為PST模塊，以增加模型初期圖像表達(dá)能力；最后在每個(gè)PST模塊與殘差模塊后引入MSCA機(jī)制，MSCA機(jī)制通過二維離散余弦變換（2DDCT）壓縮數(shù)據(jù)得到各通道頻率分量，采用神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索（NAS）方式得到最佳頻率分量，即對權(quán)重重新分配，增加裂紋特征權(quán)重比例，以確保模型快速、精準(zhǔn)識別帶孔蛋胚裂紋。（剩余17773字）