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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于视觉系统的鸡蛋活性自动检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116797824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310665385.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于视觉系统的鸡蛋活性自动检测方法及系统是由招祖炜;朱卿莹;杨志怀;黄晓鑫设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉系统的鸡蛋活性自动检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉系统的鸡蛋活性自动检测方法及系统，方法包括以下步骤：S1，获取鸡蛋图像；S2，对所述鸡蛋图像进行预处理，得到已预处理图像；S3，提取所述已预处理图像的鸡蛋内部特征信息，得到输入图像；S4，通过线段识别算法检索所述输入图像中的纹理，最终得到包含纹理位置信息的二值化图像层；S5，对所述二值化图像层中的纹理数目进行统计，以纹理数目为依据判断鸡蛋的活性品质。本发明方法通过图像识别技术识别鸡蛋图像中的血丝纹理，并通过统计血丝纹理数量判定被测鸡蛋的活性品质，解决了鸡蛋活性品质的自动识别和检测的问题，解放了机械性重复的劳动生产，提高了检测的准确性和生产效率。

本发明授权一种基于视觉系统的鸡蛋活性自动检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉系统的鸡蛋活性自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取鸡蛋图像； S2，对所述鸡蛋图像进行预处理，得到已预处理图像； S3，提取所述已预处理图像的鸡蛋内部特征信息，得到输入图像； S4，通过线段识别算法检索所述输入图像中的纹理，最终得到包含纹理位置信息的二值化图像层； S5，对所述二值化图像层中的纹理数目进行统计，以纹理数目为依据判断鸡蛋的活性品质； 在所述步骤S4中，具体还包括以下步骤： S41，通过线段识别算法检索所述输入图像中的纹理，得到包含疑似纹理的图像； S42，对图像中的疑似纹理使用双阈值法进行筛选，并对经筛选的疑似纹理通过锐化程度和倾斜程度的相似度对比，将相似度较高的相邻纹理拼接为同一纹理； S43，若所述步骤S42中拼接后的纹理大于设定阈值，则作为识别的纹理输出，最终得到包含纹理位置信息的二值化图像层； 在所述步骤S41中，所述线段识别算法具体实施步骤为： 将所述步骤S3中的输入图像作为算法输入，单个鸡蛋在所述输入图像中的像素进行高斯滤波，对经高斯滤波后的图像进行区域生长运算，利用区域生长算法合并方向近似的像素得到种子像素，所述种子像素作为一个新的区域像素，每添加一个新的区域像素，则区域的角度就会得到更新，由此可得到一个有方向性的线段区域；运用矩形近似计算该线段区域部分的像素，以求得规整的直线区域；将所述直线区域作为所述疑似纹理； 所述矩形的角度被设为特征向量的角度，所述特征向量与M矩阵的最小特征值有关；所述M矩阵具体为：；其中，，，；其中，表示像素i的梯度值，i表示区域内的每一个像素点，表示矩形的中心。

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