朱春群侯啟瑞何恩潔徐 杰陳 濤

（1浙江省蠶種質(zhì)量檢疫檢驗站，浙江杭州 310000；2江蘇科技大學(xué)蠶業(yè)研究所，江蘇鎮(zhèn)江 212018）

SC－C型蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)應(yīng)用效果比較

朱春群1侯啟瑞2何恩潔1徐 杰1陳 濤2

（1浙江省蠶種質(zhì)量檢疫檢驗站，浙江杭州 310000；2江蘇科技大學(xué)蠶業(yè)研究所，江蘇鎮(zhèn)江 212018）

良卵率是衡量蠶種質(zhì)量的重要參數(shù)。為了提高檢驗效率，我們建立了蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)，并對6對蠶品種20個批次的蠶卵樣本用SC-C型蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)計數(shù)和人工計數(shù)進行檢測比較，結(jié)果表明，用SC-C型蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)檢測蠶種的良卵數(shù)、不良卵數(shù)時效率高，對良卵和不良卵的識別能力強，自動檢測系統(tǒng)計數(shù)與人工計數(shù)相比，20個樣本的良卵數(shù)誤差≤±5粒，總卵數(shù)的誤差≤±5粒，良卵率的誤差≤0.12個百分點；在20個不良卵數(shù)調(diào)查的樣本中，有14個樣本的不良卵數(shù)與傳統(tǒng)檢驗方法（人工法）調(diào)查的完全一致，有6個樣本不良卵數(shù)的誤差≤2粒，說明系統(tǒng)法對不良卵的識別能力強，調(diào)查的數(shù)據(jù)準確率高。配對樣本t檢驗分析顯示，2種檢測方法的良卵數(shù)、不良卵數(shù)、總卵數(shù)和良卵率的差異不顯著；蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)檢測20個樣本的克卵粒數(shù)和良卵率用時1.5 h，是人工法（12 h）的1／8，蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)可用于良卵數(shù)、良卵率檢測，而且與人工法相比，蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)更方便、更快捷。

蠶種；質(zhì)量檢驗；良卵數(shù)；不良卵數(shù)；良卵率；圖像處理技術(shù)

優(yōu)良蠶種是發(fā)展優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、高效蠶繭生產(chǎn)的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，做好蠶種各項技術(shù)處理，提高蠶種質(zhì)量是生產(chǎn)優(yōu)良蠶種的根本措施。蠶種良卵率是衡量蠶種質(zhì)量的重要參數(shù)［1］，是農(nóng)業(yè)部部頒標(biāo)準NY／T 327—1997《桑蠶一代雜交種檢驗規(guī)程》成品卵品質(zhì)檢驗的必檢項目之一［2］，也是其它項目檢驗的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。蠶種不良卵以不受精卵、生種、再出卵為主，還有部分紅褐色死卵、淡色卵、濃色卵。長期以來，良卵和不良卵的計數(shù)方法一直是采用人工計數(shù)的方法（以下簡稱人工法），既費時又費工。

醫(yī)院資產(chǎn)與醫(yī)院的長久發(fā)展有著直接的關(guān)系，醫(yī)院擁有各類資產(chǎn)的多少直接影響著醫(yī)院的醫(yī)療技術(shù)水平。所以醫(yī)院應(yīng)該建立一支資產(chǎn)管理部門，用于實時監(jiān)控醫(yī)院的資產(chǎn)情況并進行播放記錄，保證醫(yī)院的發(fā)展具備堅實基礎(chǔ)。另外，資產(chǎn)管理部門可以登記醫(yī)院的醫(yī)療資源，比如藥物、醫(yī)療器械、醫(yī)資力量都屬于醫(yī)療資源中的有效資源，通過準確登記醫(yī)療資源來明確醫(yī)院擁有的具體資產(chǎn)情況。針對醫(yī)院的各類醫(yī)療器械設(shè)備，資產(chǎn)管理部門應(yīng)該密切監(jiān)測其使用實效，針對超過使用時限的器械設(shè)備要及時更換，防止有掛賬情況出現(xiàn)。資產(chǎn)管理部門要定期評估醫(yī)院的資產(chǎn)，適時引入新型器械用于臨床醫(yī)療工作中，為患者的治療提供更多選擇性，保證患者的合理就醫(yī)。

在其他如玉米、小麥、稻谷等主要農(nóng)作物種子計數(shù)方面相繼開發(fā)出了種子數(shù)粒板、種子數(shù)粒儀之后，紛紛基于圖像識別的方法做了自動檢測研究［3-7］。在蠶種檢測方面，王安皆等［8］應(yīng)用ImageJ圖像處理技術(shù)拍照后導(dǎo)入照片檢測良卵數(shù)和良卵率，與人工法相比，每克蠶種良卵數(shù)和總卵數(shù)的相對誤差小于1%。這是目前報道的關(guān)于蠶種良卵率檢驗的最新方法，檢驗精準度和效率都較高。我們也對蠶種良卵數(shù)和良卵率的檢驗方法進行了研究，并與杭州萬深檢測科技有限公司聯(lián)合開發(fā)了SC-C型蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)，采用直接采集數(shù)據(jù)的方法，對6對蠶品種20個批次的蠶卵進行了良卵數(shù)和良卵率檢驗，試驗結(jié)果如下。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗蠶品種：秋豐×白玉、白玉×秋豐、薪杭×白云、白云×薪杭、春·晨×華·東、華·東×春·晨、菁松×皓月、皓月×菁松、秋·華×平30、秋實×春華，其中秋豐×白玉11個批次，其它品種各1個批次，共6對蠶品種20個批次的蠶種，是2014年不同蠶種場春季生產(chǎn)的2015年春用桑蠶一代雜交種（散卵），每批蠶種按行業(yè)標(biāo)準要求抽樣［2］，分別編號后備用。

用Excel統(tǒng)計與計算2種方法檢測的良卵數(shù)、不良卵數(shù)、克卵粒數(shù)、良卵率，用SPSS18.0軟件對2種方法檢測的良卵數(shù)、不良卵數(shù)、克卵粒數(shù)和良卵率結(jié)果進行配對樣本的t檢驗。

1.2 試驗方法

秋豐×白玉等6對蠶品種20個批次的蠶種的良卵數(shù)、不良卵數(shù)調(diào)查，分別用2種方法進行計數(shù)，試驗區(qū)用自動檢測系統(tǒng)自動進行計數(shù)（以下簡稱系統(tǒng)法），對照區(qū)用人工法計數(shù)，每個樣本3個重復(fù)，系統(tǒng)法檢測和人工法檢測用同一樣品，均由1人獨立完成檢測工作，2015-03-10—12進行檢驗，先用系統(tǒng)法對20個批次蠶種樣本的每克良卵數(shù)和不良卵數(shù)進行檢測，再將系統(tǒng)法調(diào)查過的20個樣本用人工法進行檢測，檢測方法如下。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析比較

2.1 自動檢測系統(tǒng)原理

人工法計數(shù)：按照行業(yè)標(biāo)準NY／T 327—1997《桑蠶一代雜交種檢驗規(guī)程》［2］的方法進行檢測，每個樣本用電子天平準確稱取1.000 g蠶卵，將稱量的蠶卵倒在白紙上，人工用牙簽撥數(shù)良卵數(shù)和不良卵數(shù)，記錄后用計算器計算總卵數(shù)和良卵率，待樣本全部檢驗完畢后，記錄1人完成20個樣本的檢測時間。計算公式：總粒數(shù)（粒）＝良卵粒數(shù)＋不良卵粒數(shù)，良卵率（%）＝樣卵良卵粒數(shù)／樣卵總粒數(shù)×100。

系統(tǒng)法計數(shù)：打開圖像分析軟件，將成像盤置于電子天平上，天平去皮置零，用量具取約1 g散卵均勻地撒鋪在成像盤上，電子天平的讀數(shù)穩(wěn)定后（約1 s），點擊開始按鈕，蠶卵的質(zhì)量和圖片載入自動檢測系統(tǒng)，點擊標(biāo)記，系統(tǒng)將比照預(yù)先采集的各種良卵、不良卵圖像信息，自動標(biāo)記良卵與不良卵，然后點擊完成，系統(tǒng)自動統(tǒng)計良卵數(shù)、不良卵數(shù)和總卵數(shù)，換算出克卵粒數(shù)和良卵率并自動保存數(shù)據(jù)，每個樣本3個重復(fù)。待所有樣本檢驗完畢，將各樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)出至Excel，并記錄檢測20個樣本所用的時間。

主要儀器設(shè)備：SC-C型蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)（以下簡稱自動檢測系統(tǒng)），與杭州萬深檢測科技有限公司聯(lián)合開發(fā)；JA1003型電子天平，精度0.001 g，由上海精科天平儀器廠生產(chǎn)；量取約1 g蠶卵的量具。

2 結(jié)果與分析

理工科類內(nèi)容占多數(shù)，人文社科類內(nèi)容較少。從教育部公布的全國優(yōu)秀外文教材目錄看，近五年的教材也不到百本，而且偏重理工類，人文社科類極少。游學(xué)是一種跨文化教學(xué)模式，要求對異國的政治、經(jīng)濟、文化等相對深入的思索和認知。相對理工科類內(nèi)容，人文社科類教材將擔(dān)負起影響和傳播的任務(wù)。因此，游學(xué)教材需在學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)資源和協(xié)作學(xué)習(xí)的教學(xué)環(huán)節(jié)中，圍繞人文社科內(nèi)容，開展行之有效的包含準備、實施和反思的教學(xué)環(huán)節(jié)，讓游學(xué)生在積極主動的狀態(tài)下參與中國文化的學(xué)習(xí)和思考。

自動檢測系統(tǒng)，由電子天平、500萬像素蠶卵成像裝置、背光照明超薄燈箱工作臺板、電腦及自動分析軟件組成（圖1-A）。蠶卵數(shù)檢測時，將蠶卵散放在背光照明超薄燈箱工作臺板（成像盤）的電子天平上，電子天平的讀數(shù)穩(wěn)定后（約1 s），即將質(zhì)量數(shù)據(jù)自動送至電腦中檢測系統(tǒng)對應(yīng)的質(zhì)量欄中，同時自動拍照分析視區(qū)內(nèi)的良卵、不良卵的數(shù)量，自動計算出該樣品的克卵粒數(shù)［克卵粒數(shù)（粒／g）＝核心系統(tǒng)智能數(shù)出的粒數(shù)（粒）／電子天平稱出的質(zhì)量（g）］。1個樣品的克卵粒數(shù)分析過程耗時＜9 s。自動檢測系統(tǒng)里預(yù)先采集了各蠶品種的良卵、不良卵的圖像信息，當(dāng)系統(tǒng)分析樣品的良卵數(shù)和不良卵數(shù)的時候，軟件自動識別并標(biāo)記良卵、不良卵（圖1-B），自動檢測系統(tǒng)通過添加、刪除操作，個別修正，提高識別準確率。

圖1 蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)（A）和被標(biāo)記的蠶卵（B）

2.2 系統(tǒng)法計數(shù)與人工法計數(shù)比較

對大型植物的監(jiān)測，在植被繁茂季節(jié)對溝道每1km布設(shè)1個調(diào)查點，如遇到生態(tài)條件突變則加測一點，共布設(shè)調(diào)查點9個。每個點根據(jù)實地特點設(shè)置 1～2個 5 m×5 m的喬灌樣方，2～3 個 1 m×1 m 草本樣方，0～2個1 m×1 m水生植物樣方。調(diào)查植物種類與數(shù)量。

2.2.1 系統(tǒng)法與人工法檢測良卵數(shù)、不良卵數(shù)比較

2.2.2 系統(tǒng)法與人工法檢測克卵粒數(shù)、良卵率的t檢驗 系統(tǒng)法與人工法成對樣本的t檢驗分析結(jié)果見表2。系統(tǒng)法與人工法配對后良卵數(shù)、不良卵數(shù)、總卵數(shù)、良卵率成對差分的95%置信區(qū)間，分別為-1.343～1.243、-0.549～-0.049、-1.589～0.989、0～0，統(tǒng)計分析得到的4個t值為-0.081、-1.751、-0.487和1.315，均小于t0.05（19）＝2.093。相關(guān)性分析顯示，2種方法的4個參數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.998～0.999，Sig.為0，呈極顯著相關(guān)，說明系統(tǒng)法與人工法檢測的數(shù)據(jù)差異不顯著。

將應(yīng)用系統(tǒng)法和人工法對6對蠶品種20個樣本進行檢測的每克蠶種的良卵數(shù)、不良卵數(shù)、總卵數(shù)和良卵率的數(shù)據(jù)進行匯總（表1）。從表1可以看出，2種方法檢測的結(jié)果相差不大，系統(tǒng)法與人工法相比，20個樣本良卵數(shù)的誤差≤±5粒，總卵數(shù)的誤差≤±5粒，良卵率的誤差≤0.12個百分點，不良卵數(shù)有14個樣本（占70%）的數(shù)據(jù)與人工調(diào)查的完全一致，有6個樣本（占30%）的數(shù)據(jù)與人工調(diào)查的誤差≤±2粒。在常規(guī)檢測過程中，每克良卵粒數(shù)的重復(fù)樣本之間相差15粒以內(nèi)［9］，就符合檢驗標(biāo)準要求，系統(tǒng)法與人工法的每克良卵粒數(shù)相差5粒以內(nèi)，這完全能夠達到檢驗標(biāo)準的要求。

表1 自動檢測系統(tǒng)檢測與人工檢測克卵粒數(shù)和良卵率比較

學(xué)科之間的知識是交叉且相互聯(lián)系的，高中語文的學(xué)習(xí)也免不了與其他學(xué)科的相互融合，充分調(diào)動學(xué)生的思維細胞，形成更具系統(tǒng)化的邏輯思維。例如，與歷史學(xué)科一起，圍繞某個人物進行分析和研究，學(xué)習(xí)人物身上的品質(zhì)和優(yōu)點。高中時期的《出師表》這篇古文，想要真正把握這篇文章的主旨大意，就要對當(dāng)時的歷史背景及歷史人物有一個全面的了解與認知。這樣既鞏固了歷史知識，也加強了語文知識的學(xué)習(xí)，更重要的是能夠廣泛地了解文學(xué)和歷史人物，提升語文學(xué)習(xí)興趣。

表2 成對樣本t檢驗系統(tǒng)法與人工法的差異水平

2.3 采用系統(tǒng)法檢測的效率比較

克卵粒數(shù)和良卵率是對樣卵檢測后計算出來的，系統(tǒng)法檢測克卵粒數(shù)、良卵率是否可行的關(guān)鍵技術(shù)，是系統(tǒng)法對良卵、不良卵識別的準確性；因此，我們重點對每克良卵數(shù)、不良卵數(shù)的誤差進行比較，并對其差異水平進行t檢驗。

經(jīng)檢測記錄，同1人進行檢測和計算，系統(tǒng)法檢測20個樣本需要1.5 h，人工法需要12.0 h，系統(tǒng)法的用時是人工法的1／8，檢測效益大大提高。

3 討論

王安皆等［8］應(yīng)用ImageJ圖像處理法得到的克卵粒數(shù)與人工法的偏差為2～7粒。本試驗的結(jié)果顯示，系統(tǒng)法檢測的克卵粒數(shù)與人工法的偏差為0～5粒，比王安皆等的ImageJ圖像處理法的偏差小。王林芳等［9］研究表明，在良卵率≥99%，置信區(qū)間95%，克卵粒數(shù)在1 601～1 700、1 701～1 800、1 801～1 900區(qū)間內(nèi)時，樣本良卵數(shù)的容許偏差分別為16、17、17粒。本試驗中，系統(tǒng)法良卵數(shù)偏差最大的是7號、18號和20號樣本，克卵粒數(shù)分別為1 692、1708和1 705粒，良卵數(shù)偏差5粒，完全符合95%置信區(qū)間下的良卵率準確度要求。由于蠶種不良卵以不受精卵、生種、再出卵為主，還有部分紅褐色死卵、淡色卵、濃色卵；因此，對不良卵的識別比較困難，也是系統(tǒng)法檢測的關(guān)鍵技術(shù)，在20個不良卵數(shù)調(diào)查的樣本中，有14個樣本的不良卵數(shù)與人工調(diào)查的完全一致，有6個樣本的不良卵數(shù)的誤差≤2粒，說明系統(tǒng)法對不良卵的識別能力強，調(diào)查數(shù)據(jù)準確率高。系統(tǒng)法與人工法檢測的克卵粒數(shù)和良卵率成對樣本t檢驗結(jié)果顯示，2種方法檢測值間的差異不顯著，且極相關(guān)，說明應(yīng)用系統(tǒng)法準確檢測家蠶一代雜交種成品卵的克卵粒數(shù)和良卵率是完全可行的。

互質(zhì)線陣是在均勻線陣的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，陣元間距的增加，互耦效應(yīng)得到了顯著降低.根據(jù)陣列信號處理的知識，當(dāng)陣元間距大于半波長時，DOA估計會出現(xiàn)“偽峰”現(xiàn)象，并且“偽峰”的位置與陣元間距有關(guān)，若兩個均勻稀疏陣列陣元間距為半波長的整數(shù)倍，且“互質(zhì)”，就能保證DOA估計空間譜中“真峰”位置重疊，而“偽峰”被去除掉.現(xiàn)給出互質(zhì)陣的典型形式如圖2所示，設(shè)子陣1含有N個陣元，陣元間距為Md；子陣2含有2M個陣元，陣元間距為Nd，兩個子陣處于同一直線上，且第一個陣元重合，故整個陣列含有2M+N-1個陣元.

人工法檢測克卵粒數(shù)需要先稱量出1.000 g蠶卵，再計數(shù)蠶卵粒數(shù)，蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)采用一次可量取約1 g蠶卵的量具，省去了稱量過程。通過計時比較，蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)檢測樣本的克卵粒數(shù)和良卵率用時是人工法的1／8。

第四，社會實踐與科學(xué)理論的結(jié)合是大學(xué)生全面發(fā)展的必由之路，實踐是人的正確思想形成和發(fā)展的基礎(chǔ)。大學(xué)生思想政治教育課應(yīng)堅持適度的灌輸與講授，留給學(xué)生更多的得以實踐的機會。社會是青年成長的大舞臺， 一切理論源于人民群眾的生活實踐。雖然外部的教育和書本知識在一定程度上屬于間接經(jīng)驗，但其歸根結(jié)底來源于社會人的直接經(jīng)驗，只有通過人自身在實踐中的直接體驗才能為人所理解、消化和吸收，才能轉(zhuǎn)化為內(nèi)在的自我的思想觀念，從而為青年未來解決人民群眾的根本利益問題作指導(dǎo)。

蠶卵數(shù)自動檢測系統(tǒng)在采集了不良卵信息后，相同信息的不良卵自動歸類，免除了人工標(biāo)記。但不良卵的種類較多，體現(xiàn)在圖像中的信息有所不同，所以電腦標(biāo)記后還需要人工檢查是否將所有不良卵全部標(biāo)記。若發(fā)現(xiàn)有未標(biāo)記的不良卵，人工標(biāo)記后圖像信息會自動保存到信息庫中，再遇到相同特征的不良卵時，檢測系統(tǒng)將自動標(biāo)記。

［1］ 汪萍，李奕仁，葉夏裕，等.全國桑蠶一代雜交種質(zhì)量調(diào)查及行業(yè)標(biāo)準實施評價Ⅱ.良卵率、良卵數(shù)調(diào)查及評價［J］.蠶業(yè)科學(xué)，2004，30（2）：211-215.

［2］ 中華人民共和國農(nóng)業(yè)部.NY／T 327—1997桑蠶一代雜交種檢驗規(guī)程［S］.北京：中國標(biāo)準出版社，1998.

［3］ 榮斐.基于圖像處理的作物種子自動計數(shù)軟件開發(fā)［J］.工業(yè)設(shè)計，2011，（7）：126-127.

［4］ 于潤偉，金鯤鵬，朱曉慧.基于圖像識別的整精米自動檢測研究［J］.中國糧油學(xué)報，2006，21（6）：147-150.

［5］ 王巧華，陳紅，佘衛(wèi)東，等.基于圖像識別的破損花生仁自動檢測［J］.糧油機械，2007，（2）：75-76.

［6］ 白光紅，張義榮，劉弋菊，等.ImageJ圖象處理軟件在測量玉米子粒大小中的應(yīng)用［J］.玉米科學(xué)，2009，17（1）：147-151.

［7］ 何勝美，李仲來，何中虎.基于圖像識別的小麥品種分類研究［J］.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2005，38（9）：1 869-1 875.

［8］ 王安皆，婁齊年，周麗霞，等.基于ImageJ圖像處理技術(shù)檢測家蠶一代雜交種的良卵數(shù)和良卵率［J］.蠶業(yè)科學(xué)，2010，36（4）：702-706.

［9］ 王林芳，徐世清.桑蠶種樣本良卵數(shù)偏差控制方法研究［J］.數(shù)學(xué)的實踐與認識，2006，36（10）：100-104.

S882

B

1007-0982（2015）03-0028-04

2015-06-07；接受日期:2015-07-17

浙江省“三農(nóng)六方”農(nóng)業(yè)科技協(xié)作計劃項目。

朱春群（1977—），女，浙江海鹽，本科，助理農(nóng)藝師。Tel：0571-86730210，E?mail：zhucq＠163.com

陳濤，男，副研究員。Tel：0511-85616673，E?mail：zjchentao＠sina.com