摘要： 为探究产蛋前期的蛋鸡鸡冠形态与产蛋量的关系，试验采集20周龄蛋鸡鸡冠侧视图像，利用最大类间方差法对L^*、a^*、b^*颜色空间中的a^*分量进行阈值分割，基于鸡冠形态的全局特性，采用凸包分析方法定位鸡冠的最高冠齿，提取鸡冠形态的主要特征参数并与产蛋性状进行相关性分析，构建灰狼算法优化支持向量机（GWO-SVM）的产蛋量分级模型，进而将差分进化算法与灰狼算法的搜索机制相融合建立产蛋量预测模型（DEGWO-SVR）。结果显示：开产日龄与冠高、冠长呈极显著负相关（P<0.01），产蛋量与冠长、冠高呈极显著正相关（P<0.01）；GWO-SVM 模型测试集分类准确率可达 94.28%，较传统的 SVM 模型准确率提高了 5.71%；DEGWO-SVR模型测试集的决定系数（R²）为0.861。表明DEGWO-SVR模型预测蛋鸡产蛋早期产蛋量精度较高，可以为产蛋早期对鸡冠形态的选育和产蛋量的预测提供理论依据。

关键词: 图像处理；鸡冠；SVM；灰狼算法；差分进化算法

中图分类号: 

• TP391

• S831