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机器视觉造福农业生产,可实现对淡水鱼品种识别
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时间:2014-04-18 15:58:07

 

       水产养殖是我国国民经济收入的一项重要来源,其中淡水鱼产量占世界养殖淡水鱼产量的73%。常见的淡水鱼主要包括青鱼、草鱼、鲤鱼、鲫鱼、鲢鱼等。淡水鱼肉味道鲜美,营养丰富,是人们最喜爱的食物之一。为了鱼货产品的市场价值,需要对淡水鱼进行加工处理,其中包括前处理和深加工。而在前处理加工最前需要对鱼类进行分类。目前在淡水鱼分类主要依靠人工作业,作业环境恶劣,劳动强度大,效率低。而重量分级则主要依靠机械分级,对鱼体损伤比较严重,不利于鱼产品的商品价值,严重的制约了淡水鱼产业的快速发展。

        21世纪,随着计算机技术的高度发展,机器视觉技术也已经应用到各行各业中。目前在农产品加工中,机器视觉技术已经被应用在淡水鱼分类、水果大小及分类等以及表面损伤的检测。国外接触机器视觉技术比较早,所以对部分海鱼的品种识别有一定的研究,挪威的D.J.White等利用机器视觉技术将7种比目鱼的品种进行了识别研究,识别率达到100%。现在国内也有了一定的研究,下文将详细说明。

        为了实现淡水鱼的自动分类,该研究通过收集常见的4中淡水鱼共计240条为试验样本,分别为鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼、鲤鱼。以下为检测内容与方法:

        1.首先,构建用于淡水鱼识别的机器视觉系统。淡水鱼分类系统由工业相机、镜头、图像处理装置、光源、pc机组成。利用该系统采集了4种常见淡水鱼共240张图像,其中180张作为建模集,60张作为检验集。

        2. 利用数字图像处理技术,对建模集中180条淡水鱼原始图像进行了颜色分量的提取、图像灰度化、二值化、图像增强和轮廓提取等预处理,得到了淡水鱼二值图像和轮廓图。

        3. 通过提取的淡水鱼图像的各个颜色分量特征和体型特征参数,建立四种淡水鱼的品种识别模型。

        4.在Visual C++6.0平台编写具备淡水鱼图像采集、图像分析、鱼体特征提取、品种识别等功能模块的在线识别软件程序。并用检验集中的60个样本对该识别模型作了检验,其中鲢鱼的识别率为100%,鳊鱼的识别率为100%,鲫鱼的识别率为92.31%,鲤鱼的识别率为93.75%。检测所需时间平均为1.3s,该装置可以用于淡水鱼品种的在线、快速、准确识别。

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