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机器视觉在水产业中的应用
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时间:2016-04-25 14:42:57

        近年来,随着生活水平的提高,人们对水产品需求的不断增长,促使对海洋渔业资源的开发利用不断扩大。本着合理开发和利用自热按资源的原则,我国加大了对水产养殖业的资金和 投入,然而我国的水产养殖业自动化水平与国外先进水平和存在着较大的差距,借鉴机器视觉在其他领域的成功经验,应用机器视觉技术提高水产养殖生产和管理的自动化水平是一项十分有意义的探索。多年来,学者已经在诸如养殖过程的监控、水产品的参数测量及同种类等级区分、不同种类水产品的分拣等方面做了大量研究,产生的先进成果为提高生产效率以及生产品质、减少人力需求方面做出了很大的贡献。

  1.养殖过程的监控

        机器视觉是个优良的监测工具,应用机器视觉可以对水产养殖过程中养殖环境、生物活动状态等进行捕获、记录和分析,应用智能化的手段预防疾病、预测灾害并防止发生。目前,已经实现基于机器视觉技术对单一鱼的大小、位置、形状进行了跟踪,对尺寸测量可以达到毫米级别,在一定时间内可以观察其详细活动,在水产养殖中,对鱼类的准确连续监测具有现实意义。

  2.水产品的参数测量已经同种类等级区分

        水产品在经过捕捞后,大多应用人工分拣将不同种类的归类及对同一品种区分等级,收获后的处理一般都依赖人工来做为鱼种以及外观好坏的辨识,为了降低人力的需求,以及提高处理效率。应用机器视觉对水产品进行非接触计数和测量不仅可以提高工作效率和计数精度,并且对待测水产品不会产生损伤,近些年在这一方面有较多应用。例如,应用机器视觉技术开发一套鱼类质量和游泳速度的观测系统,通过视频捕捉水族箱中鱼的图像,鱼的尺寸和质量的关系为依据,根据图像中的鱼密度估计总质量,进而求得平均质量,此系统可较准确的估计鱼的整体质量。

  3.不同种类水产品的分拣

        对鱼类图像进行识别分类在海洋物种的统计和保护方面,以及在渔业生产上分类加工方面都有着十分重要的意义。2006年,基于机器视觉技术通过计算比目鱼图像的不变矩特征,可以有效区分7种比目鱼,并通过图像估计体长,每小时可识别30000条鱼。这一识别和测量方法对研究以及商业用于都有实际意义。

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