典型文献
基于机器视觉的鲤、鲫鱼性状测量系统的设计与实现
文献摘要：
在鱼类育种、渔业资源调查和水产养殖的过程中,均需要对鱼体的体长、体厚、体高等性状参数进行测量.传统测量方法主要采用人工测量方式,劳动强度大、效率低、测量精度低.利用机器视觉技术进行鱼类性状测量可以有效提高测量效率和精度,易于实现自动化.本研究基于机器视觉技术,设计了一个一体化性状测量平台,将鱼类图像采集与分析、体质量与可量性状测量、PIT扫码集成到一个平台,可实现对鲤、鲫鱼性状参数的精确测量.对鱼体2D图像进行性状测量时,需要进行像素校准,由于每条鱼体厚不同,传统的固定像素校准平面在鱼体厚较大时,难以实现精确测量.本研究设计了一种像素校准方法,即在采集鱼体图像时,通过距离传感器测定鱼体体厚,根据体厚大小,确定每条鱼轮廓面的像素校准参数,减小测量误差,提高鱼体可量性状测量的准确性.以鲤、鲫鱼人工测量结果作为对照,比较该系统的测量误差,结果显示,随着鱼体体厚的增加,体长、体高、头长、尾柄长、尾柄高、体厚等参数的相对测量误差没有显著增大.体高和体长相对误差最大值为1.05％、-1.39％;头长、尾柄高、尾柄长和体厚等相对误差最大值分别为1.73％、-2.79％、-2.88％和-2.1％,绝对误差值均小于1 mm.体质量相对误差最大值为-0.36％.该系统满足鲤、鲫鱼性状测量要求.
文献关键词：
机器视觉;鱼类性状;性状测量;表型信息;鲤;鲫
中图分类号：
作者姓名：
周晓林;马超;王兆平;杨慧;王延晖;张开松;穆林;张芹;杨兴丽;李治勋
作者机构：
河南省水产科学研究院,河南郑州,450044
文献出处：
引用格式：
[1]周晓林;马超;王兆平;杨慧;王延晖;张开松;穆林;张芹;杨兴丽;李治勋-.基于机器视觉的鲤、鲫鱼性状测量系统的设计与实现)[J].渔业现代化,2022(06):108-117
A类：
鱼类育种,鱼类性状
B类：
鲫鱼,性状测量,测量系统,渔业资源调查,水产养殖,鱼体,体长,高等性,传统测量,人工测量,测量方式,劳动强度,测量精度,机器视觉技术,测量效率,测量平台,图像采集,PIT,扫码,精确测量,2D,行像,像素,条鱼,难以实现,校准方法,集鱼,距离传感器,厚大,测量误差,相对测量,长相,绝对误差,误差值,表型信息
AB值：
0.302118
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