基于机器视觉的大黄鱼形态参数快速检测方法

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1、分类号：TP391学校代码：10109密级：公开太原科技大学硕士学位论文（专业型）学位论文题目：基于机器视觉的大黄鱼形态参数快速检测方法英文题目：TheFastDetectionMethodofPseudosciaenaCroceaMorphologicalParametersBasedonMachineVision研究生姓名：陈立导师姓名及职称：于欣教授培养单位：电子信息工程学院工程领域：控制工程论文提交日期：2016年4月1日论文答辩日期：2016年5月25日答辩委员会主席：赵志诚教授论文独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文，是本人在导师指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中特别

2、加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果。对本研究所做的任何贡献的个人或集体均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明产生的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：中文摘要大黄鱼的形态特征参数作为重要的基础参数，为养殖、选育、性状归类等研究过程的量化分析提供直接数据参考。目前，传统的测量手段还是主要依靠手工方式来进行，依据生物学统计的相关原理，采用直尺、游标卡尺等工具在鱼的特征部位进行逐一的比对、测量、记录，从而获取特征参数。采用这种测量方式，数据采集过程耗时较长，单批次可采集的数据样本量也很有限，且不同批次之间的数据精度也很难一致。在大黄鱼养殖周

3、期中，形态特征数据需要进行多批次、连续性采集。手工采集方式的数据量少，数据离散度大，无法满足大黄鱼形态特征信息的生物学统计分析要求。而在亲鱼选育时，仅仅是凭借感官经验对大黄鱼的整体形态、颜色、品质进行判别，主观性强、劳动强度大，效率低下，无法满足高效、科学养殖和选育要求。机器视觉技术可以实现对被测物的非接触、准确、快速测量，技术成熟，应用广泛。利用机器视觉技术进行大黄鱼活体的形态特征参数测量，可以有效解决传统手工测量误差大、效率低的问题。本论文基于OpenCV开源工具，将机器视觉、数字图像处理和称重传感测量技术相结合，设计开发了一种可以实现大黄鱼形态曲率特征、尺寸和重量等指标参数的同步

4、采集检测装置。可对大黄鱼形态特征参数进行准确高效的测量采集，并实现数据和图像的对应保存。经过多次试验验证分析，本文所设计的检测装置操作简单，可以有效的提高大黄鱼特征参数采集的效率。采集的数据准确度高，称重的平均相对误差仅为0.70%，特征参数的平均相对误差为0.28%，完全满足对大黄鱼的形态特征参数测量要求。装置采用便携可拆装式设计，扩大了使用范围，实用性强。从而对鱼类学形态特征研究，构建鱼类成长周期基础数据库，完善统计分类方法，准确资源评估，提供了一种有效的新途径。关键词：大黄鱼；形态参数；机器视觉；OpenCVABSTRACTAsessentialandbasicdata,para

5、metersofmorphologicalcharacteristicsaboutPseudosciaenaCroceaprovidedirectreferencedataforquantitativeanalysesoffishfarming,breedingandcharactersclassification.Atpresent,thetraditionalmeasurementmethodsaremainlymanualwork.Basedontherelatedprincipleofbiologicalstatistics,manualoperationusesaruler,

6、verniercaliperandothertoolstomeasureandrecordthemorphologicalparametersofthefish.Thismethodofdatacollectingoftentakesalongtime,andeachsingletime,itcan'tturnoutlargeamountsofdataneeded.Inaddition,theprecisenessofthedatabetweendifferentbatchesaredifficulttomeetconsistently.Duringthebreedingperiod,

7、morphologicallycharacteristicdatarequiresmultiplebatchesandcontinuouscollection.Butsuchmanualmethodgetsfewanddiscretedata,whichareunabletomeetthebiologicallystatisticaldemandtoanalyzemorphologicalcharacteristicsofPseudosciae