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现代大型牛养殖基地中，通过对牛体体尺的测量来观察牛的生长发育情况是非常重要的一个环节，当下我国牛养殖技术仍然使用传统的人工观察测量方式对牛的生长发育状况进行辨别，工作劳动强度大、效率低下，测量的结果产生的误差较大，直接会造成牛养殖的经济损失；另外，人工测量的工作方式在大型的牛养殖基地中工作强度大，耗费时间周期较长，而且对牛体的接触容易激发牛体的应激性反映，激发的应激反应可能造成不必要的伤害及危险。现阶段而言，我国大部分牛养殖区依旧采取人工测量方法，为此，本文研究应用现代化测量方法探索以图像处理的手段，实现对牛体体征非接触式的获取方法，进行体尺测量，进而避免牛体的应激反应所造成的测量危险，降低劳动力资源，提升作业的效率，实现大型牛养殖基地的科学化养殖目标。本文采用机器视觉的方法对数字图像进行处理，运用图像处理手段完成对牛体体高、体直长非接触测量，主要研究工作： （1）设计检测装置平台，通过牛保定装置实现单只牛的图像采集。 （2）针对获取的数字图像做预处理计算，进行图像去噪处理，增强图像对比度，之后利用Canny算子做边缘检测，建立机械设备的中DN42镀锌管的实际距离与像素的比例关系；然后通过RGB空间向量分割图像，采用人机交互标记目标特征信息，选取最佳阈值分割二值图像，获得牛体征二值图像。 （3）进一步提取较准确的牛体二值图，清除图像信息中的冗余信息，保留牛体体征部分的二值图像；将牛体征信息通过膨胀处理连接散落的牛体征面积区域，之后再对获得的二值图像进行膨胀运算，然后对膨胀后的图像进行闭运算，最后闭运算处理后的图像进行填充缺失信息，再根据牛体的流线型完好，体表光滑等特点，采用数学形态学方法对该图像进行开运算处理，得到平滑后的图像。 （4）对分离得到的平滑二值图像进行测点寻找，寻找恰当的牛体测点位置，计算测点间的像素距离，进而通过建立比例关系得到测量的牛体征参数。 通过本文的检测方法对牛体进行测量，可以通过不接触牛体身体的情况下对牛体的体征信息进行测量，提高测量的工作效率，减少劳动力，消除牛体的应激反应，获得的测量数据可以为科学化养殖提供有利依据。