【摘 要】
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我国是一个物产资源丰富的海洋大国,水产养殖业占据国民生产总值很大比重,扇贝养殖作为水产养殖的重要的一环,也越来越受到人们的重视。在扇贝的养成过程中,需要多次区分等级,进而执行后续过程。目前,在扇贝养殖中,主要的分级方式是手工测量分级,该方式步骤繁琐,准确率波动性大,极大影响了扇贝分级的效率与扇贝养殖业的发展。通过计算机视觉的分级方式代替传统的手工分级,可避免与扇贝直接接触,有效减少扇贝碰撞,提高扇
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我国是一个物产资源丰富的海洋大国,水产养殖业占据国民生产总值很大比重,扇贝养殖作为水产养殖的重要的一环,也越来越受到人们的重视。在扇贝的养成过程中,需要多次区分等级,进而执行后续过程。目前,在扇贝养殖中,主要的分级方式是手工测量分级,该方式步骤繁琐,准确率波动性大,极大影响了扇贝分级的效率与扇贝养殖业的发展。通过计算机视觉的分级方式代替传统的手工分级,可避免与扇贝直接接触,有效减少扇贝碰撞,提高扇贝养殖效率。本文按照项目进行的流程展开论述,内容较详细,主要内容如下:(1)扇贝特征选择及图像预处理设计。针对扇贝图像信息不明显、外壳结构复杂的问题,分析扇贝颜色、花纹及边缘轮廓信息对图像处理的影响,进行图像特征选择,确定颜色及轮廓为扇贝图像主要特征。提出通过OpenCV视觉库提供的RGB颜色单通道处理方法,并采用高斯、中值滤波方式对扇贝图像预处理。(2)扇贝图像分割及测量算法的设计。针对预处理后的扇贝图像,使用大津法自适应阈值二值化及边缘检测方法。对扇贝图像进行色彩提取,有效过滤扇贝花纹,完成前、背景分离,并获取扇贝轮廓信息。对现有的几种扇贝测量的算法进行分析,由于扇贝轮廓不规则性,对尺寸测量的计算量较大,提出采用轮廓最小外接圆与轮廓相等面积圆直径均值法的方式代替扇贝尺寸进行测量。通过绘制图像最小外接圆及获取与扇贝轮廓等面积圆,将直径信息均值近似转化为扇贝尺寸信息进行分级,这样操作方式既能有效的控制误差率,还能在很大程度上减少计算量,提高计算效率。(3)系统实现及测试。将运用代码描述系统实现的实际可能性,阐述系统实现方法实质,并对RGB颜色单通道提取、滤波、二值化、边缘检测及获取圆直径信息的过程进行详细介绍。通过真实数据对比,获取实验结果的误差率,并验证扇贝分级项目的可行性。本项目研究并设计了基于计算机视觉的扇贝分级系统,相对于传统手工测量,具有避免接触、效率高的特点,通用性较强。
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