【摘 要】
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育肥猪的体尺和体重,是监测其生长和健康的重要指标。及时准确采集体尺和体重信息对于育肥猪的科学养殖具有十分重要的意义。目前,育肥猪的体尺主要使用皮尺等工具进行手工测
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育肥猪的体尺和体重,是监测其生长和健康的重要指标。及时准确采集体尺和体重信息对于育肥猪的科学养殖具有十分重要的意义。目前,育肥猪的体尺主要使用皮尺等工具进行手工测量,体重主要通过驱赶后使用地磅进行称重,这种方式不但给猪带来额外的压力与刺激,而且还会因为猪的活动造成较大的测量误差。因此使用非接触的方式对猪体尺和体重数据进行监测很有必要。本文通过分析目前国内外关于机器视觉监测猪体尺和体重的研究资料,针对存在的问题,开发了育肥猪生长信息监测的软硬件系统。本系统可自动采集育肥猪的俯视图、侧视图、体重信息和耳标号码。针对采集的育肥猪图像,首先进行预处理分析。采用直方图均衡化和中值滤波的方法,减少了拍摄环境中光照和噪声的影响。然后研究分析了基本全局阈值分割法、Otsu分割法、迭代法以及Sobel边缘检测法、Canny边缘检测法、LOG边缘检测法和形态学边缘检测法等图像分割和边缘检测方法,提出了适合本监测系统的较优图像分割和边缘检测算法。为准确检测育肥猪的形态特征提供了相关理论基础。使用MATLAB编写了育肥猪生长信息检测程序,实现了基于多特征点匹配的育肥猪体尺检测系统。运用双目视觉技术,对育肥猪的三维体尺信息进行提取。基于SPSS和MATLAB,采用多元统计回归方法、多层感知器神经网络、径向基神经网络和前向神经网络研究体尺与体重参数之间的关系,建立了估测模型。比较不同方法的拟合相关性和平均相对误差,建立了基于前向神经网络的最优估测模型。
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