基于机器视觉的虾夷扇贝分级检测方法研究

• 作者: 孙宝元 林艾光 矢田贞美
• 来源期刊: 水产学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 虾夷扇贝 分级
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 397-403
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0615.2006.03.018

摘要

在养殖虾夷扇贝(Patinopecten yessoensis)的生产过程中需要多次将其按大小分级.传统方法采用筛子和分级机筛分,会使扇贝受到振动、碰撞.振动影响扇贝生长发育,碰撞使扇贝边缘受到损伤,贝壳碎裂外套膜裸露在壳外,造成病贝、死贝,且机械筛分分级精度低,人工筛分劳动强度大、效率低.本文研究一种新的方法,利用机器视觉检测扇贝大小.通过摄像头获取扇贝图像、计算机对输入的图像进行预处理、图像分割、膨胀腐蚀,提取扇贝的面积等特征值,建立扇贝的几何模型、数学模型,确定面积与壳长的关系,进一步识别扇贝的大小.试验表明,该方法检测速度快,正确率高,能够满足虾夷扇贝分级要求.摄像头与扇贝不接触,可以避免机械振动、碰撞对扇贝的损伤.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙宝元	大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室	138	1967	23.0	36.0
2	林艾光	大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室	10	161	5.0	10.0