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: 中国学术期刊文摘
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 虾夷扇贝 分级 水产养殖
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 71
• 页数: 1页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文

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.该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.图7表2参14