發(fā)布時間：2018-03-10 14:40

  本文選題：豬體　切入點：圖像處理　出處：《農機化研究》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了更好地解決育肥豬的體重預估問題,本研究通過獲取育肥豬在不同生長階段的圖像和質量數(shù)據(jù),利用計算機視覺技術將豬的側視圖像進行預處理、顏色特征處理、閾值分割及圖像形態(tài)學處理,經(jīng)過推導計算求出豬體的側視面積,對一維體尺參數(shù)、側視面積與體重進行數(shù)據(jù)擬合并建立數(shù)學模型。研究結果表明:在只考慮體尺單因素的影響時,擬合出的體重與體尺的相關性較小,其平均誤差也較大。通過比較逐步回歸法與MLP神經(jīng)網(wǎng)絡模型發(fā)現(xiàn):MLP神經(jīng)網(wǎng)絡擬合模型相關性最好,相關性R2可達到0.993,平均相對誤差為1.38%,可以很好地保證估測精度,為測量豬的體重提供新的方法。
[Abstract]:In order to better solve the problem of weight estimation of fattening pigs, the image and quality data of fattening pigs at different growth stages were obtained, and the side-view images of pigs were preprocessed and color features were processed by computer vision technology. After threshold segmentation and image morphology processing, the side-view area of pig body was derived and calculated. A mathematical model was established by combining the data of side-view area and body weight. The results showed that the correlation between body weight and body size was less when considering only the influence of single factor of body size. By comparing the stepwise regression method with the MLP neural network model, it is found that the fitting model has the best correlation, R2 can reach 0.993, and the average relative error is 1.38, which can ensure the estimation accuracy. A new method for measuring the weight of pigs is provided.
【作者單位】： 內蒙古農業(yè)大學機電工程學院;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2014BAD08B05)
【分類號】：S828;TP391.41

【參考文獻】

相關期刊論文 前7條

1 李卓;毛濤濤;劉同海;滕光輝;;基于機器視覺的豬體質量估測模型比較與優(yōu)化[J];農業(yè)工程學報;2015年02期

2 謝振威;;基于多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡的化纖行業(yè)能耗預測研究[J];北京服裝學院學報(自然科學版);2012年04期

3 王文靜;徐建瑜;呂志敏;辛乃宏;;基于機器視覺的水下鲆鰈魚類質量估計[J];農業(yè)工程學報;2012年16期

4 李明;張長利;房俊龍;;基于圖像處理技術的小麥葉面積指數(shù)的提取[J];農業(yè)工程學報;2010年01期

5 付為森;滕光輝;楊艷;;種豬體重三維預估模型的研究[J];農業(yè)工程學報;2006年S2期

6 楊艷;滕光輝;李保明;;利用二維數(shù)字圖像估算種豬體重[J];中國農業(yè)大學學報;2006年03期

7 楊艷;滕光輝;李保明;施正香;;基于計算機視覺技術估算種豬體重的應用研究[J];農業(yè)工程學報;2006年02期

【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

1 張凱;王春光;劉濤;康飛龍;;基于計算機視覺技術育肥豬體重分析研究[J];農機化研究;2017年05期

2 周鴻達;張玉榮;王偉宇;周顯青;陳賽賽;;基于圖像處理玉米水分檢測方法研究[J];河南工業(yè)大學學報(自然科學版);2016年03期

3 高林;楊貴軍;李紅軍;李振海;馮海寬;王磊;董錦繪;賀鵬;;基于無人機數(shù)碼影像的冬小麥葉面積指數(shù)探測研究[J];中國生態(tài)農業(yè)學報;2016年09期

4 時雷;龐曉丹;錢誠;席磊;馬新明;;基于圖像處理技術的小麥群體葉綠素狀況估計研究[J];太原理工大學學報;2016年02期

5 沈德勝;朱良寬;宋佳音;李克新;;基于改進k均值聚類方法的林木冠層孔隙度提取[J];森林工程;2016年02期

6 郭依正;朱偉興;馬長華;陳晨;;基于Isomap和支持向量機算法的俯視群養(yǎng)豬個體識別[J];農業(yè)工程學報;2016年03期

7 田芳;彭彥昆;;生豬肉產(chǎn)量預測的非接觸實時在線機器視覺系統(tǒng)[J];農業(yè)工程學報;2016年02期

8 張麗娜;武佩;宣傳忠;劉艷秋;鄔娟;;羊只體尺參數(shù)測量及其形態(tài)評價研究進展[J];農業(yè)工程學報;2016年S1期

9 武威;劉濤;陳瑛瑛;孫成明;陳雯;楊秉臻;;小麥苗情診斷指標及其監(jiān)測方法研究進展[J];農機化研究;2016年01期

10 朱家驥;朱偉興;;基于星狀骨架模型的豬步態(tài)分析[J];江蘇農業(yè)科學;2015年12期

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 劉同海;李卓;滕光輝;羅城;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的種豬體重預測[J];農業(yè)機械學報;2013年08期

2 劉同海;滕光輝;付為森;李卓;;基于機器視覺的豬體體尺測點提取算法與應用[J];農業(yè)工程學報;2013年02期

3 汪強;席磊;任艷娜;馬新明;;基于計算機視覺技術的煙葉成熟度判定方法[J];農業(yè)工程學報;2012年04期

4 陳幫乾;謝貴水;王紀坤;吳志祥;曹建華;;基于多元回歸與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的橡膠園樹齡遙感反演研究[J];熱帶作物學報;2012年01期

5 杜莉;張建軍;;神經(jīng)網(wǎng)絡在電力負荷預測中的應用研究[J];計算機仿真;2011年10期

6 彭鵬;彭佳紅;;基于多元線性回歸模型的電力負荷預測研究[J];中國安全生產(chǎn)科學技術;2011年09期

7 王潤濤;張長利;房俊龍;王樹文;楊方;田磊;;基于機器視覺的大豆籽粒精選技術[J];農業(yè)工程學報;2011年08期

8 付光棟;王杰;;Acema與Osborne自動飼喂系統(tǒng)的使用對比分析[J];養(yǎng)殖與飼料;2011年05期

9 張志強;牛智有;趙思明;余佳佳;;基于機器視覺技術的淡水魚質量分級[J];農業(yè)工程學報;2011年02期

10 張文輝;馬靜;高九州;;基于多層感知器神經(jīng)元的空間柔性機器人位置跟蹤控制[J];空間控制技術與應用;2011年01期

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 魯敏;王洪坤;;計算機視覺技術在農業(yè)中的應用[J];農機化研究;2008年06期

2 李永奎;劉冬;;計算機視覺技術在農業(yè)生產(chǎn)中的應用[J];農業(yè)科技與裝備;2011年06期

3 鄧繼忠,張?zhí)⿴X,羅錫文;計算機視覺技術在農產(chǎn)品品質檢測中的應用[J];廣東農機;2000年02期

4 陳 健,馬大國;計算機視覺技術在木材加工中的應用[J];林業(yè)機械與木工設備;2002年04期

5 傅雷鳴,薛金林;計算機視覺技術及其在農業(yè)機械中的研究與應用[J];中國農機化;2004年06期

6 劉中合;李邦明;王瑞雪;劉賢喜;劉濤;;計算機視覺技術在農業(yè)機械中的應用[J];農業(yè)裝備與車輛工程;2005年12期

7 袁道軍;劉安國;劉志雄;張方方;;利用計算機視覺技術進行作物生長監(jiān)測的研究進展[J];農業(yè)網(wǎng)絡信息;2007年02期

8 朱從容;;計算機視覺技術在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的應用[J];浙江海洋學院學報(自然科學版);2008年04期

9 王勃;徐靜;;計算機視覺技術在蘋果葉片營養(yǎng)診斷上的應用[J];農機化研究;2008年03期

10 李朝東;崔國賢;盛暢;謝寧;李望;;計算機視覺技術在農業(yè)領域的應用[J];農機化研究;2009年12期

相關會議論文 前8條

1 趙冬;雷雨成;;計算機視覺技術在工程領域的應用[A];2000年上海市系統(tǒng)仿真學會學術年會論文專輯[C];2000年

2 袁麗君;;計算機視覺技術在高速公路監(jiān)控系統(tǒng)中的應用研究[A];《IT時代周刊》2013年度論文集[C];2013年

3 李長纓;滕光輝;趙春江;喬曉軍;武聰玲;;利用計算機視覺技術實現(xiàn)對溫室植物生長的無損監(jiān)測[A];《中國設施農業(yè)可持續(xù)發(fā)展》論壇論文資料匯編[C];2010年

4 戴曙光;穆平安;金fE宏;;計算機視覺技術在車燈零件檢測中的應用研究[A];首屆信息獲取與處理學術會議論文集[C];2003年

5 穆平安;戴曙光;金暄宏;施華;;基于計算機視覺技術的穩(wěn)定器性能的自動檢測[A];第二屆全國信息獲取與處理學術會議論文集[C];2004年

6 陳駿;孫喜太;吳鴻雁;仇毓東;張麗華;丁義濤;;基于計算機視覺技術的大鼠肝內血管三維重建[A];第十二屆中國體視學與圖像分析學術會議論文集[C];2008年

7 楊艷;滕光輝;李保明;施正香;馬亮;;基于計算機視覺技術估算種豬體重的應用研究初探[A];中國數(shù)字農業(yè)與農村信息化學術研究研討會論文集[C];2005年

8 朱奎義;程寶福;;計算機視覺技術在線路檢測中的應用[A];擴大鐵路對外開放、確保重點物資運輸——中國科協(xié)2005年學術年會鐵道分會場暨中國鐵道學會學術年會和粵海通道運營管理學術研討會論文集[C];2005年

相關重要報紙文章 前2條

1 本報記者　卞晨光;計算機視覺技術獲重大進展[N];科技日報;2006年

2 本報記者 鞏崢 通訊員 谷春寶;國際文體項目落戶“煤鄉(xiāng)”[N];北京日報;2014年

相關博士學位論文 前6條

1 潘新;基于計算機視覺技術的草地牧草數(shù)字化系統(tǒng)研究[D];中國農業(yè)科學院;2014年

2 許儒航;基于計算機視覺技術的建設項目監(jiān)管機理及方法研究[D];華北電力大學;2015年

3 岳曉峰;計算機視覺技術及其在工業(yè)中應用的研究[D];吉林大學;2006年

4 王彪;計算機視覺技術在低空突防與精確打擊中的應用研究[D];南京航空航天大學;2005年

5 張彥娥;基于計算機視覺技術溫室作物長勢診斷機理與方法研究[D];中國農業(yè)大學;2005年

6 辜嘉;基于計算機視覺技術的心血管圖像建模與分析[D];東南大學;2005年

相關碩士學位論文 前10條

1 田岳;基于低秩表示的病蟲害檢測方法的研究[D];北京工業(yè)大學;2015年

2 姜振興;基于Kinect的人體康復系統(tǒng)研究與設計[D];中國海洋大學;2015年

3 樸松林;計算機視覺技術在液體全自動灌裝機上的研究[D];吉林大學;2011年

4 蔣麗華;基于計算機視覺技術的葉綠素含量檢測系統(tǒng)[D];蘇州大學;2009年

5 萬新民;基于近紅外光譜分析技術和計算機視覺技術的豬肉品質檢測的研究[D];江蘇大學;2010年

6 岳衛(wèi)宏;計算機視覺技術在齒輪測量中的應用研究[D];武漢理工大學;2005年

7 霍丙全;基于計算機視覺技術的人參等級評定的研究[D];吉林大學;2005年

8 王成琳;基于計算機視覺技術的熏烤肉安全檢測方法研究[D];齊齊哈爾大學;2013年

9 馮甲一;基于計算機視覺技術的葉類蔬菜新鮮度檢測分級研究[D];南京農業(yè)大學;2012年

10 左建軍;計算機視覺技術在社會公共服務中的應用研究[D];貴州民族大學;2013年

，

本文編號：1593777