【摘要】：隨著數(shù)字化農(nóng)業(yè)進(jìn)程的發(fā)展,利用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行生豬養(yǎng)殖方面研究已成為許多研究人員關(guān)注的熱點(diǎn)之一。機(jī)器視覺中外界光環(huán)境對(duì)采集圖像的質(zhì)量具有較大影響,但是較多豬體質(zhì)量監(jiān)測方面研究的焦點(diǎn)集中在圖像算法方面,忽視外界光環(huán)境的重要性,缺乏量化評(píng)價(jià)機(jī)器視覺光環(huán)境優(yōu)劣的方法。該文基于豬體質(zhì)量檢測平臺(tái),利用LabVIEW軟件編程分析實(shí)際光環(huán)境條件下拍攝圖像質(zhì)量。經(jīng)現(xiàn)場試驗(yàn)分析,理想圖像、曝光過度圖像、自然光圖像、陰陽圖像4類圖像在曝光參數(shù)和照度均勻度參數(shù)有明顯區(qū)別:理想圖像和曝光過度圖像的照度均勻度參數(shù)均滿足照明工程標(biāo)準(zhǔn)要求,理想圖像曝光正常比率較高;自然光圖像和陰影圖像的照度均勻度參數(shù)不滿足照明工程標(biāo)準(zhǔn)要求,且曝光正常率偏低。該文采用曝光正常,最小照度與最大照度比值U10.7和最小照度與平均照度比值U20.8判斷實(shí)現(xiàn)理想圖像篩選,便于研究者前期圖像預(yù)處理工作。
[Abstract]:With the development of digital agriculture, the use of machine vision technology in pig breeding has become one of the hotspots of many researchers. The boundary light environment of machine vision has a great influence on the quality of image acquisition, but more pig body quality monitoring focuses on image algorithm, neglects the importance of external light environment, and lacks a quantitative method to evaluate the quality of machine vision light environment. In this paper, based on the pig body mass detection platform, LabVIEW software is used to program and analyze the image quality under the actual light environment. Through field test analysis, the ideal image, overexposed image, natural light image and yin and yang image are obviously different in exposure parameters and illuminance uniformity parameters: the illuminance uniformity parameters of ideal image and overexposed image meet the requirements of lighting engineering standard, and the ideal image exposure normal ratio is high; The illuminance uniformity parameters of natural light image and shadow image do not meet the requirements of lighting engineering standard, and the normal exposure rate is on the low side. In this paper, normal exposure, the ratio of minimum illuminance to maximum illuminance U10.7 and the ratio of minimum illuminance to average illuminance U20.8 are used to determine the ideal image screening, which is convenient for researchers to preprocess the image in the early stage.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院農(nóng)業(yè)部設(shè)施農(nóng)業(yè)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：“十二五”國家科技支撐項(xiàng)目(2014BAD08B05)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2508333