本文關(guān)鍵詞：基于嵌入式機器視覺的浮餌自動投放裝置研制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)由粗放走向精細化是必然趨勢。目前我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)呈現(xiàn)單位產(chǎn)量低、效益低、污染嚴(yán)重、可持續(xù)性差、機械化和自動化程度不高等現(xiàn)狀,嚴(yán)重限制了水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的高效發(fā)展。另外傳統(tǒng)投飼手段采用人工投飼方式,成本越來越高,并且全憑主觀意識判斷投飼量,數(shù)量過高會浪費飼料、增加成本、污染養(yǎng)殖環(huán)境,數(shù)量過低會導(dǎo)致養(yǎng)殖對象生長參差不齊。因此本課題利用先進的嵌入式機器視覺技術(shù)研發(fā)水產(chǎn)養(yǎng)殖自動投飼裝置,能夠合理使用飼料,提高養(yǎng)殖效益。目前,國內(nèi)利用嵌入式機器視覺和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)相結(jié)合的技術(shù)研究較少。本課題用圖像分析技術(shù)與嵌入式技術(shù)相結(jié)合實現(xiàn)嵌入式機器視覺在水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)中的應(yīng)用,主要內(nèi)容可歸納為以下幾方面:(1)運用分水嶺算法識別池塘水面浮餌圖像。分水嶺算法屬于區(qū)域檢測分割方法,使用分水嶺算法對圖片中的浮餌進行分割,并與常見的幾種邊緣檢測分割算法的效果作對比,發(fā)現(xiàn)區(qū)域檢測分割的方法更適合浮餌分割。但是在分水嶺算法進行浮餌目標(biāo)分割過程中容易出現(xiàn)過分割問題,所以先采用濾波去噪、灰度增強及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與分水嶺算法相結(jié)合的圖像處理方法,再使用分水嶺分割浮餌圖像,并基于最小二乘支持向量機對圖像中的浮餌進行識別和個數(shù)統(tǒng)計。(2)基于模糊控制方法對投飼系統(tǒng)有效控制。由于投飼控制系統(tǒng)具有非線性、時變性、多變量耦合等特征,使用傳統(tǒng)方法很難實現(xiàn)精細化投喂,所以本課題在投飼控制系統(tǒng)中加入模糊控制方法。根據(jù)模糊控制的基本原理和結(jié)構(gòu)建立以剩余浮餌數(shù)和魚群進食速度為輸入變量,投餌時間為輸出變量的模糊控制器以及模糊控制表。通過投飼實驗證實模糊控制可以降低殘餌量和提高養(yǎng)殖效益。在解決上述關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上并完成相關(guān)平臺搭建和具體實驗后,得出的研究結(jié)果表明:使用機器視覺的浮餌自動投放裝置,浮餌識別率較高,投料比較合理,浮餌浪費較少,能有效提高投飼效益,符合精細化水產(chǎn)養(yǎng)殖的需求。
【關(guān)鍵詞】：嵌入式機器視覺 最小二乘支持向量機 分水嶺算法 模糊控制方法 自動投餌機
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀與分析12-14
• 1.2.1 自動投飼機研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 嵌入式視覺技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢14
• 1.3 主要研究內(nèi)容14-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 浮餌自動投放裝置設(shè)計方案17-26
• 2.1 引言17
• 2.2 浮餌自動投放系統(tǒng)設(shè)計需求17
• 2.3 浮餌自動投放系統(tǒng)設(shè)計方案17-22
• 2.3.1 浮餌信息采集18-20
• 2.3.2 浮餌投放控制20-22
• 2.3.3 浮餌遠程監(jiān)控22
• 2.4 浮餌自動投放系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)22-25
• 2.4.1 基于嵌入式機器視覺的浮餌自動識別技術(shù)22-24
• 2.4.2 基于模糊控制技術(shù)的投飼控制方法24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于嵌入式圖像處理的浮餌識別算法研究26-45
• 3.1 引言26
• 3.2 攝食活性量化方法26-28
• 3.2.1 魚群攝食活性量化26-27
• 3.2.2 基于計算機視覺的魚群攝食活性指數(shù)27-28
• 3.3 浮餌圖像預(yù)處理28-32
• 3.3.1 背景擾動分析及浮餌目標(biāo)初步提取28-29
• 3.3.2 圖像濾波去噪29-31
• 3.3.3 圖像灰度增強31-32
• 3.4 分水嶺分割算法32-35
• 3.4.1 區(qū)域生長型分水嶺算法32-33
• 3.4.2 分水嶺算法的數(shù)學(xué)描述33-34
• 3.4.3 分水嶺算法的浮餌目標(biāo)分割34-35
• 3.5 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在浮餌圖像中的應(yīng)用35-37
• 3.5.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)35
• 3.5.2 圖像腐蝕35-36
• 3.5.3 圖像膨脹36-37
• 3.6 基于最小二乘支持向量機的浮餌識別與統(tǒng)計37-43
• 3.6.1 最小二乘支持向量機37-39
• 3.6.2 基于最小二乘支持向量機的浮餌識別39-42
• 3.6.3 基于識別結(jié)果的浮餌個數(shù)統(tǒng)計42-43
• 3.7 提高嵌入式機器視覺圖像處理速度研究43-44
• 3.8 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于模糊控制方法的投喂技術(shù)研究45-54
• 4.1 引言45
• 4.2 模糊控制原理45-48
• 4.2.1 模糊控制基本原理45-46
• 4.2.2 模糊控制系統(tǒng)組成46-48
• 4.3 模糊控制器的研究48-53
• 4.3.1 控制系統(tǒng)流程分析48-49
• 4.3.2 模糊控制器結(jié)構(gòu)設(shè)計49
• 4.3.3 模糊變量論域及其隸屬函數(shù)49-52
• 4.3.4 基于模糊控制方法的自動投放流程及模糊規(guī)則表的建立52-53
• 4.4 本章小節(jié)53-54
• 第5章 自動投飼裝置研制與實驗分析54-70
• 5.1 引言54
• 5.2 自動投飼系統(tǒng)54-59
• 5.2.1 投飼控制系統(tǒng)硬件平臺搭建55-56
• 5.2.2 數(shù)據(jù)通信與存儲設(shè)計56-57
• 5.2.3 其他模塊設(shè)計57-59
• 5.3 投飼控制系統(tǒng)軟件平臺實現(xiàn)59-65
• 5.3.1 浮餌自動投飼控制程序開發(fā)環(huán)境搭建59-61
• 5.3.2 浮餌圖像采集61-62
• 5.3.3 浮餌圖像顯示62
• 5.3.4 浮餌圖像傳輸62-64
• 5.3.5 嵌入式機器視覺圖像處理視覺庫OpenCV64-65
• 5.4 投飼實驗與分析65-69
• 5.4.1 浮餌識別實驗及誤差分析65-66
• 5.4.2 浮餌自動投飼實驗66-69
• 5.5 本章小節(jié)69-70
• 第6章 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 總結(jié)70
• 6.2 展望70-72
• 參考文獻72-76
• 致謝76-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間的成果77

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