近年來,為響應(yīng)海洋強國戰(zhàn)略總體要求,我國大力發(fā)展海水養(yǎng)殖業(yè),最初以淺海灘涂為主要養(yǎng)殖區(qū)域,但隨著海水養(yǎng)殖的興起,諸多問題如水體富營養(yǎng)化、養(yǎng)殖區(qū)域過密等相繼出現(xiàn),這就要求開拓更廣闊的養(yǎng)殖空間,隨后養(yǎng)殖業(yè)重心逐漸轉(zhuǎn)向深遠海區(qū)域,深遠海養(yǎng)殖裝備也逐漸成為研究熱點。但由于深海養(yǎng)殖環(huán)境惡劣,常出現(xiàn)臺風(fēng)、風(fēng)暴潮等海洋災(zāi)害性天氣,且深海區(qū)域常伴有不同程度的風(fēng)浪流等耦合作用,這就對深遠海養(yǎng)殖裝備有了很高的要求,要求結(jié)構(gòu)抗風(fēng)浪性強的同時,一些配套設(shè)施也要協(xié)同發(fā)展。網(wǎng)箱結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中最為關(guān)鍵的就是其網(wǎng)衣系統(tǒng)的狀態(tài),若網(wǎng)衣系統(tǒng)發(fā)生破損情況,則會導(dǎo)致大量魚類逃逸,這不僅會造成嚴重的經(jīng)濟損失,還有可能導(dǎo)致生物物種入侵,破壞海洋自然生態(tài)環(huán)境,這就要求對網(wǎng)箱系統(tǒng)要進行定期的巡檢工作。目前的巡檢工作主要是通過工作人員潛入深海環(huán)境進行網(wǎng)目的排查,標記破損位置,之后進行補救工作。但這種方法不僅效率低成本高,還不能保證工作人員的安全。故而對網(wǎng)箱結(jié)構(gòu)的網(wǎng)衣系統(tǒng)進行非接觸式的檢測研究亟需進行,為智慧海洋提供新的思路。本文基于機器視覺通過水下機器人ROV對水下網(wǎng)衣狀態(tài)進行獲取,利用數(shù)字圖像處理相關(guān)方法提出新的非接觸式網(wǎng)衣破損檢測方法... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究進展
        1.2.1 水下機器人發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 水下網(wǎng)衣狀態(tài)檢測研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究工作和內(nèi)容安排
2 數(shù)字圖像處理方法概述
    2.1 數(shù)字圖像概念
    2.2 數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容
        2.2.1 數(shù)字圖像處理的特點
        2.2.2 數(shù)字圖像處理的運算方法
        2.2.3 數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容
    2.3 數(shù)字圖像處理檢測方法
    2.4 小結(jié)
3 水下網(wǎng)衣圖像預(yù)處理
    3.1 關(guān)鍵幀技術(shù)
    3.2 ROI區(qū)域選取
    3.3 雙邊帶濾波方法
    3.4 基于OSTU法的圖像二值化
    3.5 小結(jié)
4 水下網(wǎng)衣破損檢測
    4.1 Harris角點檢測法
    4.2 網(wǎng)孔特征梯度檢測方法
        4.2.1 研究對象的轉(zhuǎn)換——二值圖像取反
        4.2.2 網(wǎng)孔識別分割法
        4.2.3 網(wǎng)孔特征梯度曲線法
    4.3 小結(jié)
5 水下網(wǎng)衣狀態(tài)檢測試驗
    5.1 水下實驗設(shè)備及條件
    5.2 無附著物破損網(wǎng)衣實驗及結(jié)果
    5.3 實際海域真實帶附著物網(wǎng)衣檢測實驗及結(jié)果
        5.3.1 帶附著物網(wǎng)衣破損檢測結(jié)果
        5.3.2 真實海域水下網(wǎng)衣附著程度檢測結(jié)果
    5.4 小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號：3413003