發(fā)布時間：2017-12-17 14:32

  本文關鍵詞：基于圖像動態(tài)獲取的水產養(yǎng)殖智能投餌機控制系統研究

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【摘要】：水產品需求量的急劇增加促使水產養(yǎng)殖業(yè)迅速發(fā)展,產業(yè)規(guī)模不斷擴大。采用科學合理的餌料投放方法,在滿足養(yǎng)殖對象攝食需求的同時避免剩余餌料污染水質,這是精細化水產養(yǎng)殖進一步發(fā)展的必然趨勢。針對現有投餌機控制系統中缺乏養(yǎng)殖現場信息反饋、餌料投放全憑人工判斷等缺陷,課題設計了基于圖像動態(tài)獲取的水產養(yǎng)殖智能投餌機控制系統,將圖像處理和預測控制應用于浮餌投放控制,達到降低餌料成本和提高養(yǎng)殖效益的目的。課題圍繞圖像動態(tài)獲取和浮餌投放預測控制這兩個關鍵技術,進行了以下研究:(1)針對現有投餌機控制系統不能反饋魚群實時攝食信息這一問題,利用CMOS工業(yè)相機采集浮餌圖像,并通過圖像處理結果對魚群攝食活力進行量化。相機采集浮餌圖像時,既要確保大范圍水域監(jiān)測,又要滿足微小浮餌識別。為此,設計了二維旋轉采集機構,實現浮餌圖像自動采集。(2)由相機和二維旋轉機構組成的圖像采集模塊動態(tài)獲取目標水域浮餌圖像,這些圖像之間存在重疊區(qū)域,需要進行預處理、配準以及合成等圖像拼接操作,才能得到剩余浮餌的完整圖像。利用腐蝕和膨脹算法處理拼接好的浮餌圖像,并分析圖像中單個浮餌、粘連浮餌和非浮餌物質的幾何特征。根據幾何特征參數和圖像中目標物體分類結果建立LS-SVM(最小二乘支持向量機)浮餌識別模型,完成浮餌識別和數量統計。(3)針對養(yǎng)殖系統中難以用傳統方法解決浮餌投放量的問題,提出了浮餌投放預測控制方法,以剩余浮餌數和魚群攝食活力為輸入變量,浮餌投放時間為輸出變量,建立LS-SVM預測模型,通過遺傳算法滾動優(yōu)化,并進行反饋校正,實現浮餌投放的預測控制。(4)在完成圖像動態(tài)獲取和浮餌投放預測控制的基礎上,設計投餌機控制模塊,并開發(fā)基于ARM-Linux系統的投餌機控制程序。利用搭建的投餌機控制系統實驗平臺進行浮餌識別和浮餌投放實驗,并對系統的性能進行分析。仿真和實驗結果表明,基于圖像動態(tài)獲取的水產養(yǎng)殖智能投餌機控制系統不僅擴大了目標水域監(jiān)測范圍,而且提高了浮餌識別精度,相對誤差小于5%。該系統既實現了浮餌合理投放,減少浪費,又提高了浮餌投放自動化程度,符合精細化水產養(yǎng)殖需求。
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S969.31;TP391.41

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