本文關(guān)鍵詞：基于圖像動(dòng)態(tài)獲取的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能投餌機(jī)控制系統(tǒng)研究

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【摘要】：水產(chǎn)品需求量的急劇增加促使水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)迅速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大。采用科學(xué)合理的餌料投放方法,在滿足養(yǎng)殖對(duì)象攝食需求的同時(shí)避免剩余餌料污染水質(zhì),這是精細(xì)化水產(chǎn)養(yǎng)殖進(jìn)一步發(fā)展的必然趨勢(shì)。針對(duì)現(xiàn)有投餌機(jī)控制系統(tǒng)中缺乏養(yǎng)殖現(xiàn)場(chǎng)信息反饋、餌料投放全憑人工判斷等缺陷,課題設(shè)計(jì)了基于圖像動(dòng)態(tài)獲取的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能投餌機(jī)控制系統(tǒng),將圖像處理和預(yù)測(cè)控制應(yīng)用于浮餌投放控制,達(dá)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(dòng)態(tài)獲取和浮餌投放預(yù)測(cè)控制這兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù),進(jìn)行了以下研究:(1)針對(duì)現(xiàn)有投餌機(jī)控制系統(tǒng)不能反饋魚群實(shí)時(shí)攝食信息這一問題,利用CMOS工業(yè)相機(jī)采集浮餌圖像,并通過圖像處理結(jié)果對(duì)魚群攝食活力進(jìn)行量化。相機(jī)采集浮餌圖像時(shí),既要確保大范圍水域監(jiān)測(cè),又要滿足微小浮餌識(shí)別。為此,設(shè)計(jì)了二維旋轉(zhuǎn)采集機(jī)構(gòu),實(shí)現(xiàn)浮餌圖像自動(dòng)采集。(2)由相機(jī)和二維旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)組成的圖像采集模塊動(dòng)態(tài)獲取目標(biāo)水域浮餌圖像,這些圖像之間存在重疊區(qū)域,需要進(jìn)行預(yù)處理、配準(zhǔn)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(gè)浮餌、粘連浮餌和非浮餌物質(zhì)的幾何特征。根據(jù)幾何特征參數(shù)和圖像中目標(biāo)物體分類結(jié)果建立LS-SVM(最小二乘支持向量機(jī))浮餌識(shí)別模型,完成浮餌識(shí)別和數(shù)量統(tǒng)計(jì)。(3)針對(duì)養(yǎng)殖系統(tǒng)中難以用傳統(tǒng)方法解決浮餌投放量的問題,提出了浮餌投放預(yù)測(cè)控制方法,以剩余浮餌數(shù)和魚群攝食活力為輸入變量,浮餌投放時(shí)間為輸出變量,建立LS-SVM預(yù)測(cè)模型,通過遺傳算法滾動(dòng)優(yōu)化,并進(jìn)行反饋校正,實(shí)現(xiàn)浮餌投放的預(yù)測(cè)控制。(4)在完成圖像動(dòng)態(tài)獲取和浮餌投放預(yù)測(cè)控制的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)投餌機(jī)控制模塊,并開發(fā)基于ARM-Linux系統(tǒng)的投餌機(jī)控制程序。利用搭建的投餌機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行浮餌識(shí)別和浮餌投放實(shí)驗(yàn),并對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行分析。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于圖像動(dòng)態(tài)獲取的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能投餌機(jī)控制系統(tǒng)不僅擴(kuò)大了目標(biāo)水域監(jiān)測(cè)范圍,而且提高了浮餌識(shí)別精度,相對(duì)誤差小于5%。該系統(tǒng)既實(shí)現(xiàn)了浮餌合理投放,減少浪費(fèi),又提高了浮餌投放自動(dòng)化程度,符合精細(xì)化水產(chǎn)養(yǎng)殖需求。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S969.31;TP391.41

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本文編號(hào)：1300496