基于機(jī)器視覺的奶牛體尺參數(shù)測量研究
[Abstract]:The body size parameters of dairy cows are a very important parameter in evaluating the growth of dairy cows, including cow body height, oblique length, rump angle, nipple length and so on, which is of great significance to cow breeding. The traditional body size data of dairy cows are obtained by manual direct contact measurement. This kind of measurement method has a large workload and relatively difficult measuring conditions, which affects the normal living habits of dairy cows. The visual measurement technology in machine vision has the advantages of not contact with the observed object, no visual fatigue phenomenon, high measurement accuracy and strong stability. The visual measurement technology is applied to the measurement of dairy cow body size, and the machine vision technology is applied to the field of dairy cattle breeding, so as to speed up the realization of fine feeding and breeding of dairy cows. Combined with camera calibration, contour extraction, SIFT feature point matching and other image processing techniques, machine vision is applied to cow body size measurement, the purpose of which is to obtain the body size data of dairy cows and realize the visual measurement of cow body size. The main research contents are as follows: (1) the traditional camera calibration is described in detail, and the camera imaging model is established; the principle of binocular vision measurement is introduced, and the mathematical model of visual measurement is established. Zhang Zhengyou calibration method, which uses plane chessboard as calibration object, is designed and made for the selected software. The calibration board of circular marking point is used to obtain the internal and external camera parameters of the camera through monocular and binocular calibration tests. (2) the visual measurement system is introduced. According to the needs of the measurement system, the camera type, lens, image acquisition card and other hardware are selected, and the HALCON software with powerful image processing function is selected. Aiming at the research of dairy cow outline feature extraction. (3) the SIFT feature point matching algorithm is introduced. Firstly, the multi-scale spatial extreme point detection of the image is carried out, then the feature key points are obtained and the key points are accurately located and analyzed, then the main direction of the key points is calculated, and finally the construction of the descriptive points is realized, and the feature vector of the image features is obtained. The purpose of detecting the extreme points and accurately locating the key points in the multi-scale space is to extract the extreme points in the DOG scale space and optimize them to obtain the feature points. The preliminary test shows that the measurement system can realize the measurement of dairy cow body size, and has the characteristics of stable work and high measurement accuracy, which lays a foundation for further study of cow body size and body condition and the realization of digital breeding, and has a good market application prospect.
【學(xué)位授予單位】:山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:S823;S818.9
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,本文編號(hào):2504814
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