本文關(guān)鍵詞：生豬肉產(chǎn)量預(yù)測(cè)的非接觸實(shí)時(shí)在線機(jī)器視覺系統(tǒng)

  更多相關(guān)文章： 機(jī)器視覺 模型 特征提取 生豬 體質(zhì)量 體尺參數(shù) 肉產(chǎn)量預(yù)測(cè)

【摘要】：為了準(zhǔn)確估測(cè)生豬肉產(chǎn)量,該文提出了一種自動(dòng)提取生豬活體特征的方法,建立了生豬肉產(chǎn)量預(yù)測(cè)算法。首先,基于自主研發(fā)的生豬肉產(chǎn)量預(yù)測(cè)的機(jī)器視覺系統(tǒng)裝置實(shí)時(shí)采集54頭活體大白豬的俯視圖和側(cè)視圖,然后根據(jù)圖像處理技術(shù)對(duì)所得的圖像進(jìn)行分析,提取生豬的體長(zhǎng)、胸寬、臀寬、體高等體尺參數(shù)值;同時(shí)通過(guò)稱量裝置獲得每頭豬的活體質(zhì)量。其次,將54頭生豬樣品按2∶1的比例分為校正集和驗(yàn)證集,基于體長(zhǎng)、胸寬、臀寬、體高和體質(zhì)量5個(gè)特征參數(shù)分別利用多元線性回歸法(multiple linear regression,MLR)和偏最小二乘回歸法(partial least-squares regression,PLSR)建立不同的肉產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型,通過(guò)比較各預(yù)測(cè)模型的估測(cè)精度、相關(guān)系數(shù)等,確定最佳預(yù)測(cè)模型。分析結(jié)果表明,5個(gè)參數(shù)中體質(zhì)量對(duì)肉產(chǎn)量預(yù)測(cè)的權(quán)重最大;偏最小二乘回歸方法的預(yù)測(cè)結(jié)果較好,最佳預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.95,預(yù)測(cè)誤差為3.09 kg。試驗(yàn)結(jié)果證實(shí),在檢測(cè)系統(tǒng)中使用基于生豬的體尺參數(shù)和體質(zhì)量建立的偏最小二乘回歸預(yù)測(cè)模型可快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)生豬肉產(chǎn)量,適于實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用。
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院國(guó)家農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)裝備研發(fā)分中心;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)器視覺 模型 特征提取 生豬 體質(zhì)量 體尺參數(shù) 肉產(chǎn)量預(yù)測(cè)
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAH04B00)
【分類號(hào)】：S828;S818.9
【正文快照】： 0引言在豬肉產(chǎn)業(yè)鏈中,生豬的肉產(chǎn)量直接影響了生豬養(yǎng)殖、收購(gòu)和屠宰環(huán)節(jié)中的經(jīng)濟(jì)效益,在各個(gè)環(huán)節(jié)都受到人們的重視。常規(guī)方法中,生豬肉產(chǎn)量[1]的統(tǒng)計(jì)是根據(jù)生豬的出欄體質(zhì)量乘以產(chǎn)肉率獲得的,其中產(chǎn)肉率是常識(shí)性指標(biāo),取值在80%左右。目前,生豬收購(gòu)和屠宰商家與養(yǎng)殖者進(jìn)行交易

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