马志艳;吴佳俊;周明刚;张淑霞

湖北工业大学农机工程研究设计院

鱼苗分级;视觉测量;粘连分割;细化算法;深度信息

在水产养殖过程中，及时准确地获取鱼苗形体尺寸十分重要。传统人工取样测量方式费时费力，无法满足智慧水产发展的需求。以体长分布在20～100 mm的草鱼(Ctenopharyngodon idella)鱼苗为对象，提出了一种基于视觉的鱼体体长快速测量方法，可在无参照和非接触情况下对试验鱼苗进行快速准确体长测量。首先利用RGB-D相机获取目标深度信息和灰度图像，通过图像处理完成目标鱼体与背景分割；进一步对可能存在的粘连鱼群图像提取对应的凹区域和凹点，完成基于凹点的鱼苗个体分离；然后利用改进的细化算法提取鱼体骨架，并筛选出骨架关键点；最后结合图像深度信息完成骨架点三维坐标的转换，实现鱼苗全长准确测量。结果显示，该方法对试验鱼苗全长测量的平均绝对误差为1.62 mm,平均相对误差为4.24%。研究结果可以为水产养殖业分级饲养、智能投喂等应用提供非接触测量技术支持。