CN110741964A - 一种计算机辅助下的自动化羊只识别及羊体测定装置 - Google Patents
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Abstract
发明公开了一种计算机辅助下的自动化羊只识别及羊体测定装置，框体、顶板、入口门、入口门电机、出口门、出口门电机、台阶、红外传感器A、红外传感器B、耳标识别器、可调节背景板、双目摄像头、称重装置和计算机，所述框体上方设置有顶板，所述框体内设置有可调节背板，所述入口门护栏的外栏杆内侧下方安装有一组红外传感器A，所述入口门护栏内栏杆的内侧下方位置安装有一组红外传感器B，所述入口门护栏内测上方位置安装有耳环识别器，所述双目摄像机安装在安装架下端且正对背景板，所述框体下方安装有称重装置，所述装置之间电连接，本发明实现了无接触、全自动化且方便操作能够提高效率的功能。
Description
技术领域
发明涉及羊只养殖管理领域领域，具体的说是一种计算机辅助下的自动化羊只识别及羊体测定装置。
背景技术
在羊业生产中，羊只的羊体性能是非常最重要的，它不仅能为养殖人员提供参考数据，从而更加科学地指导生产，还是育种工作中不可或缺的资料。
现今国内测量这几个数据时主要是通过抓羊，绑定后手工测量，或者是仪器测量，羊具有动物的天然属性即好动性，测量时必须对羊进行保定。因此人工对活羊的测量非常费时费力，工作效率非常低。而且很难快速且准确的找到其各部位的位置，位置不准确，数据即会失真，导致人工测量误差非常大，而且人工赶抓羊的过程中，羊会产生应激，不利于其生长，同时存在养殖场“用人贵、用人难、标准化水平参差不齐、舍饲养殖效益差”等实际状况。
利用机械、电子通信、信息等技术研发一种羊体重体尺全自动测量测定系统将极大地方便体尺性能测定，显著提高选种准确性和效率，因此设计一种无接触、全自动化且方便操作能够提高效率的羊体检测装置，正是发明人要解决的问题。
发明内容
针对现有技术的不足，发明的目的是提供一种计算机辅助下的自动化羊只识别及羊体测定装置，能够利用机械、电子通信、信息等技术，实现了无接触、全自动化且方便操作能够提高效率的功能。
1. 发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种计算机辅助下的自动化羊只识别及羊体测定装置，包括框体、顶板、入口门、入口门电机、出口门、出口门电机、台阶、红外传感器A、红外传感器B、耳标识别器、可调节背景板、双目摄像头、称重装置和计算机，所述框体为长方体，所述框体上方设置有顶板，所述框体内设置有可调节背板且与前框体平行，所述前框体设置有围栏，所述框体后部分设置有两个框架梁，所述框架梁上梁安装有调节杆，所述调节杆与可调节背景板相连，所述框体设置有入口门、出口门，所述入口门、出口门处分别设置有台阶，所述入口门上方位置的顶板上安装有入口门电机，所述出口门上方位置的顶板上上安装有出口门电机，所述台阶处分别设置有护栏，所述入口门护栏的外栏杆内侧下方安装有一组红外传感器A，所述入口门护栏内栏杆的内侧下方位置安装有一组红外传感器B，所述入口门护栏内测上方位置安装有耳环识别器，所述框体的前方上横梁中央处设置有L形安装架，所述双目摄像机安装在安装架下端且正对背景板，所述框体下方安装有称重装置且装置平面与台阶的高度相等，所述红外传感器A、红外传感器B、入口门电机、出口门电机、耳标识别器、双目摄像机、称重装置、计算机之间电连接。
进一步，每组所述传感器为长条状且对称安装。
进一步所述入口门、出口门为双扇门，所述入口门、出后门门轴连接有凸轮圆盘，所述圆盘与电机传动连接，所述电机的数量为4个。
本发明还提供了一种计算机辅助下的自动化羊只识别方法，包括以下步骤：
步骤一、提供权利要求1所述的无接触全自动化的羊体检测装置。
步骤二、根据需要测量体尺参数的羊只大小调节可调节背景板，其目的限制羊只转身，使其侧身正对着摄像头。
步骤三、当红外传感器A信号从无到有，通过耳标识别器检测耳标编号，给控制信号控制出口门电机关闭出口门，控制入口门电机打开入口门。
步骤四、当红外传感器B信号从有到无，给控制信号控制入口门电机关闭入口门。同时通过称重装置检测体重是否为零，如果为零表示羊只并未进入，流程异常，则回到步骤三重启控制流程，否则继续。
步骤五、开启双目摄像头开始拍摄。
步骤六、拍摄一组图像左、右图像截取轮廓并进行对比，背景减法、分区域阈值分割提取轮廓，耗时0.2-0.3秒。
步骤七、判断左、右轮廓的相似度，利用OPENCV库提供的matchShapes函数，通过统计将返回值阈值设置为0.1，大于则不相似，不相似的数据库写丢掉，相似进入下一步骤，耗时0.001秒。
步骤八、判断左、右轮廓姿态，从第一个像素点开始，比较其与周围5*5范围内像素值，确定其最终为0或255，后将获取的图像进行关节点提取，完成图像保存下来，作为数据进行svm模型训练，得到姿态模型，从而判断是否为标准姿态，非标准轮廓姿态数据库写丢掉，标准进入下一步骤，耗时0.13秒。
步骤九、根据曲率，最高点等数学特征求得特征点坐标，耗时0.1秒。
步骤十、通过上一步骤得到的左右图片中二维坐标信息，计算各个特征点的三维坐标，计算各体尺长度，耗时0.02秒。
步骤十一、检测数据库中的没有写丢掉的拍摄图像是否达到10组，否则回到步骤五。
步骤十二、拍摄完毕，给控制信号控制出口门电机打开出口门。
步骤十三、使用布谷鸟算法多组数据进行融合，臀高为比较稳定数据，然后以臀高与体长、体高等之间的关系设置范围为置信度，对其他体尺数据进行融合，得到最终的体尺数据。
步骤十四、将羊体尺寸数据存储到数据库中。
步骤十五、导出数据。
发明的有益效果是：
本发明通过设计羊体测定装置并利用计算机视觉方法，对羊体进行测定，使得设备全自动化，不需要进行人工干预测量，10秒内无接触完全自动地完成羊只的体尺测量工作，精度达到97%-99%，在降低了成本提高了效率与精度，实现了无接触、全自动化且方便操作能够提高效率的功能。
附图说明
图1是本发明装置结构示意图。
图2是本发明流程框图。
图3是本发明计算体尺流程框图。
附图说明：框体1；可调节背景板2；入口门3；出口门4；电机5；红外传感器A6；红外传感器B7；耳标识别器8；称重装置9；L形安装架10；框架梁11。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述发明，应理解，这些实施例仅用于说明发明而不用于限制发明的范围。此外应理解，在阅读了发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落在申请所附权利要求书所限定的范围。
参见图1至2是发明结构示意图、电路系统框图，包括框体1、顶板、入口门3、入口门3电机5、出口门4、出口门4电机5、台阶、红外传感器A6、红外传感器B7、耳标识别器、可调节背景板2、双目摄像头、称重装置9和计算机，所述框体1为长方体，所述框体1上方设置有顶板，所述框体1内设置有可调节背板且与前框体1平行，所述前框体1设置有围栏，所述框体1后部分设置有两个框架梁11，所述框架梁11上梁安装有调节杆，所述调节杆与可调节背景板2相连，所述框体1设置有入口门3、出口门4，所述入口门3、出口门4处分别设置有台阶，所述入口门3上方位置的顶板上安装有入口门3电机5，所述出口门4上方位置的顶板上上安装有出口门4电机5，所述台阶处分别设置有护栏，所述入口门3护栏的外栏杆内侧下方安装有一组红外传感器A6，所述入口门3护栏内栏杆的内侧下方位置安装有一组红外传感器B7，所述入口门3护栏内测上方位置安装有耳环识别器8，所述框体1的前方上横梁中央处设置有L形安装架10，所述双目摄像机安装在安装架下端且正对背景板，所述框体1下方安装有称重装置9且装置平面与台阶的高度相等，所述红外传感器A6、红外传感器B7、入口门3电机5、出口门4电机5、耳标识别器、双目摄像机、称重装置9、计算机之间电连接，每组所述传感器为长条状且对称安装，所述入口门3、出口门4为双扇门，所述入口门3、出后门门轴连接有凸轮圆盘，所述圆盘与电机5传动连接，所述电机5的数量为4个。
调节可调节背景板2使之符合羊只大小，引导羊只进入检测装置，当羊只经过红外传感器A6，红外传感器A6信号从无到有，通过耳标识别器检测羊只耳标编号，给控制信号控制出口门4电机5关闭出口门4，控制入口门3电机5打开入口门3，当羊只完全进入检测装置，红外传感器B7信号从有到无，给控制信号控制入口门3电机5关闭入口门3，同时通过称重装置9检测体重不为零，双目摄像头开始对羊体拍摄，拍摄一组图像左、右图像截取轮廓并进行对比，背景减法、分区域阈值分割提取轮廓，利用OPENCV库提供的matchShapes函数判断左、右轮廓的相似度，判断左、右轮廓姿态，从第一个像素点开始，比较其与周围5*5范围内像素值，确定其最终为0或255，后将获取的图像进行关节点提取，完成图像保存下来，作为数据进行svm模型训练，得到姿态模型，从而判断是否为标准姿态，根据曲率，最高点等数学特征求得特征点坐标，通过上左右图片中二维坐标信息，计算各个特征点的三维坐标，计算各体尺长度，连续拍摄达到10组，给控制信号控制出口门4电机5打开出口门4，使用布谷鸟算法多组数据进行融合，臀高为比较稳定数据，然后以臀高与体长、体高等之间的关系设置范围为置信度，对其他体尺数据进行融合，得到最终的体尺数据，将羊体尺寸数据存储到数据库中，导出数据。
本发明通过设计羊体测定装置并利用计算机视觉方法，对羊体进行测定，使得设备全自动化，不需要进行人工干预测量，10秒内无接触完全自动地完成羊只的体尺测量工作，精度达到97%-99%，在降低了成本提高了效率与精度，实现了无接触、全自动化且方便操作能够提高效率的功能。
Claims (4)
1.一种计算机辅助下的自动化羊体测定装置，其特征在于：包括框体、顶板、入口门、入口门电机、出口门、出口门电机、台阶、红外传感器A、红外传感器B、耳标识别器、可调节背景板、双目摄像头、称重装置和计算机，所述框体为长方体，所述框体上方设置有顶板，所述框体内设置有可调节背板且与前框体平行，所述前框体设置有围栏，所述框体后部分设置有两个框架梁，所述框架梁上梁安装有调节杆，所述调节杆与可调节背景板相连，所述框体设置有入口门、出口门，所述入口门、出口门处分别设置有台阶，所述入口门上方位置的顶板上安装有入口门电机，所述出口门上方位置的顶板上上安装有出口门电机，所述台阶处分别设置有护栏，所述入口门护栏的外栏杆内侧下方安装有一组红外传感器A，所述入口门护栏内栏杆的内侧下方位置安装有一组红外传感器B，所述入口门护栏内测上方位置安装有耳环识别器，所述框体的前方上横梁中央处设置有L形安装架，所述双目摄像机安装在安装架下端且正对背景板，所述框体下方安装有称重装置且装置平面与台阶的高度相等，所述红外传感器A、红外传感器B、入口门电机、出口门电机、耳标识别器、双目摄像机、称重装置、计算机之间电连接。
2.根据权利要求1所述的一种计算机辅助下的自动化羊体测定装置，其特征在于：每组所述传感器为长条状且对称安装。
3.根据权利要求1所述的一种计算机辅助下的自动化羊体测定装置，其特征在于：所述入口门、出口门为双扇门，所述入口门、出后门门轴连接有凸轮圆盘，所述圆盘与电机传动连接，所述电机的数量为4个。
4.一种计算机辅助下的自动化羊只识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、提供权利要求1所述的一种计算机辅助下的自动化羊体测定装置；
步骤二、根据需要测量体尺参数的羊只大小调节可调节背景板，其目的限制羊只转身，使其侧身正对着摄像头；
步骤三、当红外传感器A信号从无到有，通过耳标识别器检测耳标编号，给控制信号控制出口门电机关闭出口门，控制入口门电机打开入口门；
步骤四、当红外传感器B信号从有到无，给控制信号控制入口门电机关闭入口门；
同时通过称重装置检测体重是否为零，如果为零表示羊只并未进入，流程异常，则回到步骤三重启控制流程，否则继续；
步骤五、开启双目摄像头开始拍摄；
步骤六、拍摄一组图像左、右图像截取轮廓并进行对比，背景减法、分区域阈值分割提取轮廓，耗时0.2-0.3秒；
步骤七、判断左、右轮廓的相似度，利用OPENCV库提供的matchShapes函数，通过统计将返回值阈值设置为0.1，大于则不相似，不相似的数据库写丢掉，相似进入下一步骤，耗时0.001秒；
步骤八、判断左、右轮廓姿态，从第一个像素点开始，比较其与周围5*5范围内像素值，确定其最终为0或255，后将获取的图像进行关节点提取，完成图像保存下来，作为数据进行svm模型训练，得到姿态模型，从而判断是否为标准姿态，非标准轮廓姿态数据库写丢掉，标准进入下一步骤，耗时0.13秒；
步骤九、根据曲率，最高点等数学特征求得特征点坐标，耗时0.1秒；
步骤十、通过上一步骤得到的左右图片中二维坐标信息，计算各个特征点的三维坐标，计算各体尺长度，耗时0.02秒；
步骤十一、检测数据库中的没有写丢掉的拍摄图像是否达到10组，否则回到步骤五；
步骤十二、拍摄完毕，给控制信号控制出口门电机打开出口门；
步骤十三、使用布谷鸟算法多组数据进行融合，臀高为比较稳定数据，然后以臀高与体长、体高等之间的关系设置范围为置信度，对其他体尺数据进行融合，得到最终的体尺数据；
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步骤十五、导出数据。
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|---|---|
| CN (1) | CN110741964A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113096178A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-09 | 中国农业大学 | 猪只体重的估测方法、装置、设备和存储介质 |
| CN113598081A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-05 | 安徽大学 | 一种肉牛健康自动监测系统 |
| CN117053875A (zh) * | 2023-10-10 | 2023-11-14 | 华南农业大学 | 一种家禽表型智能测定装置及方法 |
| CN117958800A (zh) * | 2024-04-01 | 2024-05-03 | 四川省畜牧科学研究院 | 一种称重式猪只体高测量装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101144705A (zh) * | 2007-07-25 | 2008-03-19 | 中国农业大学 | 一种利用双目视觉技术监测猪生长的方法 |
| CN107347706A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-11-17 | 河北省畜牧兽医研究所 | 一种羊体重体尺全自动测定系统及其测定方法 |
| CN108805980A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-11-13 | 新疆农业大学 | 一种基于3d的马体尺测量系统及数据修正方法 |
| CN109380146A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-02-26 | 华中农业大学 | 生猪自动测量装置和方法 |
| CN208581690U (zh) * | 2018-05-18 | 2019-03-08 | 榆林学院 | 一种羊只数据自动测定车 |
| CN110009698A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-07-12 | 江苏弘冉智能科技有限公司 | 一种双目视觉系统智能标定装置及标定方法 |
| CN211430581U (zh) * | 2019-11-19 | 2020-09-08 | 金昌牧旺养殖技术有限责任公司 | 一种计算机辅助下的自动化羊只识别及羊体测定装置 |
-
2019
- 2019-11-19 CN CN201911132762.6A patent/CN110741964A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101144705A (zh) * | 2007-07-25 | 2008-03-19 | 中国农业大学 | 一种利用双目视觉技术监测猪生长的方法 |
| CN107347706A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-11-17 | 河北省畜牧兽医研究所 | 一种羊体重体尺全自动测定系统及其测定方法 |
| CN208581690U (zh) * | 2018-05-18 | 2019-03-08 | 榆林学院 | 一种羊只数据自动测定车 |
| CN108805980A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-11-13 | 新疆农业大学 | 一种基于3d的马体尺测量系统及数据修正方法 |
| CN109380146A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-02-26 | 华中农业大学 | 生猪自动测量装置和方法 |
| CN110009698A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-07-12 | 江苏弘冉智能科技有限公司 | 一种双目视觉系统智能标定装置及标定方法 |
| CN211430581U (zh) * | 2019-11-19 | 2020-09-08 | 金昌牧旺养殖技术有限责任公司 | 一种计算机辅助下的自动化羊只识别及羊体测定装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 刘同海;滕光辉;付为森;李卓;: "基于机器视觉的猪体体尺测点提取算法与应用", 农业工程学报, no. 02, 15 January 2013 (2013-01-15), pages 161 - 168 * |
| 曾德斌;许江淳;陆万荣;杨杰超;: "基于机器视觉的无应激羊只体尺测量及体质量预估", 中国农机化学报, no. 09, 15 September 2018 (2018-09-15), pages 56 - 60 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113096178A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-09 | 中国农业大学 | 猪只体重的估测方法、装置、设备和存储介质 |
| CN113598081A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-05 | 安徽大学 | 一种肉牛健康自动监测系统 |
| CN113598081B (zh) * | 2021-08-19 | 2022-08-19 | 安徽大学 | 一种肉牛健康自动监测系统 |
| CN117053875A (zh) * | 2023-10-10 | 2023-11-14 | 华南农业大学 | 一种家禽表型智能测定装置及方法 |
| CN117053875B (zh) * | 2023-10-10 | 2023-12-19 | 华南农业大学 | 一种家禽表型智能测定装置及方法 |
| CN117958800A (zh) * | 2024-04-01 | 2024-05-03 | 四川省畜牧科学研究院 | 一种称重式猪只体高测量装置 |
| CN117958800B (zh) * | 2024-04-01 | 2024-06-14 | 四川省畜牧科学研究院 | 一种称重式猪只体高测量装置 |
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