CN111887853B - 一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法 - Google Patents

一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111887853B
CN111887853B CN202010670420.6A CN202010670420A CN111887853B CN 111887853 B CN111887853 B CN 111887853B CN 202010670420 A CN202010670420 A CN 202010670420A CN 111887853 B CN111887853 B CN 111887853B
Authority
CN
China
Prior art keywords
fish body
target fish
point
contour line
calculating
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010670420.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111887853A (zh
Inventor
李道亮
石晨
张小栓
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Agricultural University
Original Assignee
China Agricultural University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Agricultural University filed Critical China Agricultural University
Priority to CN202010670420.6A priority Critical patent/CN111887853B/zh
Publication of CN111887853A publication Critical patent/CN111887853A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111887853B publication Critical patent/CN111887853B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1072—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof measuring distances on the body, e.g. measuring length, height or thickness
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1075—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof for measuring dimensions by non-invasive methods, e.g. for determining thickness of tissue layer
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1079—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof using optical or photographic means
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2503/00—Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
    • A61B2503/40—Animals

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明实施例提供一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法，该测量装置包括：双目摄像模块，用于采集水下目标鱼体的图像信息；图像处理模块，用于基于图像信息，提取目标鱼体的轮廓线与包络线，计算轮廓线上距离与相应的包络线为第一最大间距的点，获取目标鱼体的鱼尾位置，计算轮廓线上距离鱼尾位置为第二最大间距的点，获取目标鱼体的鱼嘴位置，基于鱼嘴位置与鱼尾位置，计算目标鱼体的有效长度；本发明实现了对不同空间分布条件下目标鱼体有效长度的自动获取，确保了对目标鱼体长度测量的准确性与稳定性，大大提高了测量效率，尤其适用于对武昌鱼、斑石鲷鱼等扁状鱼的长度测量。

Description

一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法
技术领域
本发明涉及水产养殖技术领域，尤其涉及一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法。
背景技术
水产养殖是农业生产的重要组成部分，科学、准确、及时获得养殖区域内鱼类的生长状况及不同生长阶段鱼类的分布情况，对养殖户科学决策、提高综合效益具有重要指导作用。鱼体长度是反映鱼类的生长状况的一个关键指标，在生产性能的评价、精准饲喂管理、生物量估测等方面起着重要的作用。
目前，对鱼体采用的长度测量方法分为接触式测量与无接触式测量。接触式测量方法通常需要对鱼体进行麻醉、捕捞、人工测量等步骤，测量操作费时费力，并在测量过程中还会使鱼产生应激反应等负面影响，导致鱼生长迟滞甚至死亡，造成经济损失。因此，迫切需要发展无接触式测量方法取代接触式测量方法，以实现对鱼体长度进行快速、准确地测量。
现有的无接触式测量方法是通过机器视觉结合图像处理来测量鱼体的长度，但是，该无接触式测量的图像处理过程难以实现简洁化和智能化，在进行鱼体长度测量时具有较大的局限性，通常依赖于高质量的鱼体图像、鱼体在图像中的完美形态及鱼体在图像中与光轴的正交成像角度，并在测量过程中往往需要大量的人工介入，以参与对图像的预处理，尤其是需要人工标注鱼体的测量关键点(鱼体的嘴部和尾部)，才能完成对鱼体长度的测量，严重影响了测量效率。
发明内容
本发明实施例提供一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法，用以解决现有的基于机器视觉与图像处理的无接触式测量方法在鱼体长度测量时具有较大的局限性，存在测量效率低下的问题。
本发明实施例提供一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置，包括：双目摄像模块，用于采集水下目标鱼体的图像信息；图像处理模块，用于基于所述图像信息，提取所述目标鱼体的轮廓线与包络线，计算所述轮廓线上距离与相应的所述包络线为第一最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼尾位置，计算所述轮廓线上距离所述鱼尾位置为第二最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼嘴位置，基于所述鱼嘴位置与所述鱼尾位置，计算所述目标鱼体的有效长度。
根据本发明一个实施例的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，所述双目摄像模块包括两个工业相机，两个所述工业相机的光轴相平行，且两个所述工业相机的镜头朝向相同。
根据本发明一个实施例的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，所述双目摄像模块安装于密封舱中，所述密封舱用于安放于养殖池内，所述密封舱的舱壁上形成有透明窗口，所述透明窗口与所述双目摄像模块的镜头相对应。
根据本发明一个实施例的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，所述养殖池内装有标定装置，所述标定装置与所述双目摄像模块的镜头相对应。
根据本发明一个实施例的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，所述标定装置包括标定板，所述标定板具有白色背景面，所述白色背景面上设有多个呈阵列状排布的标定图标。
根据本发明一个实施例的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，所述密封舱内还装有照明装置。
本发明实施例还提供一种如上所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置的测量方法，包括：S1，采集水下目标鱼体的图像信息；S2，基于所述图像信息，提取所述目标鱼体的轮廓线与包络线，计算所述轮廓线上距离与相应的所述包络线为第一最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼尾位置，计算所述轮廓线上距离所述鱼尾位置为第二最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼嘴位置，基于所述鱼嘴位置与所述鱼尾位置，计算所述目标鱼体的有效长度。
根据本发明一个实施例的测量方法，S2中所述计算所述轮廓线上距离与相应的所述包络线为第一最大间距的点，进一步包括：基于所述轮廓线的轮廓数据集与所述包络线的包络数据集，建立重合点集；计算所述重合点集中相邻的重合点之间的间隔距离，以建立与所述间隔距离相应的最值数据集；获取所述包络线上与所述最值数据集相应的多条包络线段，计算所述轮廓线上的点到与其相应的所述包络线段的垂直距离，获取所述垂直距离当中的最大值，以得到所述第一最大间距，基于所述第一最大间距确定所述轮廓线上表征所述鱼尾位置的点。
根据本发明一个实施例的测量方法，S2中所述获取所述目标鱼体的鱼尾位置，计算所述轮廓线上距离所述鱼尾位置为第二最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼嘴位置，进一步包括：获取所述轮廓线上表征所述鱼尾位置的第一测量点和第二测量点，所述第一测量点为所述轮廓线上对应所述目标鱼体尾部的其中一侧边的点，所述第二测量点为所述轮廓线上对应所述目标鱼体尾部的另一侧边的点；计算所述第一测量点和所述第二测量点的中点，将所述中点作为所述目标鱼体的鱼尾位置；计算所述轮廓线上距离所述中点为第二最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼嘴位置。
根据本发明一个实施例的测量方法，在S2之后，还进一步包括：基于所述目标鱼体的有效长度与所述目标鱼体的尾鳍长度的相关关系，计算所述目标鱼体的总长。
根据本发明一个实施例的测量方法，在S1之前，还包括：采用标定装置对双目摄像模块进行水下标定，并采用如下公式对所述双目摄像模块采集的图像进行校正：
Figure BDA0002582077930000041
Figure BDA0002582077930000042
Figure BDA0002582077930000043
式中，(x，y)为原始图像坐标；(X1，Y1)，(X2，Y2)分别为校正后的图像坐标；rx，ry为双目摄像模块分别在x，y方向上的焦距；A1，A2，…An分别为图像的径向畸变修正系数，n为大于1的自然数；K1，K2分别为图像的切向校正系数。
本发明实施例提供的一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法，通过双目摄像模块采集水下目标鱼体的图像信息，基于图像处理模块对双目摄像模块所采集的图像信息的处理，可根据获取的轮廓线上距离与相应的包络线为第一最大间距的点，得到目标鱼体的鱼尾位置，并根据轮廓线上距离鱼尾位置为第二最大间距的点，得到目标鱼体的鱼嘴位置，从而基于鱼嘴位置与鱼尾位置，实现了对不同空间分布条件下目标鱼体有效长度的自动获取，整个测量过程无需人工介入，且获取的结果与人工手动测量的目标鱼体的长度没有显著的差异性，如此确保了对目标鱼体长度测量的准确性与稳定性，大大提高了测量效率，尤其适用于对武昌鱼、斑石鲷鱼等扁状鱼的长度测量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的一种如上所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置的测量方法的流程图；
图3为本发明实施例所示的对采集的目标鱼体的图像信息进行处理的流程图；
图4是本发明实施例所示的图像处理模块提取的目标鱼体的轮廓线的结构示意图；
图5是本发明实施例所示的图像处理模块提取的目标鱼体的包络线的结构示意图；
图6是本发明实施例所示的目标鱼体的轮廓线与包络线相重合，以获取目标鱼体的鱼嘴位置与鱼尾位置的结构示意图；
图7是本发明实施例所获取的G1组的系统测量数据与相应的人工测量数据的数据对比图；
图8是本发明实施例所获取的G2组的系统测量数据与相应的人工测量数据的数据对比图；
图9是本发明实施例所获取的G3组的系统测量数据与相应的人工测量数据的数据对比图。
图中，1、双目摄像模块；2、图像处理模块；3、密封舱；4、调节架；5、养殖池；6、标定装置；7、照明装置；8、供电模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
参见图1，本实施例提供了一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置，包括：双目摄像模块1，用于采集水下目标鱼体的图像信息；图像处理模块2，用于基于图像信息，提取目标鱼体的轮廓线与包络线，计算轮廓线上距离与相应的包络线为第一最大间距的点，以获取目标鱼体的鱼尾位置，计算轮廓线上距离鱼尾位置为第二最大间距的点，以获取目标鱼体的鱼嘴位置，基于鱼嘴位置与鱼尾位置，计算目标鱼体的有效长度。
具体的，本实施例所示的测量装置，通过双目摄像模块1采集水下目标鱼体的图像信息，并根据图像处理模块2对双目摄像模块1所采集的图像信息进行处理，由于基于任意一条鱼的形态可知，鱼从鱼身到鱼尾在尺寸上呈渐缩状，而鱼在从鱼尾到尾鳍在尺寸上又呈渐扩状，鱼的鱼尾位置相对于鱼身而言具有较大的弯曲曲率，从而本实施例所示的方案在对目标鱼体的图像信息进行图像分割处理后，所获取的目标鱼体的轮廓线与包络线在空间重合度上，在目标鱼体的鱼尾位置的包络线相对于轮廓线存在较大的偏离距离，通过计算轮廓线上距离与相应的包络线为第一最大间距的点，即可获取表征目标鱼体的鱼尾位置的点，在找到目标鱼体的鱼尾位置后，目标鱼体的鱼嘴位置显而易见为轮廓线上距离鱼尾位置为第二最大间距的点，从而可较为便捷地对目标鱼体的鱼嘴位置进行定位，并以此基于鱼嘴位置与鱼尾位置，计算出目标鱼体的有效长度。
由此可见，本实施例所示的测量装置实现了对不同空间分布条件下目标鱼体长度的自动获取，有效地克服了现有的基于机器视觉与图像处理的测量方式严重依赖于高质量的鱼体图像、鱼体在图像中的完美形态及鱼体在图像中与光轴的正交成像角度的问题，整个测量过程无需人工介入，且获取的结果与人工手动测量的目标鱼体的长度没有显著的差异性，如此确保了对目标鱼体长度测量的准确性与稳定性，大大提高了测量效率。与此同时，由于武昌鱼、斑石鲷鱼等扁状鱼在其鱼尾位置的曲率明显大于其它长条状鱼，从而本实施例所示的测量装置尤其适用于对扁状鱼长度的准确测量。
在此应指出的是，本实施例所述的双目摄像模块1包括两个工业相机，两个工业相机的光轴相平行，两个工业相机的光轴间距可具体设置为155mm，且两个工业相机的镜头朝向相同。
本实施例所示的图像处理模块2可采用本领域所公知的工控机或PLC控制器，图像处理模块2通过通讯线路与双目摄像模块1通讯连接，以实现对双目摄像模块1的拍摄控制，并对双目摄像模块1所拍摄到的目标鱼体的图像信息进行处理和存储，图像处理模块2与双目摄像模块1可由供电模块8统一提供工作电源，其中，供电模块8可以选用本领域所公知的AC/DC转换模块。
如图1所示，在进一步的优选实施例中，本实施例所示的双目摄像模块1安装于密封舱3中，该密封舱3具有较好的防水性设计，可将双目摄像模块1通过调节架4安装于密封舱3内，调节架4可用于调节双目摄像模块1对目标鱼体进行摄像时的俯仰角度，密封舱3用于安放于养殖池5内。与此同时，密封舱3的舱壁上形成有透明窗口，透明窗口与双目摄像模块1的镜头相对应，以便于双目摄像模块1的视角通过透明窗口，以采集养殖池5内养殖的目标鱼体的图像信息。
如图1所示，在进一步的优选实施例中，可在养殖池5内安装标定装置6，标定装置6与双目摄像模块1的镜头相对应。在此，可通过标定装置6来确定两个工业相机的光轴间距及畸变系数，以便对目标鱼体进行定位，并对双目摄像模块1所拍摄到的图像信息进行校正。
具体的，标定装置6包括标定板，标定板具有白色背景面，白色背景面上设有多个呈阵列状排布的标定图标，其中，标定板可采用长度为40.96cm，宽度为28.66cm的PVC板，在白色背景面设置有70个标定图标，任意相邻两个标定图标之间的间距为4cm，标定图标可具体为直径为2cm的黑色实心圆点。
如图1所示，在进一步的优选实施例中，还可在密封舱3内设置照明装置7，照明装置7可以具体为两个点光源，点光源与工业相机一一相对，并设置在远离工业相机的镜头的一侧。
优选地，如图2所示，本实施例还提供了一种如上所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置的测量方法，包括：S1，采集水下目标鱼体的图像信息；S2，基于图像信息，提取目标鱼体的轮廓线与包络线，计算轮廓线上距离与相应的包络线为第一最大间距的点，以获取目标鱼体的鱼尾位置，计算轮廓线上距离鱼尾位置为第二最大间距的点，以获取目标鱼体的鱼嘴位置，基于鱼嘴位置与鱼尾位置，计算目标鱼体的有效长度。
具体的，本实施例所示的测量方法在对目标鱼体的长度进行测量时，首先，可通过上述实施例所示的设置于水下的双目摄像模块，采集水下目标鱼体的图像信息。
接着，对采集的图像信息进行处理，可参照如图3所示的流程图。
在进行图像处理时，对所采集的图像信息，基于深度图像处理技术对目标鱼体进行图像分割，可获取如图4所示的目标鱼体的轮廓线，并计算得到与该轮廓线相应的轮廓数据集Ci；可获取如图5所示的目标鱼体的包络线，并计算得到与该包络线相应的包络数据集Hi。
然后，如图6所示，将目标鱼体的轮廓线与包络线相重合，并相应地建立重合点集，计算重合点集中相邻的重合点之间的间隔距离，以建立与间隔距离相应的最值数据集，可根据实际计算工作量与计算精度的考虑，确定最值数据集的大小，例如：最值数据集可以为基于间隔距离的大小选取排序在前十的数组，其中，在最值数据集具体为排序在前五的五个间隔距离时，可相应地获取包络线上与最值数据集相应的五条包络线段。
接着，计算轮廓线上的点到与其相应的包络线段的垂直距离，获取垂直距离当中的最大值，以得到第一最大间距，基于第一最大间距确定轮廓线上表征鱼尾位置的点。
如图6所示，在实际确定获取目标鱼体的鱼尾位置时，基于目标鱼体的形态特征，可具体获取表征目标鱼体的鱼尾位置的第一测量点P1和第二测量点P2，其中，第一测量点P1为轮廓线上对应目标鱼体尾部的其中一侧边的点，第二测量点P2为轮廓线上对应目标鱼体尾部的另一侧边的点。为了提高对目标鱼体长度的测量精度，本实施例可计算第一测量点P1和第二测量点P2的中点，将该中点作为目标鱼体的鱼尾位置；进一步的，通过计算获取轮廓线上距离中点为第二最大间距的点，该点为图6所示的轮廓点S，以此可获取目标鱼体的鱼嘴位置，从而基于获取的目标鱼体的鱼嘴位置与鱼尾位置，可精确地计算出目标鱼体的有效长度。
在此应指出的是，上述实施例所获取的目标鱼体的有效长度表征的是去除目标鱼体的尾鳍后的测量长度，对于每一类鱼而言，由于目标鱼体的有效长度与其尾鳍的长度呈线性相关，从而可基于该线性相关关系，计算获取目标鱼体的总长。
优选地，本实施例在S1之前，还包括：采用标定装置对双目摄像模块进行水下标定，并采用如下公式对双目摄像模块采集的图像进行校正：
Figure BDA0002582077930000101
Figure BDA0002582077930000102
Figure BDA0002582077930000103
式中，(x，y)为原始图像坐标；(X1，Y1)，(X2，Y2)分别为校正后的图像坐标；rx，ry为双目摄像模块分别在x，y方向上的焦距；A1，A2，…An分别为图像的径向畸变修正系数，n为大于1的自然数；K1，K2分别为图像的切向校正系数。
其中，在对双目摄像模块相应的两个工业相机进行标定时，应确保标定装置完全出现在两个工业相机的视野中，并获取第一张标定图像，基于标定装置，可将两个工业相机的视野划分为多个单元区域，在随后测量中，则需要标定装置以不同的位置、角度覆盖两个工业相机视野中的所有单元区域，最后分析相机系统坐标系与世界坐标系之间的关系，明确在实际生产环境中双目摄像模块获取图像所产生的径向畸变和切向畸变，并对采集的图像所产生的畸变采用上述公式进行校正。
下面可参照如下试验来验证本实施所示的测量方法。
首先，试验针对120条目标鱼体进行图像采集与测试，获得与目标鱼体相对应的图像样本，根据图像样本中目标鱼体与双目摄像模块的光轴所呈的角度，可将图像样本划分为G1、G2和G3这三组，其中，G1组表征目标鱼体与双目摄像模块的光轴相垂直，G2组表征目标鱼体与双目摄像模块的光轴所呈的夹角大小为45°-90°，G3组表征目标鱼体与双目摄像模块的光轴所呈的夹角大小为0°-45°。
在此，可具体获取360张图像作为图像样本，以用于三组重复试验。与此同时，目标鱼体在被麻醉后，从养殖池中捕捞出，选用精度为0.1cm的卷尺，通过人工测量目标鱼体的长度，以对比验证本实施例所示的测量方法对目标鱼体长度测量的稳定性与准确性。
对于三组图像样本，在进行图像处理时，对目标鱼体的鱼尾位置与鱼嘴位置相应轮廓点进行自动检测与定位的成功率，如表1所示。
表1：进行自动检测与定位的成功率
Figure BDA0002582077930000111
由表1可知，在G1组内，对目标鱼体的鱼尾位置与鱼嘴位置相应轮廓点进行自动检测与定位的成功率在100％，而从G2组到G3组，随着目标鱼体与双目摄像模块的光轴所呈夹角的大小逐渐减小，其相应的成功率也逐渐降低。
接着，对G1组至G3组进行组间线性回归与统计分析，可得到如表2所示的组间统计分析结果。
表2：组间统计分析结果
Figure BDA0002582077930000112
在上述表2中，R2为确定性系数，p-values为统计P值，表征组间测量结果的差异性，MM为人工手动测量组。
基于表2所显示的数据可知，G1组至G3组所对应的确定性系数均在0.8以上，确定性系数的最高值出现在G1组和G2组(0.92)，这表明三个组之间的测量结果有着较强的相关性。
与此同时，统计分析T检验的分析结果表明，在G1组至G3组中，任意两个组之间的测量结果均没有出现显著性差异，P值分别为G1组(0.18)、G2组(0.09)、G3组(0.09)。以上结果表明，采集图像中目标鱼体与双目摄像模块的光轴的成像角度对本实施例所示的测量方法没有过多的负面影响，但是在所有的测量结果中，G1组的测量结果依然是最好的。
进一步的，将本实施例对目标鱼体的长度进行自动测量的测量结果与人工使用卷尺对目标鱼体的测量结果进行对比，可得到分别与G1组、G2组及G3组相对应的数据对比图，具体可对应参照图7、图8及图9，其中，在图7至图9中，纵坐标均表示采用本实施例所示的测量方法获取的系统测量值，单位为cm，横坐标均表示人工采用卷尺获取的人工实测值，单位为cm。
由图7至图9所述的线性相关分析结果可知，本实施例所示的测量方法获得的测量结果与人工测量结果十分接近，这表明本实施例所示的测量方法与对目标鱼体进行的人工测量所获取的测量结果没有显著的差异性，进一步证明了本实施例所示的测量方法的合理性与准确性。
进一步的，还可对本实施例所示的三组图像样本相应的目标鱼体长度的测量结果与人工测量结果进行数据之间的统计分析，得到如表3所示统计分析结果。
在此，进行统计分析的项目分别包括均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差，其分析结果具体如表3所示。
表3：统计分析结果
Figure BDA0002582077930000131
在上述表3中，RMSE为均方根误差，MAE为平均绝对误差，MRE为平均相对误差，ML±STD为平均长度±标准偏差。
基于表3所显示的数据可知，G1组至G3组对应的均方根误差和平均绝对误差分别为0.28至0.55cm，0.25至0.52cm，误差的最小值依然出现在G1组内。由此，本实施例所示的测量方法展现出了较高的测量精度，且平均相对误差在G1组和G2组中均不超过2％，在G3组内为2.55％，以上结果表明了本实施例所示的测量方法完全能够代替目前人工采用卷尺对目标鱼体进行长度测量的方法，并能够达到相应的精度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置，其特征在于，包括：
双目摄像模块，用于采集水下目标鱼体的图像信息；
图像处理模块，用于基于所述图像信息，提取所述目标鱼体的轮廓线与包络线；
选定轮廓线上对应目标鱼体尾部的其中一侧边的点为第一测量点，选定轮廓线上对应目标鱼体尾部的另一侧边的点为第二测量点，计算所述第一测量点和所述第二测量点的中点，将该中点作为目标鱼体的鱼尾位置；
计算所述轮廓线上距离所述鱼尾位置为第二最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼嘴位置，基于所述鱼嘴位置与所述鱼尾位置，计算所述目标鱼体的有效长度。
2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，其特征在于，所述双目摄像模块包括两个工业相机，两个所述工业相机的光轴相平行，且两个所述工业相机的镜头朝向相同。
3.根据权利要求1所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，其特征在于，所述双目摄像模块安装于密封舱中，所述密封舱用于安放于养殖池内，所述密封舱的舱壁上形成有透明窗口，所述透明窗口与所述双目摄像模块的镜头相对应。
4.根据权利要求3所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，其特征在于，所述养殖池内装有标定装置，所述标定装置与所述双目摄像模块的镜头相对应。
5.根据权利要求4所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，其特征在于，所述标定装置包括标定板，所述标定板具有白色背景面，所述白色背景面上设有多个呈阵列状排布的标定图标。
6.根据权利要求3所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置，其特征在于，所述密封舱内还装有照明装置。
7.一种如权利要求1至6任一所述的基于双目视觉的鱼体长度测量装置的测量方法，其特征在于，包括：
S1，采集水下目标鱼体的图像信息；
S2，基于所述图像信息，提取所述目标鱼体的轮廓线与包络线，计算所述轮廓线上距离与相应的所述包络线为第一最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼尾位置，计算所述轮廓线上距离所述鱼尾位置为第二最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼嘴位置，基于所述鱼嘴位置与所述鱼尾位置，计算所述目标鱼体的有效长度。
8.根据权利要求7所述的测量方法，其特征在于，
S2中所述计算所述轮廓线上距离与相应的所述包络线为第一最大间距的点，进一步包括：
基于所述轮廓线的轮廓数据集与所述包络线的包络数据集，建立重合点集；
计算所述重合点集中相邻的重合点之间的间隔距离，以建立与所述间隔距离相应的最值数据集；
获取所述包络线上与所述最值数据集相应的多条包络线段，计算所述轮廓线上的点到与其相应的所述包络线段的垂直距离，获取所述垂直距离当中的最大值，以得到所述第一最大间距，基于所述第一最大间距确定所述轮廓线上表征所述鱼尾位置的点。
9.根据权利要求7或8所述的测量方法，其特征在于，
S2中所述获取所述目标鱼体的鱼尾位置，计算所述轮廓线上距离所述鱼尾位置为第二最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼嘴位置，进一步包括：
获取所述轮廓线上表征所述鱼尾位置的第一测量点和第二测量点，所述第一测量点为所述轮廓线上对应所述目标鱼体尾部的其中一侧边的点，所述第二测量点为所述轮廓线上对应所述目标鱼体尾部的另一侧边的点；
计算所述第一测量点和所述第二测量点的中点，将所述中点作为所述目标鱼体的鱼尾位置；
计算所述轮廓线上距离所述中点为第二最大间距的点，以获取所述目标鱼体的鱼嘴位置。
10.根据权利要求7所述的测量方法，其特征在于，
在S2之后，还进一步包括：
基于所述目标鱼体的有效长度与所述目标鱼体的尾鳍长度的相关关系，计算所述目标鱼体的总长。
CN202010670420.6A 2020-07-13 2020-07-13 一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法 Active CN111887853B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010670420.6A CN111887853B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010670420.6A CN111887853B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111887853A CN111887853A (zh) 2020-11-06
CN111887853B true CN111887853B (zh) 2021-07-16

Family

ID=73192463

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010670420.6A Active CN111887853B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111887853B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112465778A (zh) * 2020-11-26 2021-03-09 江苏国和智能科技有限公司 一种水下鱼群观测装置及方法
CN113239324B (zh) * 2021-04-13 2023-11-10 江苏农林职业技术学院 一种黑鱼性成熟度判别方法和判别系统
CN114916473B (zh) * 2022-05-23 2023-03-28 大连理工大学 一种用于养殖场内的俯视鱼体长度监测方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109146947A (zh) * 2018-09-04 2019-01-04 清华-伯克利深圳学院筹备办公室 海洋鱼类三维图像获取及处理方法、装置、设备及介质
CN109275609A (zh) * 2018-11-14 2019-01-29 常州大学 基于图像处理的常见淡水鱼种类自动识别方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10275901B2 (en) * 2016-05-10 2019-04-30 Navico Holding As Systems and associated methods for measuring the length of a fish
CN109272546B (zh) * 2018-09-14 2020-12-08 中国农业大学 一种鱼苗长度测量方法及系统
JP6694039B1 (ja) * 2018-11-22 2020-05-13 株式会社アイエンター 魚体サイズ算出装置
CN109798831A (zh) * 2018-12-28 2019-05-24 辽宁红沿河核电有限公司 一种用于燃料组件的双目视觉测量方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109146947A (zh) * 2018-09-04 2019-01-04 清华-伯克利深圳学院筹备办公室 海洋鱼类三维图像获取及处理方法、装置、设备及介质
CN109275609A (zh) * 2018-11-14 2019-01-29 常州大学 基于图像处理的常见淡水鱼种类自动识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111887853A (zh) 2020-11-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111887853B (zh) 一种基于双目视觉的鱼体长度测量装置及方法
CN106935683B (zh) 一种太阳能电池片高速视觉定位及矫正系统及其方法
CN110014426B (zh) 一种利用低精度深度相机高精度抓取形状对称工件的方法
CN109489566B (zh) 锂电池隔膜材料分切宽度检测方法、检测系统及装置
CN100351039C (zh) 一种静态刀具图像的精密测量方法
CN111260788B (zh) 一种基于双目视觉的配电柜开关状态识别方法
CN113112496B (zh) 一种基于自适应阈值的亚像素轴类零件尺寸测量方法
CN108444413B (zh) 陶瓷墙地砖平整度检测装置及方法
CN111879735B (zh) 一种基于图像的大米外观品质检测方法
CN111640152A (zh) 一种鱼类生长监控方法和系统
CN109271868B (zh) 基于密集连接卷积网络超球体嵌入的目标重识别方法
CN109584259B (zh) 一种石英坩埚气泡分层计数装置及方法
CN111179335A (zh) 一种基于双目视觉的立木测定方法
WO2021004026A1 (zh) 一种基于对虾眼球直径估算体长体重的方法
CN113052797A (zh) 基于深度图像处理的bga锡球三维检测方法
CN113607058B (zh) 一种基于机器视觉的直刃刀尺寸检测方法及系统
Shi et al. Underwater fish mass estimation using pattern matching based on binocular system
CN113484867A (zh) 一种基于成像声呐封闭空间下鱼群密度探测方法
CN108180825B (zh) 一种基于线结构光的长方体形物体三维识别与定位方法
CN206864487U (zh) 一种太阳能电池片高速视觉定位及矫正系统
CN108550144B (zh) 基于灰度信度的激光光条序列图像质量评价方法
CN116958092A (zh) 一种基于改进立体匹配算法的输电线路弧垂快速测量方法
CN115984360A (zh) 一种基于图像处理的计算干滩长度的方法及系统
CN113822104B (zh) 基于多候选虚拟标尺的人工智能水面检测系统
CN112414316B (zh) 一种应变片敏感栅尺寸参数测量方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant