CN112927282A - 一种基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法 - Google Patents

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郑海坤
杨继康
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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，包括：S1：采集包含畜禽脚的图片；S2：对采集到的畜禽脚图片进行分割；S3：对分割后的畜禽脚图片提取畜禽脚骨架信息；S4：利用畜禽脚骨架信息寻找交叉点和端点；其中端点包括畜禽脚径部上端点和畜禽脚径部下端点；S5：根据交叉点和端点确定定位点，根据定位点计算出图像意义上的畜禽脚径长；S6：根据图像意义上的畜禽脚径长计算真实的畜禽脚径长和径围。本发明提供的一种畜禽养殖场中基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，相比于传统的人工测量记录繁琐以及效率低下的问题，本发明能够通过机器视觉自动测量鸡只的径长及径围，减轻了人们的工作量，缓解人的视觉疲劳。

Description

一种基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法
技术领域
本发明涉及畜禽智能化养殖技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法。
背景技术
畜禽脚的体尺形状在很大程度能够畜禽肉品质。比如鸡只的体尺形状对选育优质肉鸡具有重要意义，养殖场需要定期检查鸡只的径长和径围信息并记录观察，其中径长(俗称鸡脚长度)是指鸡脚径部的上关节到掌心附近的直线距离，具体为径部上关节到第三、四指间的直线距离。径围是指鸡脚径部中部的周长。传统的人工测量记录太过繁琐且效率低下。
因此，行业内急需研发一种对家禽径长和径围的自动化测量方法或者系统，以推断畜禽肉的品质。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法。该方法能解决传统人工测量记录繁琐且效率低下的问题，从而实现对畜禽只径长径围进行自动化测量的目的。
本发明的目的通过以下的技术方案实现：
一种基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，包括：
S1：采集包含畜禽脚的图片；
S2：对采集到的畜禽脚图片进行分割；
S3：对分割后的畜禽脚图片提取畜禽脚骨架信息；
S4：利用畜禽脚骨架信息寻找交叉点和端点；其中端点包括畜禽脚径部上端点和畜禽脚径部下端点；
S5：根据交叉点和端点确定定位点，根据定位点计算出图像意义上的畜禽脚径长；
S6：根据图像意义上的畜禽脚径长计算真实的畜禽脚径长和径围。
本发明相对于现有技术具有如下优点：
本发明提供的一种畜禽养殖场中基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，相比于传统的人工测量记录繁琐以及效率低下的问题，本发明能够通过机器视觉自动测量鸡只的径长及径围，减轻了人们的工作量，缓解人的视觉疲劳。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
在本实施例，畜禽以鸡进行说明。
参见图1，一种基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，包括：
S1：采集包含鸡脚的图片；具体地，通过深度摄像头采集包含鸡脚的图片，鸡脚图片分辨率为1280*960，格式为16位的PNG格式。
S2：对采集到的鸡脚图片进行分割；具体地，采用分割算法对采集到的鸡脚图片进行分割；分割算法的步骤包括颜色空间转换、阈值分割和形态学预处理。其中颜色空间转换包括将鸡脚图片的RGB颜色空间到HSI颜色空间，通过归一化将HSI颜色空间的三个通道转化为0～255之间。阈值分割的H分量在15～45之间，S分量在50～140之间。形态学预处理采用中值滤波算法，并利用核为7*7的滑动窗口对鸡脚图片进行噪声消除。
S3：对分割后的鸡脚图片提取鸡脚骨架信息；具体地，提取鸡脚骨架信息采用骨架细化算法。
S4：利用鸡脚骨架信息寻找交叉点和端点。
S5：根据交叉点和端点通过定位点计算出图像意义上的鸡脚径长；具体为地，步骤S5包括：通过骨架信息中各交叉点的平均值求得畜禽脚径部上端点，将畜禽脚径部上端点作为第一定位点；畜禽脚图像中y值最大的端点为畜禽脚径部下端点，将畜禽脚径部下端点作为第二定位点；第一定位点和第二定位点之间的欧氏距离为图像意义上的畜禽脚径长。
S6：根据图像意义上的畜禽脚径长计算真实的畜禽脚径长和径围。具体地，通过坐标转换将图像意义上的鸡脚长度转换为真实的鸡脚长度；
计算鸡脚径部上端点和下端点的中间点，统计中间点该行像素值不为0的像素点数量，并通过像素点数量采用下列公式计算得到鸡脚径围：
C＝π·d
其中d为中间点该行像素值不为0的像素点数量，C为鸡脚径围。
其中，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。工业摄像头采集图片，分割图片，提取骨架信息，测算畜禽脚参数这整个过程均涉及到机器视觉。
上述具体实施方式为本发明的优选实施例，并不能对本发明进行限定，其他的任何未背离本发明的技术方案而所做的改变或其它等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，包括：
S1：采集包含畜禽脚的图片；
S2：对采集到的畜禽脚图片进行分割；
S3：对分割后的畜禽脚图片提取畜禽脚骨架信息；
S4：利用畜禽脚骨架信息寻找交叉点和端点；
S5：根据交叉点和端点确定定位点，根据定位点计算出图像意义上的畜禽脚径长；
S6：根据图像意义上的畜禽脚径长计算真实的畜禽脚径长和径围。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，步骤S1包括：通过深度摄像头采集包含畜禽脚的图片，畜禽脚图片分辨率为1280*960，格式为16位的PNG格式。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，步骤S2包括：采用分割算法对采集到的畜禽脚图片进行分割；分割算法的步骤包括颜色空间转换、阈值分割和形态学预处理。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，颜色空间转换包括将畜禽脚图片的RGB颜色空间到HSI颜色空间，通过归一化将HSI颜色空间的三个通道转化为0～255之间。
5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，阈值分割的H分量在15～45之间，S分量在50～140之间。
6.根据权利要求3所述的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，形态学预处理采用中值滤波算法，并利用核为7*7的滑动窗口对畜禽脚图片进行噪声消除。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，步骤S3中提取鸡脚骨架信息采用骨架细化算法。
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，步骤S5包括：通过骨架信息中各交叉点的平均值求得畜禽脚径部上端点，将畜禽脚径部上端点作为第一定位点；畜禽脚图像中y值最大的端点为畜禽脚径部下端点，将畜禽脚径部下端点作为第二定位点；第一定位点和第二定位点之间的欧氏距离为图像意义上的畜禽脚径长。
9.根据权利要求8所述的基于机器视觉的畜禽脚参数自动测量方法，其特征在于，步骤S6包括：
通过坐标转换将图像意义上的畜禽脚长度转换为真实的畜禽脚长度；
计算畜禽脚径部上端点和下端点的中间点，统计中间点该行像素值不为0的像素点数量，并通过像素点数量采用下列公式计算得到鸡脚径围：
C＝π·d
其中d为中间点该行像素值不为0的像素点数量，C为鸡脚径围。
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