CN114982692B - 纺锤形鱼类疫苗注射智能分级系统及智能分级方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种纺锤形鱼类疫苗注射智能分级系统及智能分级方法，所述智能分级系统包括鱼苗单列化装置，图像获取装置，分拨机构和控制模块等。本发明的分级方法利用深度学习方法获取鱼苗形态参数，通过建立形态参数与注射位置、重量的模型和算法直接识别注射位置的方式，可准确获得鱼苗的形体尺寸参数、注射位置和重量。本发明能对不同大小、不同类型的纺锤形鱼苗实现鱼苗头尾定向、单列化并自动识别鱼苗形体尺寸参数、注射位置和重量后进行分级，具有自动化程度高、适应性广、分级成功率高等优点，能有效提高鱼苗自动化接种效率。本发明可实现草鱼、鲢鱼等类似纺锤体型的鱼苗的自动分级。

Description

纺锤形鱼类疫苗注射智能分级系统及智能分级方法

技术领域

本发明属于纺锤形鱼类疫苗注射领域，具体涉及一种鱼苗自动头尾定向、单列化，并自动根据鱼苗形体尺寸参数、注射位置和重量进行分级的智能分级系统及其方法。

背景技术

随着食品安全日益受到重视，我国对水产养殖、鱼类防病的技术要求不断提高，对鱼类进行注射接种是鱼类防病的有效手段。目前我国对鱼类注射接种主要是靠人工进行的，费时费力，接种效率低。

由于鱼苗大小差别较大，在进行机器注射前先进行分级，可保证注射位置在比较合适的范围内，同时可根据不同大小调整注射剂量、夹持力度，大大提高疫苗注射机器自动化程度。现有技术中，存在能对畜禽和水产动物注射的自动化注射机器，如申请号为201720319471.8的专利申请提供了一种鱼类疫苗自动注射机，其中介绍了一种自动注射机构，可以实现疫苗自动注射，但其无法根据被注射对象与注射器的距离自动调节插针行程，也无法实现自动定位，也无法实现根据注射对象的规格调节注射剂量。

现有技术中，存在对鱼苗进行自动分级的方法，但大都针对鱼苗的厚度、重量进行直接分级，如专利号为CN201810843057.6的专利提供了一种活鱼分级设备，其主要原理为调节门与格栅间形成一定角度的间隙，活鱼从间隙滑出进入接鱼斗内完成分级，其主要根据鱼苗的厚度进行分级，无法针对鱼苗的注射位置进行分级，也无法对鱼苗进行头尾定向和单列化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可自动完成鱼苗头尾定向、单列化，并自动根据鱼苗形体尺寸参数、注射位置和重量进行分级的智能分级系统及其方法，本发明可自动识别纺锤形鱼苗的形体尺寸、注射位置和重量进行智能分级。本发明可实现草鱼、鲢鱼等类似纺锤体型的鱼苗的自动分级。

本发明采用的技术方案是：

一种纺锤形鱼类疫苗注射智能分级系统，包括鱼苗单列化装置，图像获取装置，分拨装置，控制模块以及分级通道；所述鱼苗单列化装置的顶端出口端安装在图像获取装置的入口端，分拨装置安装在图像获取装置的出口端，控制模块与鱼苗单列化装置、图像获取装置和分拨装置相连，并对它们发出控制指令使其执行相应的动作，从而将鱼苗分入对应的分级通道中。

上述技术方案中，进一步地，所述的鱼苗单列化装置由包括减震垫、激振源、角度调节板、供料面板、配重、前向出口、后向出口、出鱼滑道和带有横肋的Z型输送带构成。激振源与减震垫、配重通过螺纹固定连接，角度调节板与激振源、供料面板通过螺栓或焊接的方式固定连接，角度调节板可调节供料面板绕X、Z轴旋转角度至合适位置，前向出口和后向出口设置在供料面板一侧，出鱼滑道通过螺纹与带有横肋的Z型输送带固定连接，带有横肋的Z型输送带的斜坡面上通过螺纹连接的方式安装有挡板且横肋之间的空间保证恰好容纳一条鱼，带有横肋的Z型输送带的顶端包覆有一层罩壳，罩壳与带有横肋的Z型输送带之间通过螺纹固定连接。所述鱼苗单列化装置实现鱼苗的头尾定向以及单列化的方法，具体如下：通过角度调节板调节供料面板绕X、Z轴旋转角度至合适位置，激振源带动供料面板高频振动，利用鱼苗在顺鳞、逆鳞方向上的摩擦各异性和鱼体重心分布靠近头部的特点，从而使得集堆的鱼苗在离散的同时，头尾朝向不同的鱼苗均头部先于尾部分别从前向出口或后向出口滑出，供料面板可选用不同材质，也可在其表面设置微小凸起增大鱼苗在顺鳞、逆鳞方向上的摩擦各异性。之后落入到出鱼滑道并进入带有横肋的Z型输送带，带有横肋的Z型输送带的斜坡面上安装有挡板且横肋之间的空间保证恰好容纳一条鱼，带有横肋的Z型输送带的顶端包覆有一层罩壳，鱼苗落入带有横肋的Z型输送带上的横肋之间的空间后，从带有横肋的Z型输送带顶端环绕半周后，落入下方差速输送带，下方差速输送带可根据需要布置单条或多条，最终完成鱼苗头尾定向和单列化。所述的下方差速传送带的运动方向与所述带有横肋的Z型输送带的运动方向相互垂直。

进一步地，所述的图像获取装置包括外壳、工业相机、光源、光电传感器A和挡边。外壳与工业相机、光源通过螺纹固定连接，光电传感器A通过螺纹与挡边固定连接，工业相机安装在外壳上方正中间并可根据需要调节安装高度。

进一步地，所述的控制模块由PLC和图像处理设备构成；所述图像处理设备用于处理图像获取装置的回传图像，并自动识别鱼的形体尺寸、注射位置和重量，然后与PLC建立通讯，控制分拨装置动作。所述的PLC还可以为计算机、工控机、单片机以及其他控制装置。

进一步地，所述分拨装置由气缸、刚性连接板、光电传感器B和弧形引导块构成；气缸和光电传感器通过螺纹及连接件固定于输送带一侧，刚性连接板与气缸、弧形引导块通过螺纹固定链接，弧形引导块的弧度根据需要按照贴合鱼苗身体的曲率设计。

本发明还提供了一种纺锤形鱼类疫苗注射智能分级方法，具体步骤如下：

S1、用畸变矫正算法矫正工业相机镜头带来的畸变效应，使图像中鱼苗与现实中的鱼苗比例一致或使误差在1～3个像素点之内；

S2、制作数据集；利用S1矫正过后的工业相机拍摄多组多变量影响下的鱼苗照片，并进行特征标注，包括鱼的种类、特征部位的位置和范围信息；所述特征部位包括鱼的整体轮廓、鱼眼、鱼嘴、腹鳍、背鳍、尾鳍、臀鳍、尾柄；

S3:根据S2制作的数据集，利用计算机设备进行深度学习的模型训练，最终获得能够识别鱼的种类信息、特征部位位置和范围信息的深度学习模型；

S4、采用S3获得的深度学习模型对鱼苗图像进行识别，获取鱼的种类信息、特征部位的位置和范围信息；

S5、根据S4获得的信息，判定鱼苗头尾定向是否成功以及鱼苗之间是否存在黏连，若鱼苗头尾定向失败或鱼苗之间存在黏连，则将鱼苗直接从传送带最尾端送出，否则进行步骤S6。

S6、当注射位置的点位恰好是特征部位的中心点或者偏离2-3mm以内、并且能够识别得到对应的特征部位的中心点时，可直接识别获得注射位置，并对鱼苗的注射位置信息进行输出；否则通过进行步骤S7-S9获取注射位置信息；

S7、根据S4获取鱼的种类信息、特征部位的位置和范围信息，通过后处理计算方法获得鱼苗的形体尺寸信息；所述鱼苗的形体尺寸包括鱼的体长、总长、总宽、鱼嘴末端至鱼尾柄、尾巴中心的距离、鱼眼中心至鱼尾柄、尾巴中心距离、背鳍至腹鳍距离；

所述的后处理计算方法为：对获取得到的鱼眼、鱼嘴、腹鳍、背鳍、尾鳍、臀鳍、尾柄这些特征部位的中心位置点，做回归拟合得到一条贯穿鱼苗中心并连通鱼嘴、鱼眼、尾柄、尾鳍中心的中心拟合曲线，将该中心拟合曲线等距拆分成多段线近似表示，从而得到鱼体中心拟合曲线的一系列关键点，从而依据这些关键点和特征部位的中心点，准确计算鱼的各类形态参数信息；

S8、事先测量不同种类的鱼苗的形态参数和注射位置、重量信息，建立不同种类的鱼苗的形态参数和注射位置、重量之间的数学回归模型，得到注射位置、重量回归模型；

S9、通过获得的鱼苗形态参数，借由注射位置、重量回归模型间接得到注射位置、重量；输出鱼苗的形体尺寸、重量、注射位置信息。

S10、将用户事先输入的分级范围与输出的鱼苗形体尺寸、重量、注射位置信息进行比对，确定当前鱼苗所属的分级通道。

S11、若鱼苗形体尺寸、重量、注射位置信息不在任何一个用户设定的分级范围内，则鱼苗直接从输送带最尾端送出。

与背景技术相比，本发明具有的有益效果是：

本发明实现对纺锤形鱼苗头尾定向及单列化、自动识别鱼苗形体尺寸、注射位置和重量，自动化程度高、精度高、可靠性强、对鱼苗损伤小，工作前通过调节，可以适应不同品种、不同大小的纺锤形鱼苗，有效提高鱼苗自动化分级、接种效率。

附图说明

图1是本发明系统的等轴测图；

图2(A)和(B)分别是鱼苗单列化装置不同方向的等轴测图；

图3是图像获取装置等轴测图；

图4是分拨装置的等轴测图；

图中：

100、鱼苗单列化装置，101、减震垫，102、激振源，103、角度调节板，104、供料面板，105、配重，106、前向出口，107、后向出口，108、出鱼滑道，109、带横肋的Z型输送带

200、图像获取装置，201、外壳，202、工业相机，203、光源，204、光电传感器A，205、挡板。

300、分拨装置，301、气缸，302、刚性连接板，303、光电传感器B，304、弧形引导块。

400、控制模块

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。

如图1所示为本发明的一种用于实现对纺锤形鱼苗头尾定向及单列化、自动识别鱼苗形体尺寸、注射位置和重量的智能分级系统，包括鱼苗单列化装置100，图像获取装置200，分拨装置300，控制模块400以及分级通道；鱼苗单列化装置100将集堆的鱼苗离散、头尾定向实现鱼苗单列化后，进入图像获取装置200，经由控制模块400处理并控制分拨装置300对鱼苗分级，从而使鱼苗进入相应的分级送通道中。

如图2所示，所述的鱼苗单列化装置100包括减震垫101、激振源102、角度调节板103、供料面板104、配重105、前向出口106、后向出口107、出鱼滑道108、带有横肋的Z型输送带109。激振源102与减震垫101、配重105通过螺纹固定连接，角度调节板103与激振源102、供料面板104通过螺栓或焊接的方式固定连接，角度调节板103可带动供料面板104绕X、Z轴旋转角度至合适位置，前向出口106和后向出口107设置在供料面板104一侧，出鱼滑道108通过螺纹与带有横肋的Z型输送带109固定连接，带有横肋的Z型输送带109的斜坡面上通过螺纹连接的方式安装有挡板且横肋之间的空间保证恰好容纳一条鱼，带有横肋的Z型输送带109的顶端包覆有一层罩壳，罩壳与带有横肋的Z型输送带109之间通过螺纹固定连接。通过角度调节板103调节供料面板104绕X、Z轴旋转角度至合适位置，激振源102带动供料面板104高频振动，从而使得集堆的鱼苗离散，并使得头尾朝向不同的鱼苗均头部先于尾部从前向出口106或后向出口107滑出，之后落入到出鱼滑道108并进入带有横肋的Z型输送带109，鱼苗落入带有横肋的Z型输送带109上的横肋之间的空间后，从Z型输送带109顶端环绕半周后，落入下方差速输送带，下方差速输送带可根据需要布置单条或多条，最终完成鱼苗头尾定向和单列化，所述下方差速传送带与带有横肋的Z型输送带109的运动方向相互垂直。

如图3所示，所述的图像获取装置200包括外壳201、工业相机202、光源203、光电传感器A204和挡边205。外壳201与工业相机202、光源203通过螺纹固定连接，光电传感器A204通过螺纹与挡边205固定连接，工业相机202安装在外壳201上方正中间并可根据需要调节安装高度。当鱼苗经过光电传感器A204时，触发工业相机202抓拍鱼苗图像并回传给控制模块400中的图像处理设备。

所述的控制模块400由PLC、图像处理设备构成；所述图像处理设备用于处理图像获取装置的回传图像，并自动识别鱼的形体尺寸、注射位置和重量，然后与PLC建立通讯，控制分拨装置300动作。

如图4所示，所述分拨装置300由气缸301、刚性连接板302、光电传感器B303和弧形引导块304构成；气缸301和光电传感器B303通过螺纹及连接件固定于差速输送带的一侧，所述分级通道设于差速输送带的另一侧，所述分拨装置300与分级通道一一对应，二者均不随着差速传送带运动，所述分拨装置300与分级通道的数量可根据需要设置。刚性连接板302与气缸301、弧形引导块304通过螺纹固定链接，弧形引导块304的弧度根据需要按照贴合鱼苗身体的曲率设计，用于将鱼苗推送至相应的分级通道中。光电传感器B303识别到鱼苗经过后，控制模块400判定当前鱼苗是否属于相应分级通道，若是则气缸301动作将鱼苗推出进入此分级通道，否则气缸301不动作鱼苗继续前进直至从差速输送带的最尾端送出。

本发明装置的工作过程如下：

第一步，事先根据计算机模拟计算结果和正交实验结果，选用合适的供料面板104的材料和表面，并通过调整角度调节板103调节供料面板104绕X、Z轴旋转角度至合适位置，调节激振源102的激振频率和幅度，然后，鱼苗通过自动供料装置或手工供料分批进入供料面板104上，鱼苗经由激振源102的高频振动后完成初步离散和头尾定向后，经由前向出口106或后向出口107掉落到出鱼滑道108并落入带有横肋的Z型输送带109，鱼苗在带有横肋的Z型输送带109上绕行半周后，掉落至下方的差速输送带上，随后进入图像获取装置200。

第二步，鱼苗触发光电传感器A204并触发工业相机202抓拍鱼苗图像，控制模块400中的图像处理装置对鱼苗图像进行处理，自动识别得到鱼苗形体尺寸、注射位置、重量并进行分级。

本发明自动识别鱼苗形体尺寸、注射位置、重量并进行分级的方法如下：

S1、用畸变矫正算法矫正工业相机镜头带来的畸变效应，使图像中鱼苗与现实中的鱼苗比例一致或使误差在1～3个像素点之内；

S2、制作数据集；利用S1矫正过后的工业相机拍摄多组多变量影响下的鱼苗照片，并进行特征标注，包括鱼的种类、特征部位的位置和范围信息；所述特征部位包括鱼的整体轮廓、鱼眼、鱼嘴、腹鳍、背鳍、尾鳍、臀鳍、尾柄；

S3:根据S2制作的数据集，利用计算机设备进行深度学习的模型训练，最终获得能够识别鱼的种类信息、特征部位位置和范围信息的深度学习模型；

S4、采用S3获得的深度学习模型对鱼苗图像进行识别，获取鱼的种类信息、特征部位的位置和范围信息；

S5、根据S4获得的信息，判定鱼苗头尾定向是否成功以及鱼苗之间是否存在黏连，若鱼苗头尾定向失败或鱼苗之间存在黏连，则将鱼苗直接从差速传送带最尾端送出，否则进行步骤S6。

S6、当注射位置的点位恰好是特征部位的中心点或者偏离2-3mm以内、并且能够识别得到对应的特征部位的中心点时，可直接识别获得注射位置，并对鱼苗的注射位置信息进行输出；否则通过进行步骤S7-S9获取注射位置信息；

S7、根据S4获取鱼的种类信息、特征部位的位置和范围信息，通过后处理计算方法获得鱼苗的形体尺寸信息；所述鱼苗的形体尺寸包括鱼的体长、总长、总宽、鱼嘴末端至鱼尾柄、尾巴中心的距离、鱼眼中心至鱼尾柄、尾巴中心距离、背鳍至腹鳍距离；

所述的后处理计算方法为：对获取得到的鱼眼、鱼嘴、腹鳍、背鳍、尾鳍、臀鳍、尾柄这些特征部位的中心位置点，做回归拟合得到一条贯穿鱼苗中心并连通鱼嘴、鱼眼、尾柄、尾鳍中心的中心拟合曲线，将该中心拟合曲线等距拆分成多段线近似表示，从而得到鱼体中心拟合曲线的一系列关键点，从而依据这些关键点和特征部位的中心点，准确计算鱼的各类形态参数信息；

S8、事先测量不同种类的鱼苗的形态参数和注射位置、重量信息，建立不同种类的鱼苗的形态参数和注射位置、重量之间的数学回归模型，得到注射位置、重量回归模型；

S9、通过获得的鱼苗形态参数，借由注射位置、重量回归模型间接得到注射位置、重量；输出鱼苗的形体尺寸、重量、注射位置信息。

S10、将用户事先输入分级范围与输出的鱼苗形体尺寸、重量、注射位置信息进行比对，确定当前鱼苗所属的分级通道。

S11、若鱼苗形体尺寸、重量、注射位置信息不在任何一个用户设定的分级范围内，则鱼苗继续沿差速输送带运动，最终从差速输送带的最尾端送出。

Claims (5)

1.一种纺锤形鱼类疫苗注射智能分级系统，其特征在于：包括鱼苗单列化装置(100)，图像获取装置(200)，分拨装置(300)，控制模块(400)以及分级通道；所述鱼苗单列化装置(100)用于实现鱼苗的头尾定向以及单列化，其出口端与图像获取装置(200)的入口端连接，所述分拨装置(300)和分级通道安装在图像获取装置(200)的出口端；所述控制模块(400)用于接收并处理所述图像获取装置(200)获取的图像，从而计算并根据鱼苗形体尺寸、注射位置和重量进行分级，并控制鱼苗单列化装置(100)、图像获取装置(200)和分拨装置(300)的动作；所述分拨装置(300)用于根据控制模块(400)的分级结果将鱼苗分入对应的分级通道；

所述的鱼苗单列化装置(100)包括减震垫(101)、激振源(102)、角度调节板(103)、供料面板(104)、配重(105)、前向出口(106)、后向出口(107)、出鱼滑道(108)、带有横肋的Z型输送带(109)；激振源(102)与减震垫(101)、配重(105)固定连接，角度调节板(103)与激振源(102)、供料面板(104)固定连接，角度调节板(103)可带动供料面板(104)绕X、Z轴旋转角度至合适位置，前向出口(106)和后向出口(107)设置在供料面板(104)一侧，出鱼滑道(108)与带有横肋的Z型输送带(109)固定连接，带有横肋的Z型输送带(109)的斜坡面上安装有挡板且横肋之间的空间保证恰好容纳一条鱼，带有横肋的Z型输送带(109)的顶端包覆有一层罩壳。

2.根据权利要求1所述的一种纺锤形鱼类疫苗注射智能分级系统，其特征在于：所述图像获取装置(200)包括外壳(201)、工业相机(202)、光源(203)、光电传感器A(204)和挡边(205)；所述光电传感器A(204)安装在挡边(205)上，工业相机(202)和光源(203)安装在外壳(201)上；当鱼苗经过光电传感器A(204)时，触发工业相机(202)抓拍鱼苗图像并回传给控制模块(400)中的图像处理设备。

3.根据权利要求1所述的一种纺锤形鱼类疫苗注射智能分级系统，其特征在于：所述的控制模块(400)由PLC和图像处理设备构成；所述图像处理设备用于处理图像获取装置(200)的回传图像，并自动识别鱼的形体尺寸、注射位置和重量，然后与PLC建立通讯，控制分拨装置(300)动作。

4.根据权利要求1所述的一种纺锤形鱼类疫苗注射智能分级系统，其特征在于：所述分拨装置(300)由气缸(301)、刚性连接板(302)、光电传感器B(303)和弧形引导块(304)构成，所述气缸(301)通过刚性连接板(302)与弧形引导块(304)相连；所述光电传感器B(303)识别到鱼苗经过后，控制模块(400)判定当前鱼苗是否属于相应分级通道，若是则气缸(301)动作并带动弧形引导块(304)运动从而将鱼苗推出进入所述分级通道，否则气缸不动作鱼苗继续前进。

5.一种纺锤形鱼类疫苗注射智能分级方法，其特征在于，基于如权利要求1-4任一项所述的智能分级系统实现，所述的控制模块(400)通过图像获取装置(200)获取鱼苗图像，自动获取并根据鱼苗形体尺寸信息、注射位置和重量进行智能分级的方法如下：

S1、用畸变矫正算法矫正工业相机镜头带来的畸变效应，使图像中鱼苗与现实中的鱼苗比例一致或使误差在1～3个像素点之内；

S2、制作数据集；利用S1矫正过后的工业相机拍摄多组多变量影响下的鱼苗照片，并进行特征标注，包括鱼的种类、特征部位的位置和范围信息；所述特征部位包括鱼的整体轮廓、鱼眼、鱼嘴、腹鳍、背鳍、尾鳍、臀鳍、尾柄；

S3:根据S2制作的数据集，利用计算机设备进行深度学习的模型训练，最终获得能够识别鱼的种类信息、特征部位位置和范围信息的深度学习模型；

S4、采用S3获得的深度学习模型对鱼苗图像进行识别，获取鱼的种类信息、特征部位的位置和范围信息；

S5、根据S4获得的信息，判定鱼苗头尾定向是否成功以及鱼苗之间是否存在黏连：若鱼苗头尾定向失败或鱼苗之间存在黏连，则将鱼苗直接从传送带最尾端送出，否则进行步骤S6；

S6、当注射位置的点位恰好是特征部位的中心点或者偏离2-3mm以内、并且能够识别得到对应的特征部位的中心点时，可直接识别获得注射位置，并对鱼苗的注射位置信息进行输出；否则通过进行步骤S7-S9获取注射位置信息；

S7、根据S4获取鱼的种类信息、特征部位的位置和范围信息，通过后处理计算方法获得鱼苗的形体尺寸信息；所述鱼苗的形体尺寸包括鱼的体长、总长、总宽、鱼嘴末端至鱼尾柄、尾巴中心的距离、鱼眼中心至鱼尾柄、尾巴中心距离、背鳍至腹鳍距离；

所述的后处理计算方法为：对获取得到的鱼眼、鱼嘴、腹鳍、背鳍、尾鳍、臀鳍、尾柄这些特征部位的中心位置点，做回归拟合得到一条贯穿鱼苗中心并连通鱼嘴、鱼眼、尾柄、尾鳍中心的中心拟合曲线，将该中心拟合曲线等距拆分成多段线近似表示，从而得到鱼体中心拟合曲线的一系列关键点，从而依据这些关键点和特征部位的中心点，准确计算鱼的各类形态参数信息；

S8、事先测量不同种类的鱼苗的形态参数和注射位置、重量信息，建立不同种类的鱼苗的形态参数和注射位置、重量之间的数学回归模型，得到注射位置、重量回归模型；

S9、通过获得的鱼苗形态参数，借由注射位置、重量回归模型间接得到注射位置、重量；输出鱼苗的形体尺寸、重量、注射位置信息；

S10、将用户事先输入的分级范围与输出的鱼苗形体尺寸、重量、注射位置信息进行比对，确定当前鱼苗所属的分级通道；

S11、若鱼苗形体尺寸、重量、注射位置信息不在任何一个分级范围内，则鱼苗直接从输送带最尾端送出。

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