CN211726606U - 一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装置 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装置,该装置包括运送系统、拍照测重系统和分选系统;所述运送系统包括料槽和滑槽,所述拍照测重系统包括透光滑板、相机、相机支架、背光源和处理器,所述分选系统包括分拨器、分拨器驱动电机、分选箱体和传送带。本实用新型可以较为准确地估算鳗鱼重量,提高鳗鱼重量分级分选的工作效率,代替人工估重,减少劳动成本。
Description
技术领域
本实用新型涉及鱼类分级分选装备领域,特别涉及一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装置。
背景技术
鳗鱼是一种外观类似长条蛇形的鱼类,无鳞,躯干部呈圆柱形,尾部稍扁平,粘液腺发达,体表光滑,一般产于咸淡水交界海域,与鲑鱼类似具有洄游特性。人工养殖鳗鱼的重量选级主要采用人工分选方式,将鳗鱼从饲养池内捞出,经过低温处理降低鳗鱼的活性,采用人工估算重量来对鳗鱼进行分级分选;但是,人工分选方法的准确率低、效率低,而且低温处理会影响鳗鱼的活性。目前鱼类重量分级分选自动装备的成本较高,一般利用运动称重原理,即称重装置将传送部件和称重对象一并称重,这种称重方式的精度低、干扰大,不适合活体鳗鱼,因为一方面活体鳗鱼的体型较长,在运动称重环节时姿态不可控,加大了称重装置面积;另一方面,活体鳗鱼的活性较强,通过称重装置时鳗鱼的自身运动也会影响称重准确性。因此,迫切需要研发一种适合活体鳗鱼特性的重量分级分选方法及装备。
发明内容
本实用新型的目的在于克服现有技术中存在的缺点,提供一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装置,能快速对鳗鱼测重并分级处理,准确率高、效率高,有效减少劳动成本,同时可以减少人工分选时对鱼体的二次损伤。
本实用新型的目的通过下述技术方案实现:
一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装置,包括运送系统、拍照测重系统和分选系统;所述运送系统包括料槽1和滑槽2,料槽1的开口与滑槽2的上端同一水平固定连接,滑槽2的下端与透光滑板3固定连接;所述拍照测重系统包括透光滑板3、相机5、相机支架4、背光源6和处理器7,相机5固定在相机支架4上,相机5的镜头面向透光滑板3的上表面,背光源6位于透光滑板3的下方,相机5、背光源6分别通过导线与处理器7相连接,处理器7用于数据处理和人机交互;所述分选系统包括分拨器8、分拨器驱动电机20、分选箱体9和传送带10,传送带10的上表面与透光滑板3的上表面处于同一水平高度,分拨器驱动电机20固定安装在传送带10的支撑架上,分拨器8安装在分拨器驱动电机20上;每一个分拨器8的外侧对应一个分选箱体9,分选箱体9固定安装在传送带10的支撑架上。
背光源6包括透光防水板17、混光板18和LED阵列白光源19;LED阵列白光源19置于底层,工作时发光提供光源;混光板18置于LED阵列白光源19上方,将LED阵列白光源19发出的白光过滤混合为均匀白光;透光防水板17置于混光板18上方,起到防水绝缘作用。
一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选方法,是采用上述一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装置,包括下述步骤:
(1)将批量活体鳗鱼倒进料槽1中,人工操作使鳗鱼逐条通过滑槽2自由滑落,鳗鱼经过透光滑板3,触发相机5并抓取一帧静态图像,背光源6提供背光光源,减少由于自然光造成的反光和阴影而影响计算重量误差;
(2)活体鳗鱼静态图像传送至处理器7,处理器7对静态图像进行预处理,得到鳗鱼轮廓线图,根据鳗鱼面积/长度与重量数学模型估测出鳗鱼重量;
(3)处理器7内预先设定重量分级数量和范围,然后根据单条活体鳗鱼重量对应的级别和传送带10的速度,计算出该条鳗鱼到达每一个分拨器8前方的时间,通过时间参数方法控制每一个分拨器8动作,将传送带10上的鳗鱼拨到相应的分选箱体9内,完成鳗鱼重量分选分级。
所述鳗鱼面积/长度与重量数学模型,包括鳗鱼体前部面积与重量数学模型、鳗鱼体后部中线长度与重量数学模型,具体步骤如下:
(1)将一帧活体鳗鱼静态照片经程序处理,得到鳗鱼的轮廓线图,包括:轮廓线11、前部中线12、后部中线13、比例分割线14、头部15、尾部16;
(2)通过机器学习算法识别鳗鱼的头部15和尾部16;头部15的顶端和尾部16的顶端由中线连接,中线上任意一点的垂线与轮廓线11上的两个交点到该点距离相等,比例分割线14将中线分为前部中线12和后部中线13,比例分割线14的取值范围为0.7~0.8;
(3)由比例分割线14划分鳗鱼体前部和体后部;等重量的鳗鱼体前部粗细不一,采用面积来测算鳗鱼的重量,鳗鱼头部15一侧的轮廓线11与比例分割线14围成的鳗鱼体前部面积为x,根据鳗鱼分割实验,建立鳗鱼体前部面积与重量数学模型G1=F1(x);鳗鱼体后部呈扁平状且姿势不可控,采用长度来测算鳗鱼的重量,鳗鱼体后部中线长度为y,根据鳗鱼分割实验,建立鳗鱼体后部中线长度与重量数学模型G2=F2(y);
(4)鳗鱼面积/长度与重量数学模型为:G3=a·F1(x)+b·F2(y);其中,a为面积权重系数,a的取值范围为0.7~0.8;b为长度权重系数,b的取值范围为0.2~0.3;G3为鳗鱼实际重量。
本实用新型与现有技术相比具有如下优点与效果:
(1)本实用新型的方法是采用机器视觉测重技术,因为鳗鱼体前部呈圆柱状,粗细不一;体后部呈扁平状,且姿势不可控,本实用新型利用机器视觉技术,对活体鳗鱼抓取静态图像进行处理,按照长度比例分割,并采用面积与长度相结合的方法估测鳗鱼重量,精度高、成本低。
(2)本实用新型的装置,可以较为准确地估算鳗鱼重量,提高鳗鱼重量分级分选的工作效率,代替人工估重,减少劳动成本。
附图说明
图1为基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装备的结构立体图。
图2为基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装备的结构主视图。
图3为基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装备的结构俯视图。
图4为拍照测重系统的结构示意图。
图5为背光源的结构示意图。
图6为鳗鱼轮廓线图。
其中,1、料槽;2、滑槽;3、透光滑板;4、相机支架;5、相机;6、背光源;7、处理器;8、分拨器;9、分选箱体;10、传送带;11、轮廓线;12、前部中线;13、后部中线;14、比例分割线;15、头部;16、尾部;17、透光防水板;18、混光板;19、LED阵列白光源;20、分拨器驱动电机。
具体实施方式
下面结合实施例对本实用新型做进一步详细的描述,但本实用新型的实施方式不限于此。
实施例1
一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装置,如图1、图2、图3所示,包括运送系统、拍照测重系统和分选系统;所述运送系统包括料槽1和滑槽2,料槽1的开口与滑槽2的上端同一水平固定连接,滑槽2的下端与透光滑板3固定连接;所述拍照测重系统包括透光滑板3、相机5、相机支架4、背光源6和处理器7,如图4所示,相机5固定在相机支架4上,相机5的镜头面向透光滑板3的上表面,背光源6位于透光滑板3的下方,相机5、背光源6分别通过导线与处理器7相连接,处理器7用于数据处理和人机交互;所述分选系统包括分拨器8、分拨器驱动电机20、分选箱体9和传送带10,传送带10的上表面与透光滑板3的上表面处于同一水平高度,分拨器驱动电机20固定安装在传送带10的支撑架上,分拨器8安装在分拨器驱动电机20上;每一个分拨器8的外侧对应一个分选箱体9,分选箱体9固定安装在传送带10的支撑架上。分拨器8被分拨器驱动电机20驱动,以分拨器右端为轴按一定角度往复转动,转动角度方向与范围如图3所示,分拨器8的运动平面在传送带10的上方,且两者间隙较小。如图5所示,背光源6包括透光防水板17、混光板18和LED阵列白光源19;LED阵列白光源19置于底层,工作时发光提供光源;混光板18置于LED阵列白光源19上方,将LED阵列白光源19发出的白光过滤混合为均匀白光;透光防水板17置于混光板18上方,起到防水绝缘作用。
在进行活体鳗鱼重量分级分选时,是将批量活体鳗鱼倒进料槽1中,人工操作使鳗鱼逐条通过滑槽2自由滑落,鳗鱼经过透光滑板3,触发相机5,抓取一帧静态图像,背光源6提供背光光源,活体鳗鱼静态图像传送至处理器7,处理器7对图像进行预处理得到鳗鱼轮廓线图,如图6所示。首先通过机器学习算法识别鳗鱼的头部15和尾部16,比例分割线14由前部中线12与后部中线13的长度之比确定位置,比例分割线14的取值范围在0.7~0.8,比例分割线14由前部中线12与后部中线13的长度比例确定位置,长度比例由鳗鱼物理模型决定,不同鳗鱼品种对应不同的长度比例。利用比例分割线14,按照面积和长度不同权重的方法测算鳗鱼的重量;由比例分割线14划分鳗鱼体前部和体后部,建立数学模型;鳗鱼头部15一侧的轮廓线11与比例分割线14围成的鳗鱼体前部面积为x,根据鳗鱼分割实验,建立鳗鱼体前部面积与重量数学模型G1=F1(x);鳗鱼体后部中线长度为y,根据鳗鱼分割实验,建立鳗鱼体后部中线13长度与重量数学模型G2=F2(y);鳗鱼面积/长度与重量数学模型为:G3=a·F1(x)+b·F2(y);其中,a均为面积权重系数,b为长度权重系数,a、b利用MATLAB工具拟合曲线得到,a的取值范围为0.7~0.8,b的取值范围为0.2~0.3;最终得到为鳗鱼实际重量。
处理器7内预先设定的重量分级数量和范围,如:分为4级,分别是200~300克、301~400克、401~500克和501~600克,根据单条活体鳗鱼重量对应的级别和传送带10的速度,计算出该条鳗鱼到达每一个分拨器8前方的时间,通过时间参数方法控制每一个分拨器8动作,将传送带10上的鳗鱼拨到相应的分选箱体9内,完成鳗鱼重量分选分级作业。
实施例2
一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选方法及装备,可用于鳗鱼重量分级分选。使用时,对处理器7预先设定重量分级数量和范围,如:分为7级,分别是200~250克、251~300克、301~350克、351~400克、401~450克、451~500克,501克及以上。将批量活体鳗鱼倒进料槽1中,人工操作使鳗鱼逐条通过滑槽2自由滑落,鳗鱼经过透光滑板3,触发相机5,抓取一帧静态图像,背光源6提供背光光源,减少由于自然光造成的反光和阴影影响计算重量误差;活体鳗鱼静态图像传送至处理器7,处理器7对图像进行预处理得到鳗鱼轮廓线图,如图6所示;根据鳗鱼面积/长度与重量数学模型估测出鳗鱼重量;根据单条活体鳗鱼重量对应的级别,和传送带10的速度,可以计算该条鳗鱼到达每一个分拨器8前方的时间,通过时间参数方法控制每一个分拨器8动作,将传送带10上的鳗鱼拨到相应的分选箱体9内,完成鳗鱼重量分选分级作业。
Claims (2)
1.一种基于机器视觉的活体鳗鱼重量分级分选装置,其特征在于:包括运送系统、拍照测重系统和分选系统;所述运送系统包括料槽和滑槽,料槽的开口与滑槽的上端同一水平固定连接,滑槽的下端与透光滑板固定连接;所述拍照测重系统包括透光滑板、相机、相机支架、背光源和处理器,相机固定在相机支架上,相机的镜头面向透光滑板的上表面,背光源位于透光滑板的下方,相机、背光源分别通过导线与处理器相连接;所述分选系统包括分拨器、分拨器驱动电机、分选箱体和传送带,传送带的上表面与透光滑板的上表面处于同一水平高度,分拨器驱动电机固定安装在传送带的支撑架上,分拨器安装在分拨器驱动电机上;每一个分拨器的外侧对应一个分选箱体,分选箱体固定安装在传送带的支撑架上。
2.根据权利要求1所述的活体鳗鱼重量分级分选装置,其特征在于:背光源包括透光防水板、混光板和LED阵列白光源;LED阵列白光源置于底层,工作时发光提供光源;混光板置于LED阵列白光源上方,将LED阵列白光源发出的白光过滤混合为均匀白光;透光防水板置于混光板上方,起到防水绝缘作用。
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