奶牛隐性乳房炎便携式计算机视觉快速检测系统设计与试验

发布时间：2018-06-29 12:26

本文选题：机器视觉 + 图像处理　；参考：《农业工程学报》2017年S1期

【摘要】：为解决奶牛隐性乳房炎难以防治的问题,构建了一种基于计算机视觉技术的快速检测系统。通过电脑与USB摄像头采集牛奶p H测试纸图像,提出了一种融合颜色特征与形态学处理的分割方法,分割化学反应区并获取RGB值,使用Foss5000牛乳体细胞分析仪得到牛奶体细胞实测值,采取幂回归法建立RGB值与牛奶体细胞数的预测模型,并基于Android技术开发了便携式移动终端设备。牛场实测20组数据试验结果显示,牛奶体细胞数估测值与实测值相关系数为0.970,估测平均相对误差为3.67%,标准差为1.88%。系统估测牛奶体细胞数较为准确,可用于奶牛隐性乳房炎快速检测。
[Abstract]:In order to solve the problem that hidden mastitis in dairy cattle is difficult to prevent and cure, a fast detection system based on computer vision technology is constructed. The image of milk pH test paper was collected by computer and USB camera. A segmentation method combining color feature and morphology was proposed to segment the chemical reaction zone and get the RGB value. Using Foss5000 bovine milk somatic cell analyzer to obtain the actual value of milk somatic cell, the power regression method was adopted to establish the prediction model of RGB value and milk somatic cell number, and a portable mobile terminal device was developed based on Android technology. The results showed that the correlation coefficient between the estimated number of milk somatic cells and the measured value was 0.970, the average relative error was 3.67, and the standard deviation was 1.88. The systematic estimation of milk somatic cells is accurate and can be used for rapid detection of recessive mastitis in dairy cattle.
【作者单位】：中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室;农业部农业信息获取技术重点实验室;河北农业大学信息科学与技术学院;
【基金】：家畜(猪、牛)信息感知及环境控制系统的研制与验证(2016YFD0700204)
【分类号】：TP391.41;S858.23

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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