基于嵌入式机器视觉的浮饵自动投放装置研制

发布时间：2017-04-20 08:10

  本文关键词：基于嵌入式机器视觉的浮饵自动投放装置研制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济和科学技术的发展,水产养殖业由粗放走向精细化是必然趋势。目前我国水产养殖业呈现单位产量低、效益低、污染严重、可持续性差、机械化和自动化程度不高等现状,严重限制了水产养殖业的高效发展。另外传统投饲手段采用人工投饲方式,成本越来越高,并且全凭主观意识判断投饲量,数量过高会浪费饲料、增加成本、污染养殖环境,数量过低会导致养殖对象生长参差不齐。因此本课题利用先进的嵌入式机器视觉技术研发水产养殖自动投饲装置,能够合理使用饲料,提高养殖效益。目前,国内利用嵌入式机器视觉和水产养殖业相结合的技术研究较少。本课题用图像分析技术与嵌入式技术相结合实现嵌入式机器视觉在水产养殖业中的应用,主要内容可归纳为以下几方面:(1)运用分水岭算法识别池塘水面浮饵图像。分水岭算法属于区域检测分割方法,使用分水岭算法对图片中的浮饵进行分割,并与常见的几种边缘检测分割算法的效果作对比,发现区域检测分割的方法更适合浮饵分割。但是在分水岭算法进行浮饵目标分割过程中容易出现过分割问题,所以先采用滤波去噪、灰度增强及数学形态学与分水岭算法相结合的图像处理方法,再使用分水岭分割浮饵图像,并基于最小二乘支持向量机对图像中的浮饵进行识别和个数统计。(2)基于模糊控制方法对投饲系统有效控制。由于投饲控制系统具有非线性、时变性、多变量耦合等特征,使用传统方法很难实现精细化投喂,所以本课题在投饲控制系统中加入模糊控制方法。根据模糊控制的基本原理和结构建立以剩余浮饵数和鱼群进食速度为输入变量,投饵时间为输出变量的模糊控制器以及模糊控制表。通过投饲实验证实模糊控制可以降低残饵量和提高养殖效益。在解决上述关键技术基础上并完成相关平台搭建和具体实验后,得出的研究结果表明:使用机器视觉的浮饵自动投放装置,浮饵识别率较高,投料比较合理,浮饵浪费较少,能有效提高投饲效益,符合精细化水产养殖的需求。
【关键词】：嵌入式机器视觉 最小二乘支持向量机 分水岭算法 模糊控制方法 自动投饵机
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 研究现状与分析12-14
• 1.2.1 自动投饲机研究现状12-14
• 1.2.2 嵌入式视觉技术现状及发展趋势14
• 1.3 主要研究内容14-15
• 1.4 论文组织结构15-17
• 第2章 浮饵自动投放装置设计方案17-26
• 2.1 引言17
• 2.2 浮饵自动投放系统设计需求17
• 2.3 浮饵自动投放系统设计方案17-22
• 2.3.1 浮饵信息采集18-20
• 2.3.2 浮饵投放控制20-22
• 2.3.3 浮饵远程监控22
• 2.4 浮饵自动投放系统关键技术22-25
• 2.4.1 基于嵌入式机器视觉的浮饵自动识别技术22-24
• 2.4.2 基于模糊控制技术的投饲控制方法24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于嵌入式图像处理的浮饵识别算法研究26-45
• 3.1 引言26
• 3.2 摄食活性量化方法26-28
• 3.2.1 鱼群摄食活性量化26-27
• 3.2.2 基于计算机视觉的鱼群摄食活性指数27-28
• 3.3 浮饵图像预处理28-32
• 3.3.1 背景扰动分析及浮饵目标初步提取28-29
• 3.3.2 图像滤波去噪29-31
• 3.3.3 图像灰度增强31-32
• 3.4 分水岭分割算法32-35
• 3.4.1 区域生长型分水岭算法32-33
• 3.4.2 分水岭算法的数学描述33-34
• 3.4.3 分水岭算法的浮饵目标分割34-35
• 3.5 数学形态学在浮饵图像中的应用35-37
• 3.5.1 数学形态学35
• 3.5.2 图像腐蚀35-36
• 3.5.3 图像膨胀36-37
• 3.6 基于最小二乘支持向量机的浮饵识别与统计37-43
• 3.6.1 最小二乘支持向量机37-39
• 3.6.2 基于最小二乘支持向量机的浮饵识别39-42
• 3.6.3 基于识别结果的浮饵个数统计42-43
• 3.7 提高嵌入式机器视觉图像处理速度研究43-44
• 3.8 本章小结44-45
• 第4章 基于模糊控制方法的投喂技术研究45-54
• 4.1 引言45
• 4.2 模糊控制原理45-48
• 4.2.1 模糊控制基本原理45-46
• 4.2.2 模糊控制系统组成46-48
• 4.3 模糊控制器的研究48-53
• 4.3.1 控制系统流程分析48-49
• 4.3.2 模糊控制器结构设计49
• 4.3.3 模糊变量论域及其隶属函数49-52
• 4.3.4 基于模糊控制方法的自动投放流程及模糊规则表的建立52-53
• 4.4 本章小节53-54
• 第5章 自动投饲装置研制与实验分析54-70
• 5.1 引言54
• 5.2 自动投饲系统54-59
• 5.2.1 投饲控制系统硬件平台搭建55-56
• 5.2.2 数据通信与存储设计56-57
• 5.2.3 其他模块设计57-59
• 5.3 投饲控制系统软件平台实现59-65
• 5.3.1 浮饵自动投饲控制程序开发环境搭建59-61
• 5.3.2 浮饵图像采集61-62
• 5.3.3 浮饵图像显示62
• 5.3.4 浮饵图像传输62-64
• 5.3.5 嵌入式机器视觉图像处理视觉库OpenCV64-65
• 5.4 投饲实验与分析65-69
• 5.4.1 浮饵识别实验及误差分析65-66
• 5.4.2 浮饵自动投饲实验66-69
• 5.5 本章小节69-70
• 第6章 总结与展望70-72
• 6.1 总结70
• 6.2 展望70-72
• 参考文献72-76
• 致谢76-77
• 攻读硕士学位期间的成果77

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