10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.029
典型猪舍光环境下机器视觉图像量化评价及筛选
随着数字化农业进程的发展,利用机器视觉技术进行生猪养殖方面研究已成为许多研究人员关注的热点之一。机器视觉中外界光环境对采集图像的质量具有较大影响,但是较多猪体质量监测方面研究的焦点集中在图像算法方面,忽视外界光环境的重要性,缺乏量化评价机器视觉光环境优劣的方法。该文基于猪体质量检测平台,利用LabVIEW软件编程分析实际光环境条件下拍摄图像质量。经现场试验分析,理想图像、曝光过度图像、自然光图像、阴阳图像4类图像在曝光参数和照度均匀度参数有明显区别:理想图像和曝光过度图像的照度均匀度参数均满足照明工程标准要求,理想图像曝光正常比率较高;自然光图像和阴影图像的照度均匀度参数不满足照明工程标准要求,且曝光正常率偏低。该文采用曝光正常,最小照度与最大照度比值U1>0.7和最小照度与平均照度比值U2>0.8判断实现理想图像筛选,便于研究者前期图像预处理工作。
机器视觉、照明、监测、猪体质量、光环境、LabVIEW、照度均匀度
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S821.4+6(家畜)
“十二五”国家科技支撑项目2014BAD08B05
2017-03-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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