文献类型：期刊文章

作　　者：林艾光[1] 孙宝元[1] 矢田贞美[2]

机构地区：[1]大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室 [2]东京海洋大学海洋科学部

出　　处：《水产学报》

基　　金：国家自然科学基金(50475152);高等学校博士学科点专项科研基金(98014106)

年　　份：2006

卷　　号：30

期　　号：3

起止页码：397-403

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：在养殖虾夷扇贝(Patinopecten yessoensis)的生产过程中需要多次将其按大小分级。传统方法采用筛子和分级机筛分,会使扇贝受到振动、碰撞。振动影响扇贝生长发育,碰撞使扇贝边缘受到损伤,贝壳碎裂外套膜裸露在壳外,造成病贝、死贝,且机械筛分分级精度低,人工筛分劳动强度大、效率低。本文研究一种新的方法,利用机器视觉检测扇贝大小。通过摄像头获取扇贝图像、计算机对输入的图像进行预处理、图像分割、膨胀腐蚀,提取扇贝的面积等特征值,建立扇贝的几何模型、数学模型,确定面积与壳长的关系,进一步识别扇贝的大小。试验表明,该方法检测速度快,正确率高,能够满足虾夷扇贝分级要求。摄像头与扇贝不接触,可以避免机械振动、碰撞对扇贝的损伤。

关 键 词：机器视觉 虾夷扇贝 分级  

分 类 号：S968.3]