基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法及其测量系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法及其测量系统，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1、图像采集与预处理；S2、实例分割与形态特征提取；S3、海参长宽测量；S4、像素到实际尺寸转换；S5、体重预测模型构建；S6、结果输出。本发明专利技术的优点是：利用高清图像采集技术获取海参图像，并通过实例分割算法精确提取海参的轮廓信息，结合优化的图像处理技术，有效解决海参形态多变、不规则等问题，从而显著提高测量精度。同时，本发明专利技术引入机器学习回归模型，基于多种形态特征预测海参体重，进一步丰富了测量数据的维度和利用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法及其测量系统，属于图像处理领域。

技术介绍

1、海参具有重要的食用价值和药用价值，已成为我国重要的海水养殖物种，养殖规模迅猛发展，其养殖产业为沿海渔民增收和经济发展做出了重要贡献。在养殖过程中，生长性状的监测对于养殖管理、产量预估和品质控制具有重要意义。此外，在海参育种过程中，需要高效完成生长性状的测量分析，以期为精准育种提供基础数据。然而，现有的生长性状测量方法仍以传统的人工测量为主，存在效率低下、主观性强且难以大规模应用。同时，现有技术在数据利用方面也存在明显不足，测量得到的生长数据往往无法与养殖管理决策有效结合，无法充分发挥其在养殖管理、疾病预防和产量预估等方面的价值。

2、近年来，机器视觉技术在物体识别与测量领域取得了显著进展，为海参生长性状的自动化监测提供了可能。近来，李坤乾等人专利技术了一种基于贝塞尔曲线的海参原位长度测量方法(专利cn117854116b)，该方法涉及到深度学习网络、贝塞尔曲线预测模型、双目相机三维点云匹配等多种复杂技术，对技术人员的专业知识和经验要求较高，且本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，所述的步骤S1具体为：

3.根据权利要求1或2所述的基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，所述的步骤S2具体为：

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，所述的步骤S3具体为：

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，所述的步骤3.4具体为：

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的海参生长性状识...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，所述的步骤s1具体为：

3.根据权利要求1或2所述的基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，所述的步骤s2具体为：

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，所述的步骤s3具体为：

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的海参生长性状识别测量方法，其特征在于，所述的步骤3.4具体为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛建龙，王锦锦，张俊虎，廖梅杰，李彬，荣小军，王印庚，李晓雯，李海涛，兰长杰，
申请(专利权)人：中国水产科学研究院黄海水产研究所，
类型：发明
国别省市：