中国是世界上最大的罗非鱼生产国，罗非鱼加工业发展迅速。鱼类初加工主要包括去鳞、去内脏等环节，国内目前仍采用人工喂入、根据经验旋钮调控速度的方式，缺乏对鱼加工过程运行参数和物料状态有关数据的实时监测与在线控制。随着劳动力成本提高和市场对高质量水产品需求的不断增长，亟需发展有关设备与自动监控技术。喂入量是关系鱼加工生产线稳定运行、影响去鳞机等加工装备速度调整和加工质量、保障生产率的重要数据。本文针对罗非鱼初加工过程，研发了平铺喂入自动输送和基于机器视觉的喂入量实时监测设备，建立了基于多源数据与知识融合规则的运行参数在线控制系统，为罗非鱼初加工生产线的自动化和信息化提供技术支撑。
　　本文主要研究内容和结论如下：
　　1、设计了高通量罗非鱼平铺输送方案，构建了自动喂入装置并进行试验优化
　　针对罗非鱼喂入量实时监测问题，设计了一种两段式的平铺输送装置，通过水平输送带高度差、速度差与限高辊筒实现罗非鱼输送喂入过程中以平铺化状态呈现在监测视场，尽可能避免了罗非鱼粘连和重叠的情况；通过正交试验得出优化参数组合为水平输送带高度差15cm、速度差40rpm、限高辊筒高度34mm，此时平铺化率能达到93.65%。
　　2、研究了罗非鱼输送过程图像监测方法，构建监测装置并提出了LRMF算法实现网带背景目标区域的有效分割
　　设计并构建了基于机器视觉的罗非鱼监测系统，采用软触发对输送过程高通量罗非鱼图像进行实时采集，通过帧抽取和曝光时间设定获得高通量清晰图像；针对输送带网格状的图像背景带来小连通区域及图像分割时出现目标轮廓锯齿状的预处理问题，通过设计局部阈值、去除小连通区域、形态学处理与中值滤波相融合的LRMF算法，实现对网带背景不同规格罗非鱼的感兴趣区域提取。
　　3、研究了基于机器视觉的喂入量监测模型，进行动态修正实现了喂入量实时监测
　　研究罗非鱼的图像面积与其重量的关系，首先在静态条件下进行单条鱼图像处理和称重分析，构建了罗非鱼面积-重量模型，回归分析结果表明其相关系数为0.975；在实际生产高通量动态平铺输送条件下，对1000条不同规格的罗非鱼原料样品，采用黄金分割法进行了模型参数修正实验，建立了罗非鱼喂入量实时监测模型。
　　4、分析了生产线多源数据，结合经验知识建立了基于规则的运行参数在线控制系统
　　设计鱼初加工设备运行速度等主要参数实时采集方案，结合经验知识和速度、喂入量、去鳞率实时数据，建立了罗非鱼初加工过程运行参数在线控制规则，明确了反馈运行策略和实现方法；构建了罗非鱼初加工喂入量实时监测与运行参数在线控制系统，测试结果表明：喂入量实时监测相对误差为5.86%，能够实现基于规则的运行参数闭环在线调控，且系统处理速度超过所需的2000kg/h生产率要求。