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如今的现代化养鸡场中,大多数生产已能实现自动化,如饲料和清水的自动供应、鸡蛋和鸡粪的自动收集、温度和风速的自动控制等等。但对于死鸡,仍然采用人工定时巡视和检查。人工检测死鸡主要存在两点问题:第一:实时性不高,无法及时清除死鸡。这可能导致活鸡被死鸡的病菌所感染;第二:工人工作效率不高,且长时间停留于环境恶劣的鸡舍中,身体健康会受到影响。针对这一问题,本文提出了一种基于机器视觉的死鸡自动探测系统。系统主要包括ARM开发板、GPRS MODEM、远程监控中心以及两种识别算法。第一种是基于红色区域提取及二值逻辑与运算的死鸡探测算法。通过识别图像中有无静止红鸡冠,来判断鸡笼中有无死鸡。首先在L*a*b*颜色空间,选择a*作为特征量结合改进的最大类间方差法(Otsu法)提取红鸡冠;然后采用形态学特征运算有效去除噪声;对连续几幅图像进行相同处理;最后采用二值逻辑与运算判断有无静止的红鸡冠。一旦发现静止红鸡冠,即发送报警短信到远程监控中心手机,并将现场图像通过GPRS MODEM传送到远程监控中心PC。实验表明:该方法的死鸡探测率可达到85%以上。第二种是基于物体轮廓提取和支持向量机(SVM)的死鸡探测算法。通过分析所拍图像是属于活鸡图片一类还是死鸡图片一类,以此判断鸡笼中有无死鸡。首先对同一鸡笼连续两幅图像进行预处理,提取出其中鸡的轮廓;其次采用星形向量表示法表示该轮廓,并计算两个轮廓对应向量之差的绝对值,作为SVM的特征值输入;然后通过训练样本对SVM进行训练;最后将测试样本输入到已训练好的SVM中进行分类。若发现死鸡图片,则通过GPRS MODEM发送报警短信及现场图像。实验表明:分类结果的正确率可达到95%以上。今后可将该系统安装在行驶于鸡舍连排鸡笼间走道的小车上,以便及时地探测并清除死鸡,这对现代化规模养鸡场的全面自动化生产具有非常重要的现实意义。而且到目前为止,关于这一方面的研究还处于起步阶段,本文的思想对日后的研究工作也具有一定的借鉴作用。