[发明专利]面向鲅鱼切段机的鱼头鱼尾图像自动识别方法

说明书

本发明公开了一种面向鲅鱼切段机的鱼头鱼尾图像自动识别方法，包括以下步骤：A、样品采集；B、组建硬件系统；C、图像采集以及背景分割；D、边缘轮廓提取；E、鱼体尺寸的检测；F、鱼头鱼尾的识别及去除；G、建立鲅鱼定重切段数学模型。本发明主要采用机器视觉技术快速获取鱼类形体信息，建立鱼类形体特征参数与去头尾和切段工艺参数的关联模型，实现去头尾和切段工艺的动态规划，并以此为基础，研发出高质量高精准度的新型去头尾和切段机构，建立新型去头尾和切段一体机样机，实现智能化处理淡水鱼，提高工作效率。

技术领域

本发明涉及一种面向鲅鱼切段机的鱼头鱼尾图像自动识别方法。

背景技术

21世纪，随着计算机技术的高度发达，等重、定重切割技术已广泛应用于肉类产品加工领域。Khodabandehloo(1990)报道了一些特定类型的鸡肉加工包装，以达到预定的、固定的重量。此系统使用一系列逻辑步骤来选择并分组到对应托盘中，在雅可布(1996)的一份工作报告中表明，可以用CCD摄像机和激光照射的图像处理系统来估计物体的体积，然后用一个水射流切割机将物体切割成等体积(重量)的部分，该方法采用均质对象，可以从可见表面的形状确定体积，这种方法仅限于具有类似于顶部表面的物体，没有中空的部分，并且底部表面被认为是平的，由于等重、定重切割给定了切割重量值和精度范围，而鱼体属不规则形体，因此切割原理复杂，对相关设备技术要求较高，国外已出现基于等重、鱼类的相关设备，不能满足大众需求，因此，建立一种快速、无损并适合淡水鱼类的定重切割策略及系统已成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向鲅鱼切段机的鱼头鱼尾图像自动识别方法。本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种面向鲅鱼切段机的鱼头鱼尾图像自动识别方法，包括以下步骤：

A、样品采集，选取一组长度在20-35cm的中等大小鲅鱼，去脏后作为试验样本；

B、组建硬件系统，由工业相机、暗箱、LED条形光源和计算机组建实验平台；

C、图像采集以及背景分割，将样品放在相机视场中央，使中心轴线与视场边界平行，对鲅鱼图像进行预处理和二值化，然后对图像进行去除阴影，去除背景得到鲅鱼整体作为感兴趣区；

D、边缘轮廓提取，选择最优检测准则、最优定位准则和边缘的单响应准则，对边缘和噪声做出假设，然后利用数学方法得到边缘检测的最优滤波器，即边界点位于图像被高斯函数平滑后的梯度幅度的极大值点，最终检测出背景分割后的边缘轮廓，将边缘轮廓通过扫描法获取，即获得边缘轮廓坐标；

E、鱼体尺寸的检测，在轮廓图上提取鱼体的图像特征，包括长轴、短轴以及长短轴之比，对于品种相关性较大的长短轴之比，求得鲅鱼的长短轴之比均在5.0左右，长短轴之比在5.0左右的鱼品种的鱼头占总体鱼体长四分之一，所有样品鲅鱼全部以此作为去头准则，经过检验可知最大误差为1.5cm，以作为鱼头分割线的理论基础；

F、鱼头鱼尾的识别及去除，依据长轴长度四分之一获得鱼颌骨轮廓线，实现鱼头特征识别，对样本后半段投影图像进行宽度值筛选，当产生最小值时，将此位置坐标作为鱼身与鱼尾分界线位置坐标，并且求鱼尾的长度记为l₀为后续建立数学模型提供数据；

G、建立鲅鱼定重切段数学模型，利用质量与体积的关系以及微分学建立鲅鱼定重切段的数学模型。

所述步骤C中，图像采集方式有单帧采集和连续采集两种。

所述步骤F中依据最小宽度值，实现鱼尾特征识别。

所述步骤G中假设鲅鱼样本密度为ρ，总重量为M，总体积为V，则有

M＝ρV (1)

假设鲅鱼鱼嘴处为鱼的起始位置(x＝0),那么距离起始位置x处的鱼的为：