基于机器视觉的淡水鱼去鳞损伤无损检测识别方法

为了研究淡水鱼去鳞损伤无损检识别方法,以鲤鱼为研究对象,搭建视觉采集系统,实现图像采集与处理。通过采集鲤鱼去鳞后有去鳞损伤的图像,将样本图像划分为鱼腹、鱼背、鱼尾、损伤、背景五部分,提取感兴趣区域(ROI),比较其颜色差异,发现正常鱼体的表面区域与损伤区域颜色差异较大,以不同区域对应的红色通道值(R)、绿色通道值(G)、蓝色通道值(B)对应像素的平均值作为输入,建立基于广义神经网络(GRNN)和径向基函数神经网络(RBF)的鱼体损伤区域检测识别模型,经测试,识别准确率分别能达到98%和80%。通过计算预测损伤区域与实际损伤区域的相关面积大小,验证识别模型的准确度,经试验验证,基于GRNN和RBF网络识别模型对去鳞损伤预测的准确率分别达到了90%和83%。研究结果表明,机器视觉可应用于淡水鱼去鳞损伤的无损检测识别。