基于仿生机器鱼的水下网箱破损视觉检测方法研究

随着我国水产养殖业的快速发展，网箱养殖已成为我国渔业发展的重要方向。网箱破损是水产养殖中遇到的主要问题，但破损检测存在人工作业风险高、网箱破损定位难和水下图像质量差的问题。文章以水下仿生机器鱼为载体，提出了水下网箱破损视觉检测方法。针对水下网箱破损定位问题，建立了水下成像几何模型，可实现坐标转换和目标定位；针对水下视频数据存在视角摆动和亮度失真问题，提出了基于特征信息的图像稳像方法和融合导向滤波的图像增强算法；针对网箱破损检测过程中图像特征提取难度大和误差率高问题，应用边缘检测特征提取算法实现了高精准的网格特征提取和检测。实验结果表明，该方法对网箱破损识别率达93%，定位误差在5%以内，可准确检测和定位网箱破损。