文献类型： 中文期刊
作者： 张萌 1 ; 钟南 2 ; 刘莹莹 3 ;
作者机构： 1.华南农业大学工程学院/教育部南方农业机械与装备关键技术重点实验室/广东省食品质量安全重点实验室;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
2.;华南农业大学工程学院/教育部南方农业机械与装备关键技术重点实验室/广东省食品质量安全重点实验室;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
3.;华南农业大学工程学院/教育部南方农业机械与装备关键技术重点实验室/广东省食品质量安全重点实验室;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所;
关键词： 机器视觉;图像分割;模型;瘦肉率;活体猪;RBF神经网络
期刊名称： 农业工程学报
ISSN： 1002-6819
年卷期： 2017 年 12 期
页码： 308-314
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 为实现生猪瘦肉率的快速无损检测,以机器视觉为主要技术,通过生猪的外形特征图像进行瘦肉率估测,为饲养者与收购者提供生猪品级的决策依据。采用MATLAB为开发工具,通过图形用户界面(graphical user interface,GUI)实现软件操作界面,以生猪的侧面及背面图像为研究对象,利用图像处理技术从目标中提取体长、体高、胸深、腹长、臀宽、腰宽等数据,以这些体尺的比例(胸深体高比、臀宽体长比、臀宽腰宽比、腹长体长比)为参数,通过径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行瘦肉率估测。该文分别对7组生猪外形图像进行处理,4项比例指标的平均估测准确率分别为92.90%、92.44%、95.17%、96.51%,瘦肉率的平均估测准确率为94.35%。结果表明,该文所构造的基于生猪外形特征图像的瘦肉率估测方法工作效率高,成本低,可用于估测生猪瘦肉率。
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