基于改进ResNet50模型的大宗淡水鱼种类识别方法

针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一背景的淡水鱼图像,同时通过互联网搜索具有干扰背景的淡水鱼图像,共同构建淡水鱼图像数据集;再对淡水鱼图像进行预处理,以增加样本多样性;构建改进ResNet50模型,增加全连接层Fc1以及Dropout,引入迁移学习机制训练模型,同时选择CELU作为激活函数提高神经网络表达能力,通过Adam优化算法更新梯度,并嵌入余弦退火方法衰减学习率。为验证改进ResNet50模型的准确率等性能,对6种淡水鱼进行种类识别,结果表明：在单次验证方法下,选用包含单一背景图像和干扰背景图像构成的淡水鱼图像数据集训练模型,识别准确率为96.94%,比经典模型提高1.22%,单张淡水鱼图像样本的平均检测时间为0.234 5 s;在四折交叉验证下,选用具有单一背景的图像数据集,模型的识别准确率为100%,选用包含单一背景图像和干扰背景图像的淡水鱼图像数据集,模型的识别准确率为96.20%,说明模型具有较好的泛化性能和鲁棒性。针对混淆矩阵的可视化结果表明：改进的ResNet50模型具有通用的结构和训练方式,对不同背景下的淡水鱼进行种类识别具有较高的准确率,可为淡水鱼种类识别提供技术借鉴。     

基于机器视觉技术的淡水鱼品种识别

为了后续加工便利,需要对打捞上来的淡水鱼进行分类,而且分类是淡水鱼加工前处理的重要工序之一。为了实现淡水鱼的自动分类,该研究通过收集常见的4种淡水鱼240条为试验样本,分别为鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼。通过运用机器视觉技术采集各种淡水鱼的图像,并运用数字图像处理技术对图像进行处理,提取其各个颜色分量及长短轴之比等特征值,最后运用该特征值建立有关淡水鱼的品种识别模型。研究表明,通过该识别模型可以完全实现对鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼这4种淡水鱼的品种的识别,准确率达到96.67%。机器视觉技术可以快速准确对常见的淡水鱼进行品种识别,具有较强的实际应用价值。     

基于4种不变矩和BP神经网络的稻飞虱分类

针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高的问题,研究了基于不变矩提取形状特征值对稻飞虱进行分类。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,进行灰度化后用大津法二值化,再用数学形态学滤波;对二值图像采用Hu矩、改进Hu矩、Zernike矩和Krawtchouk矩4种不变矩分别提取特征值,再用BP神经网络进行训练和测试,以此检测4种矩的提取效果。试验用Matlab2008验证算法,对白背飞虱、褐飞虱和灰飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明Krawtchouk矩提取稻飞虱图像形状特征值的识别率最高,总体达到了91.7%。该文可为大田中现场识别稻飞虱提供参考。     

基于图像光谱信息融合的鱼不同冻藏时间及冻融次数鉴别

应用高光谱成像技术(380~1023 nm),基于信息融合实现鱼不同冻藏时间后冻融次数鉴别。首先,提取鱼样品感兴趣区域(region of interest,ROI)光谱并结合竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)得到57个变量作为光谱信息,同时对鱼样品做主成分分析(principal component analysis,PCA),提取第一主成分图像信息如中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关12个灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)纹理特征参量,结合灰度共生矩阵纹理特征与光谱特征,作为模型偏小最二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)的输入建立区分模型,预测集识别率达到98%。结果表明,高光谱成像技术可以用于鱼不同冷冻时间以及冻融次数的鉴别。     

淡水鱼鱼鳞生物结合力与去鳞特性的试验研究

为研究影响淡水鱼去鳞难易程度的因素,以鲤鱼、草鱼、鲫鱼、鳊鱼4种淡水鱼为试验对象,利用TMS-PRO质构仪对鱼鳞与鱼体的生物结合力进行了测量,研究了鱼鳞所处部位、加载速率、死亡时间对鱼鳞生物结合力的影响。同时,测量了淡水鱼单位面积内的鱼鳞数目,淡水鱼的滑动摩擦角,进行了去鳞试验。在此基础上分析并验证了单位面积鱼鳞生物结合力对去鳞的影响,表明淡水鱼单位面积鱼鳞生物结合力越大,去鳞越难,为去鱼鳞设备的研制提供参考。     

淡水鱼低温相变区热特性参数预测模型的建立

为了给淡水鱼冷冻冷藏加工、品质控制及设备开发提供基础数据,应用差示扫描量热仪（DSC）测定鲢鱼、鳙鱼、鲤鱼以及草鱼背部和腹部肌肉在低温相变区（-40～10℃）的冰点、表观比热和热焓,建立淡水鱼低温相变区热特性参数预测模型。结果表明,建立的基于淡水鱼肌肉水溶性成分含量的线性组合冰点预测模型、低温相变区表观比热的两段式预测模型和推导的淡水鱼肌肉热焓预测模型都有很高的拟合精度。鱼肌肉中含水率、可溶性固形物含量、蛋白质含量和脂肪含量等对冰点和冰点以上的表观比热有不同程度影响,其中可溶性固形物和含水率分别对冰点和常     

四大家鱼池塘养殖常见病害综合防控要点

在我国整体饮食结构中,鱼类是人们获得蛋白质的主要渠道之一,而作为我国主要鱼类的四大家鱼在我国饮食结构中占据着重要的地位。四大家鱼主要为草鱼、鳙鱼、鲢鱼、青鱼4种,其为主要池塘养殖的鱼类,而养殖过程中出现的病害对养殖经济效益造成了严重的影响。基于此,依据常见的养殖病害,对四大家鱼池塘养殖病害预防措施进行了简要分析。     

基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别

针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明：改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F_0.02、F_0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。     

基于改进灰度共生矩阵和粒子群算法的稻飞虱分类

针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高而无法使用颜色特征的问题,应用灰度共生矩阵提取的纹理特征值对稻飞虱分类进行了研究。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,经过一系列预处理后得到去掉背景的稻飞虱灰度图像;对灰度图像采用改进的灰度共生矩阵提取纹理特征值,再用反向传播BP(back propagation)神经网络和参数改进粒子群算法优化BP神经网络分别进行训练和测试,以此检验纹理特征值的识别效果和粒子群算法的优化效果。试验用Matlab验证算法,对白背飞虱、灰飞虱和褐飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明基于参数选择改进粒子群算法优化BP神经网络的识别率总体达到了95%,比直接用BP神经网络的识别率高,而且经过Matlab测试,训练时间只用了0.5683s,说明粒子群算法更满足实时性要求。     

基于高光谱图像和遗传优化神经网络的茶叶病斑识别

为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。     

基于近红外光谱技术的淡水鱼品种快速鉴别

为探索淡水鱼品种的快速鉴别方法,该文应用近红外光谱分析技术,结合化学计量学方法,对7种淡水鱼品种的判别分类进行了研究。采集了青、草、鲢、鳙、鲤、鲫、鲂等7种淡水鱼,共665个鱼肉样品的近红外光谱数据,经过多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、数据标准化(standardization,S)等20种方法预处理,在1 000~1 799 nm范围内分别采用偏最小二乘法(partial least square,PLS)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP人工神经网络技术(back propagation artificial neural network,BP-ANN)、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术对7种淡水鱼原始光谱数据进行了鉴别分析。结果表明,近红外光谱数据,结合主成分分析和BP人工神经网络技术建立的淡水鱼品种鉴别模型最优,模型的鉴别准确率达96.4%,对未知样本的鉴别准确率达95.5%。模型具有较好的鉴别能力,采用该方法能较为准确、快速地鉴别出淡水鱼的品种。     

淡水鱼的连续式鱼鳞去除方法

为研究连续式鱼鳞的去除方法,以鲢鱼、鳊鱼、鲤鱼为试验对象,提出了一种以弹簧为主要去鳞结构的去鳞刷,并以弹簧外径、去鳞刷转速与去鳞刷直径等为主要因素,通过自制去鳞试验台研究了其对淡水鱼去鳞率和鱼体损伤的影响,表明弹簧外径、去鳞刷直径对淡水鱼去鳞率有显著影响,对鱼体损伤感官评价得分影响不显著,去鳞刷转速对去鳞率和鱼体损伤感官评价得分均有极显著影响。不同种鱼,其各自适宜的弹簧外径、去鳞刷直径与去鳞刷直径有所不同。确定了白鲢去鳞时弹簧外径、去鳞刷转速、去鳞刷直径的最优参数组合,即弹簧外径21 mm、去鳞刷转速1 120 r/min、去鳞刷直径90 mm。该研究可为连续式去鱼鳞机的研制提供依据。     

白洋淀鱼类体内多氯联苯积累特征及其毒性评价

针对持久性有机污染物在水生生物体内易于积累的特性,利用气相色谱与质谱联用技术（GC-MS）,检测了白洋淀8种鱼类体内多氯联苯（PCBs）含量,并分析了同系物组成特征。根据白洋淀鱼类检测到同系物情况,计算毒性当量（TEQ）并进行评价。白洋淀8种鱼类体内PCBs平均含量范围是55.85~1 485.74 ng.g-1脂肪重,从高到低的顺序依次为黄颡〉黄鳝〉乌鳢〉泥鳅〉鲤鱼〉鳙鱼〉鲫鱼〉鲇鱼。在8种鱼类PCB同系物组成中,四氯联苯和五氯联苯是主要的同系物,其相对百分含量为52.0%~84.3%。这种组成模式反映了白洋淀地区有多氯联苯工业品的使用历史。8种鱼类体内PCBs的毒性当量（TEQ）范围是0.09~1 412.87 pg TEQ.g-1脂肪重,其大小顺序依次为鳙鱼〉鲫鱼〉鲇鱼〉黄颡〉黄鳝〉鲤鱼〉乌鳢〉泥鳅。结果表明,白洋淀淀区部分鱼类已经受到PCBs一定程度的污染,应引起重视。     

链式剖鱼机工艺参数优化试验

为了对6PYL-305型剖鱼机进行优化以提高其剖切质量,以鲢鱼和鳊鱼为研究对象对其关键部件和工艺参数进行了试验,研究喂料撞块位置、鳊鱼夹片安装倾角、鲢鱼出料滑槽高度、刀具类型等因素对剖切质量的影响。试验结果表明：剖切鲢鱼时最佳撞块位置为距离料斗右侧（225±5）mm、剖切鳊鱼时为（160±5）mm;剖切鳊鱼时夹片最佳安装倾角为16°;鲢鱼出料滑槽的最佳高度为65 mm;齿高3 mm的小齿刀盘作为剖切刀盘综合效果最佳,鲢鱼鱼体剖切率可达（83.90±2.31）%,剖切损失率仅为（0.62±0.15）%,鳊鱼的剖切损失率为（0.85±0.28）%,剖切面较光滑,剖切后的鱼体内脏可以很方便地去除。采用优化后的工艺参数,剖鱼机性能以及稳定性得到了良好改善。     

Comparison of lipid content and Fatty Acid composition in the edible meat of wild and cultured freshwater and marine fish and shrimps from china

The lipid content and fatty acid composition in the edible meat of twenty-nine species of wild and cultured freshwater and marine fish and shrimps were investigated. Both the lipid content and fatty acid composition of the species were specified due to their unique food habits and trophic levels. Most of the marine fish demonstrated higher lipid content than the freshwater fish, whereas shrimps had the lowest lipid content. All the marine fish and shrimps had much higher total n-3 PUFA than n-6 PUFA, while most of the freshwater fish and shrimps demonstrated much lower total n-3 PUFA than n-6 PUFA. This may be the biggest difference in fatty acid composition between marine and freshwater species. The cultured freshwater fish demonstrated higher percentages of total PUFA, total n-3 PUFA, and EPA + DHA than the wild freshwater fish. Two freshwater fish, including bighead carp and silver carp, are comparable to the marine fish as sources of n-3 PUFA.     

主养草鱼池塘三种混养模式下鱼类肠道菌群PCR-DGGE比较

消化道微生物在宿主生长、营养和健康等方面起到重要的作用.本实验采用基于PCR扩增的变性梯度凝胶电泳(PCR-DGGE)技术比较研究了主养草鱼(Ctenopharyngodon idellus)池塘三种不同混养模式下的鱼类肠道菌群差异.结果表明,三种混养模式下同种鱼的生长率出现显著性差异(P＜0.05),而肠道细菌16SrDNA V3区特征片段PCR-DGGE指纹分析显示草鱼的肠道菌群相似性较高(＞42.2％);投喂配合饲料的草鱼与摄食浮游生物的鲢(Hypophthalmichthys molitrix)、鳙(Aristichthys nobilis和匙吻鲟(Polyodon spathula)肠道菌群结构相差最大(＜19％),鲢和鳙肠道菌群相似性较高(＞41.6％),除模式Ⅱ鳙的肠道和匙吻鲟的胃菌群具有较高的相似性(＞50.3％)外,匙吻鲟的消化道菌群和鲢鳙的相似性低.实验共回收测序了14条特定DGGE条带中的DNA片段,并进行系统进化分析,结果显示,这14条条带分别归属于4个细菌类群:变形细菌门(Proteobacteria),拟杆菌门(Bacteroidetes),厚壁菌门(Firmicutes)和梭杆菌门(Fusobacteria).研究结果为鱼类混养模式的优化,饲料研发和鱼病防治提供了基础参考资料.