生猪肉产量预测的非接触实时在线机器视觉系统

为了准确估测生猪肉产量,该文提出了一种自动提取生猪活体特征的方法,建立了生猪肉产量预测算法。首先,基于自主研发的生猪肉产量预测的机器视觉系统装置实时采集54头活体大白猪的俯视图和侧视图,然后根据图像处理技术对所得的图像进行分析,提取生猪的体长、胸宽、臀宽、体高等体尺参数值;同时通过称量装置获得每头猪的活体质量。其次,将54头生猪样品按2∶1的比例分为校正集和验证集,基于体长、胸宽、臀宽、体高和体质量5个特征参数分别利用多元线性回归法(multiple linear regression,MLR)和偏最小二乘回归法(partial least-squares regression,PLSR)建立不同的肉产量预测模型,通过比较各预测模型的估测精度、相关系数等,确定最佳预测模型。分析结果表明,5个参数中体质量对肉产量预测的权重最大;偏最小二乘回归方法的预测结果较好,最佳预测模型的预测相关系数为0.95,预测误差为3.09 kg。试验结果证实,在检测系统中使用基于生猪的体尺参数和体质量建立的偏最小二乘回归预测模型可快速准确预测生猪肉产量,适于实际生产应用。     

基于机器视觉的猪体质量估测模型比较与优化

基于机器视觉的猪体质量估测模型较多,但模型缺乏在实用性、准确性的对比,最佳模型没有定论。该文总结了已有的估测算法,基于79组背部图像面积、实际面积、体长、体宽、体高、臀宽、臀高数据,使用线性回归、幂回归、二次回归、主成分线性回归、RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络等方法,重建了13种体质量估测模型,并比较了13种模型的估测精度。结果表明,基于体长、体宽、体高、臀宽和臀高的线性回归模型具有较好的估测精度,估测值与真值的相关系数达到了0.996。利用主成分法去掉体尺的共线性,利用曲线回归解决残差不均匀问题,更加符合猪体质量增长趋势,结果表明基于主成分的幂回归模型具有较高的相关系数和较低的标准估计误差,对于97组数据的估测平均相对误差为2.02%。使用猪场实测24组数据验证模型,估测质量与测量值相关系数为0.97,估测平均相对误差为2.26%,标准差为1.78%,优于基于面积和面积体高结合的估测模型,平均绝对误差为2.08 kg,优于面积体高结合方法的平均绝对误差。试验证明使用多个体尺的主成分幂回归体质量估测模型较为精确,可用于机器视觉估测猪体质量的应用中。     

基于生猪外形特征图像的瘦肉率估测方法

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。     

多视角深度相机的猪体三维点云重构及体尺测量

对活体牲畜三维重构,数据采集方式、快速配准融合方法、表型体尺测量方法缺乏成熟有效的方案,导致目前活体牲畜的自动体尺测量技术难以在养殖场中推广应用。该文以猪为研究对象运用消费级深度相机KinectV2从正上方和左右两侧3个不同角度同步获取在采集通道中自由行走猪的局部点云。局部点云采用邻域曲率变化法去噪,并运用基于轮廓连贯性点云配准融合,最后采用多体尺数据精确估算技术测定包括体长、体高、胸宽、腹围等数据。该文分别对比实验室中模型猪由传输带以5种不同速率经过通道和养殖场内25头猪逐一经过通道,2种情况下采集数据进行各项体尺测算结果。其结果显示模型猪在传输带上以0、0.3、0.6、0.9和1.2 m/s等5种不同速率下测量体长、体高、胸宽、腹围值与实测值的平均相对误差分别为1.77%、1.36%、2.74%和2.17%。养殖环境下对25头猪同样4种体尺值与实测值的平均相对误差分别为2.56%,2.32%,3.89%和4.51%。试验结果发现养殖场活体猪测量最小误差可以达到实验室环境下的效果,但是最大相对误差变化较大,其原因在于养殖场中猪自由行走采集数据时行为姿态发生很大变化。     

羊只体尺参数测量及其形态评价研究进展

羊的体尺参数及基于体尺参数的形态评价可以反映羊的生长发育特性、生产性能及其遗传特性。因此,研究体尺参数测量及其形态评价是决定羊场合理养殖和提高养殖效益的有效途径。该文综述了羊只体尺参数测量及其形态评价的研究现状、羊只体尺参数测量指标及其形态评价方法;分析了羊体尺参数与生长发育、生产性能及遗传特性之间的关系;得出了体尺的个性化评价与羊只或羊群性能改善具有强相关性显著的结论。阐述了传统体尺测量中存在的技术局限性,指出了目前羊只体尺无应激测量的发展趋势,为基于体尺的肉羊品种的育种改良、性状测定、精细化养殖提供理论依据。     

基于点云旋转归一化的猪体体尺测点提取方法

家畜体尺测量是现代畜牧业研究的重要课题,而体尺测点的提取是体尺测量过程中的关键。为了解决猪体点云的三维体尺测点的自动提取问题,提出了一种基于旋转归一化的猪体体尺测点提取方法。对于采集的猪体点云数据,首先利用随机采样一致性算法删除地面区域并提取目标猪体,同时存储地面法向量;然后采用基于地面法向量矫正的主成分分析方法对猪体点云进行旋转归一化,将其统一到标准测量坐标系;最后利用体尺测点的几何形态特征和测点间的结构关系提取猪体体尺测点。试验结果表明,基于地面法向量矫正的主成分分析方法可以得到较好的旋转归一化结果,使猪体的体长,体高和体宽方向基本与坐标系的x轴,y轴,z轴相一致,体长、体宽、体高、臀宽和臀高测点提取结果与实际的体尺测点测量结果位置平均误差在16 mm以内,与其他体尺测点检测方法相比,该方法可以对输入猪体的点云方向进行校正,输入的猪体点云体高方向不需要和相机坐标系的任意一个坐标轴平行,降低了原始数据获取难度。该方法可为猪体的自动化体尺测量提供参考。     

基于机器视觉的猪体体尺测点提取算法与应用

无应激获取猪体的体尺、体质量,是猪福利养殖中的一个重要任务,为解决机器视觉提取自然站立姿态下猪体的体尺测点识别率低的问题,该文通过在线摄像机获取120d龄长白猪的彩色图像,以猪体体尺传统的测量位置为研究基础,结合猪舍现场实际情况,提出了复杂背景下猪体个体信息提取的算法、基于包络分析的猪体头部和尾部的去除算法以及具有一定弯曲姿态的复杂猪体体尺测点坐标提取的算法,并利用Matlab2010软件实现了其算法。验证试验结果表明:通过背景减法和去除噪声算法可去除背景干扰,有效识别猪体信息;测点提取算法可准确提取自然姿态下猪的个体轮廓,识别其体尺测点,实现了猪体的体长、体宽等体尺量算的9个体尺测点的坐标提取,经验证,对猪体体长的实测值平均相对误差最小,其平均相对误差仅为0.92%;其次为腹部体宽,其平均相对误差为1.39%;而对猪体肩宽和臀宽的检测误差较大,平均相对误差分别为2.75%和3.03%。本研究可应用于猪体无应激量算体尺、估算猪体体质量,为开展福利养殖提供了一种新方法。     

罗非鱼初加工喂入量监测与运行参数在线控制

为实现鱼类初加工过程中对物料状态和设备运行参数实时监测与在线控制,该研究以罗非鱼为研究对象,研制了基于机器视觉的喂入量实时监测设备。首先建立基于多源数据与知识融合规则的运行参数在线控制系统,系统主要由工控机、PLC、工业相机、伺服电机和显示器等组成,并研究根据生产线实时输送速度的变化在线调整相机采帧数及曝光时间参数,获取罗非鱼输送过程多目标图像,进一步采用LRMF(Local threshold, Remove, Morphological processing and median Filter)算法,对网格背景下不同规格罗非鱼的感兴趣区域进行提取,并构建动态条件下的罗非鱼面积-质量模型,对罗非鱼加工喂入量进行监测,最后基于模糊控制研究了鱼喂入量的控制方法,开发了喂入量监测及参数控制软件,实现对喂入量、输送带速度、去鳞滚筒转速等关键参数的实时监测与控制。试验结果表明,所建立的罗非鱼面积-质量模型决定系数R2为0.9,系统对喂入量、去鳞滚筒转速和输送速度的采集准确率分别可达95.61%、98.5%和98.6%,生产线平均加工速度为2 000 kg/h时,喂入量控制开启后波动范围减小了43.5%,且系统响应时间小于1 s,能够实现基于规则的运行参数闭环在线调控,满足鱼类加工生产线实时监控要求。研究结果可为淡水鱼初加工生产线的自动化和信息化研究提供技术参考。     

基于近红外光谱和支持向量机的土壤参数预测

应用支持向量机算法对实时土壤光谱数据进行处理,获得了土壤全氮和有机质的回归模型并研究了模型随参数变化的规律。从中国农业大学试验田采集了150个土样,用光谱仪获取了原始土壤样本的近红外光谱,用实验室分析法获取了各样本的全氮和有机质含量。以近红外光谱数据为自变量对2个土壤参数进行了回归建模并评价了算法各参数对模型的影响。研究表明土壤参数适合于全谱支持向量回归。对于土壤全氮,基于小波降噪NIR光谱的SVM回归模型的标定R2为0.9224,验证R2为0.3667;对于土壤有机质,基于原始NIR光谱的SVM回归模型     

基于物联网的荔枝园信息获取与智能灌溉专家决策系统

为实现荔枝园环境的实时远程监控和精准管理,设计基于农业物联网的荔枝园信息获取与智能灌溉专家决策系统,该系统通过信息采集终端模块实时采集荔枝园的土壤含水率、空气温湿度、光照强度、风速和降雨量等环境信息,通过无线传感网将数据包发送到网关上,网关通过通用无线分组网(general packet radio service,GPRS)将处理后的数据包传输到云服务器,专家系统根据采集到的环境数据,结合专家知识,建立多个决策数学模型,实现计算作物需水量、预报灌溉时间、灌溉最佳定量决策、根据灌溉制度决策等决策功能,将决策结果反馈到控制终端模块进行智能监控。经试验,对比系统多参数决策和一般的单参数决策得出的结论,多参数决策的准确性更高;灌溉区域的土壤含水率平均值为17.4%,满足荔枝树生长所需的土壤含水率条件,说明系统的灌溉决策具有比较强的实时性。且系统预测能达到75%的准确率,说明系统的预测实时性比较好。该系统实现了荔枝园的环境信息获取与智能灌溉,能指导用户更好地管理荔枝园。     

家畜体尺自动测量技术研究进展

家畜体尺参数是评价家畜生产性能的关键指标之一,可为选取优良品种提供重要参考依据。人工测量家畜体尺费时费力、主观性强、有损动物福利。随着计算机技术的应用普及,家畜体尺自动测量技术发展较快,取得了较好的研究成果。该研究从家畜数据采集与预处理、家畜直线体尺测量、家畜围度体尺测量3个方面,阐述了家畜体尺自动测量技术的一般流程、常见技术、研究现状及方法优劣。首先,数据采集与预处理是家畜体尺自动测量的重要步骤,包括家畜图像数据的采集、分析与处理,输出便于体尺测点定位的数据,为家畜直线与围度体尺测量奠定基础;其次,家畜直线体尺测量技术基于数字图像处理和计算机视觉等方法,提取直线体尺测点并计算体尺测量值,是目前家畜体尺自动测量领域的主要研究内容;最后,因家畜围度体尺测量难度较大,其测量方法也是近年来相关领域研究的难点,胸围、腹围等体尺参数是家畜体质量和肉产量的重要参考指标,围度体尺测量主要包括体尺测点定位、围度体尺曲线拟合与尺寸计算。该研究还探讨了目前家畜体尺自动测量领域存在的成本高、自动化程度低、实时性与普适性差等问题,展望了未来该领域发展趋势,以期为开展家畜体尺自动测量技术与方法研究提供参考。     

非接触式测温鉴定母猪典型生理状态

体温是衡量母猪发情与否的关键生理指标。母猪发情期与间情期体温的明显不同,是运用红外热成像监测母猪体温变化以鉴定母猪发情的依据。该研究基于Y3TB01体温筛查智能摄像机和红外热像仪C3实时非接触拍摄母猪红外热图像,并运用图像分析技术获取体温,为非接触式测温用于鉴定母猪典型生理状态提供支持。试验以空怀期、发情期、妊娠1～8 d和妊娠9～16 d大白初产和经产母猪共720头为研究对象,利用红外设备和电子体温计分别测量母猪的眼睛、耳、耳蜗、乳房、外阴、臀部和直肠温度,筛选不同胎次发情母猪和返情母猪的体表关键部位温度,进行差异分析。结果表明：运用Y3TB01体温筛查智能摄像机可以代替直肠温度测定,准确监测母猪体表温度（相关系数为0.973）;红外热像仪C3检测体温异常母猪的体表温度,臀部温度可以作为筛选大白初产发情母猪和返情母猪的测定部位（准确率分别为77%和72%）,外阴温度可以作为筛选大白经产发情母猪和返情母猪的测定部位（准确率分别为88%和81%）。因此,Y3TB01体温筛查智能摄像机和红外热像仪C3配套技术能准确监测母猪体温和异常体温报警,明确不同胎次不同生理时期大白母猪体表部位温度和体温分布,准确鉴定出发情母猪和返情母猪。研究为非接触式测温鉴定母猪发情技术提供了科学依据,对规模化猪场母猪的饲养管理与疫情防控具有重要意义。     

基于无人机倾斜航空影像的树冠体积测算方法

树冠是结构复杂的不规则体,对树冠体积的精确测定一直是树木测量研究中的难点问题。该文以消费级多旋翼无人机对目标树木进行倾斜摄影获取的多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标树木的三维点云模型;用等高线法分割树冠点云,并确定树冠最优分割层数;用投影法对点云数据进行转化,并选取测算点计算树高和树冠任意横截面积;对分割后各规则体的体积进行累加获得树冠体积。结果表明:8棵目标树木的树高测算值相对误差为1.46%～4.10%,平均相对误差为2.88%;树冠体积测算值的相对误差为6.95%～12.39%,平均相对误差为9.42%;精度均可满足林业调查中对于树高和树冠体积测量结果的要求。利用无人机倾斜航空影像建立单木的三维点云模型并进行树冠体积测算的方法是可行且有效的,该方法可为研究单木树冠几何参数的提取提供参考。     

基于立体视觉的动态鱼体尺寸测量

获取渔业养殖鱼类生长态势的人工测量方法费时费力,且影响鱼的正常生长。为了实现水下鱼体信息动态感知和快速无损检测,该研究提出立体视觉下动态鱼体尺寸测量方法。通过双目立体视觉技术获取三维信息,再通过Mask-RCNN（Mask Region Convolution Neural Network）网络进行鱼体检测与精细分割,最后生成鱼表面的三维点云数据,计算得到自由活动下多条鱼的外形尺寸。试验结果表明,长度和宽度的平均相对误差分别在5%和9%左右。该研究满足了水产养殖环境下进行可视化管理、无接触测量鱼体尺寸的需要,可以为养殖过程中分级饲养和合理投饵提供参考依据。     

Body size is a sensitive trait-based indicator of soil nematode community response to fertilization in rice and wheat agroecosystems

Nematode body size is a trait that could be responsive to environmental changes, such as agricultural management practices, and adopted as a standard trait-based indicator in soil community analysis. Our study investigated how body size in the nematode community responded to fertilization in a double-cropping system with paddy rice and upland wheat. Four fertilizer treatments were examined: an unfertilized control (CK), chemical fertilizer (CF), manure plus chemical fertilizer (MCF) and manure plus straw plus chemical fertilizer (MSCF). The community-weighted mean (CWM) of body size was the trait-based indicator used for nematode community analysis. A trend of increasing body size in fertilized plots was observed for most genera, with a relatively small increase in the size of small-bodied bacterivores and fungivores and a relatively large increase in the size of large-bodied omnivores. Fertilized plots had significantly greater CWM of body size than the CK treatment, although total nematode abundance increased significantly in the MSCF treatment only. Discriminant and multiple regression analyses showed that CWM of body size was positively correlated with the soil organic C, total N, available P and available K concentrations, which responded to fertilizer inputs. In contrast, soil fertility was weakly related to total body size in the wheat phase and the following abundance-based indicators: Margalef's richness index, Shannon's diversity index, summed maturity index (∑MI) and enrichment index (EI) in both phases. Since fertilization resulted in larger body size but no other change in the nematode community (i.e. diversity and abundance were generally unaffected by fertilization), this implies that nematodes have a plastic growth habit that does not necessarily result in greater reproduction or fitness of offspring. We suggest that CWM of body size is a reliable trait-based indicator of the soil nematode community response to fertilization, but this requires further testing across a wider range of fertilized agroecosystems.     

Genetic variation in desiccation tolerance of Dendrobaena octaedra cocoons originating from different climatic regions

The aim of this study was to examine genetic variation in desiccation tolerance in cocoons of the parthenogenetically reproducing earthworm Dendrobaena octaedra by comparing populations originating from different geographic regions (Denmark, Norway and Finland), representing large differences in precipitation and temperature. In one experiment, the tolerance of the three populations to increasing desiccation stress in the range from 100 to 91.6% relative humidity (RH) was examined, aiming to represent ecologically relevant RH values. In a second experiment, the effect of cocoon size on desiccation tolerance was investigated at 92.3% RH in the same three populations. There were highly significant differences in desiccation tolerance between populations, indicating a high genetic differentiation of this trait in D. octaedra. Cocoons from Denmark were much more sensitive (71±14% mortality at 91.6% RH) than cocoons from Norway (21±4% mortality) and Finland (4±5% mortality). Cocoons of worms from Finland and Norway were significantly larger than cocoons produced by worms from Denmark suggesting that cocoons from Denmark lost water at a higher rate when subjected to low humidity. Assuming that slow dehydration is necessary for physiologically based protection mechanisms it may be expected that desiccation tolerance is positively correlated with cocoon size. However, within each of the populations cocoon fresh weight did not have any significant impact on desiccation tolerance. When all populations were pooled there was a significant positive effect of cocoon fresh weight on desiccation tolerance, explaining about 20% of the total variation (linear regression). It seems therefore that genetic variation of desiccation tolerance in D. octaedra cocoons is related to variation in both cocoon size and other, physiologically based tolerance mechanisms.     

基于农村分布式光伏电站勘测的小型无人机倾斜摄影系统及试验

建设农村分布式光伏电站前需要人工消耗大量时间攀爬屋顶勘测尺寸,勘测人员生命安全也缺乏有效保障。针对该问题该研究开发了一款可以快速搭载的小型无人机五相倾斜摄影相机ZTRS-M5B,相比于其他倾斜相机,ZTRS-M5B拥有更好的便携性和更低的制作成本。使用搭载ZTRS-M5B的无人机倾斜摄影系统分别对建有分布式光伏电站的农村居民住宅区和工厂区域进行三维建模,并与地面人工实测值进行比较来检验模型精度。结果表明光伏电站太阳能板的模型倾角和实际倾角高度相关,房屋建筑的模型水平尺寸平均绝对误差为0.11 m,平均相对误差为0.37%,模型垂直尺寸平均绝对误差为0.12 m,平均相对误差为1.04%,精度上满足农村分布式光伏电站建设前期勘测要求,证明该系统也能够替代其他倾斜摄影系统对中小区域范围进行快速勘测。