| 生猪肉产量预测的非接触实时在线机器视觉系统 |
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| 引用本文： | 田芳,彭彦昆.生猪肉产量预测的非接触实时在线机器视觉系统[J].农业工程学报,2016,32(2):230-235. |
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| 作者姓名： | 田芳 彭彦昆 |
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| 作者单位： | 中国农业大学工学院,国家农产品加工技术装备研发分中心,北京 100083 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目（2012BAH04B00） |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 机器视觉 模型 特征提取 生猪 体质量 体尺参数 肉产量预测 |
| 收稿时间： | 2015/9/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/10/21 0:00:00 |
Machine vision system of nondestructive real-time prediction of live-pig meat yield |
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| Tian Fang and Peng Yankun.Machine vision system of nondestructive real-time prediction of live-pig meat yield[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2016,32(2):230-235. |
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| Authors: | Tian Fang and Peng Yankun |
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| Institution: | College of Engineering, China Agricultural University, National R&D Center for Agro-Processing Equipments, Beijing 100083, China and College of Engineering, China Agricultural University, National R&D Center for Agro-Processing Equipments, Beijing 100083, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | computer vision models feature extraction live pig weight body parameter meat yield prediction |
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