1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
本课题的意义、国内外研究概况、应用前景等（列出主要参考文献）
从古至今，我国作为农业大国，实时刻刻都要面临着亟待解决的农业发展问题，随着古人的智慧，千年以前我们便开始训化猪、牛、马、羊等牲畜来进行农业生产或是供给人们生存的食物，本文在此即以猪的生长状况来进行研究，从现代科技即机器视觉下的手段通过计算机技术为媒介，在节约了人力、物理和财力等方面对其进行探讨。猪肉作为我们日常生活中一个重要的肉制品来源，它的肉类品质安全是值得我们去关注并加以研究的，通过了解，在猪肉肉质评价方面，猪的一些生长数据成为了其中标准之一，如体长、体宽和体高等方面，另外猪的质量与上述几点呈正相关，所以，我们可以通过应用数学公式或是建模的方法来进行科学化得分析，所得数据对于饲养的人员来说可以更好的因时制宜对其进行管理，由此可见，对于猪体体尺测量具有很大意义。
目前，在我国国内，就机器视觉的研究反面取得了很大的成功。2004年，颜发根等人就指出在工业生产中机器视觉的发展情况，并阐述了在生产中的实际存在意义，值得投入发展。2006年，候建军等人基于机器视觉技术，对白猪处于不同生长情况下的体型特征进行了分析。2010年，吕永春等人在玉米果穗图像的特征检查上作出了很大贡献。2012年，刘伟等人在《白鲢质量与截面积沿体长方向分布模型》一文中建立了关于鱼体截面积的数学模型，并加以解释。
2. 研究的基本内容和问题
研究的目标、内容和拟解决的关键问题
研究目标
对猪体体尺测点的提取算法进行研究，通过实现多种取点算法，来比较各种算法的优劣，选择出较实际数据更为准确的算法，并加以改进或弥补一些不足之处。
3. 研究的方法与方案
拟解决的关键问题
1.算法的实现
一些具体算法目前思路不成熟，实践时要具体给予关注。
4. 研究创新点
特色或创新之处
这项研究是以猪表现出了一定的弯曲状态的猪的体尺测量点的识别的解决方案。并且致力于比较出更为合理的算法。该研究适用于低福利猪养殖现场管理主体大小的测量点的识别，猪体体尺的测量，估算体重无压力的基础。通过测量点的识别大量样品为主体的尺寸，计算出它们的体型和身体大小与实验分析进行比较，并且进一步验证算法的准确性。
5. 研究计划与进展
研究计划及预期进展
2015.1.12015.2.28 确定选题，收集资料，撰写文献综述等
2015.3.12015.4.15 进行相关程序编写完成
