基于机器视觉的淡水鱼重量预测开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

课题意义：中国是淡水鱼养殖生产大国，但对淡水鱼的加工处理工业发展落后[1]，且淡水鱼作为人们日常生活中喜爱的食物之一，具有一定的经济价值。

单纯的依靠人为劳动力的加工处理，对鱼体会造成不同程度的损伤，降低其经济价值。

因此,为了进一步提高淡水鱼产品的经济价值,需要对淡水鱼产品进行深度加工。

2. 研究的基本内容和问题

研究的目标:以重量分布在50550g的淡水鱼为试验样本，利用机器视觉技术获取淡水鱼样本图像，并以此作为研究目标。

通过运用数字图像处理技，进行图像分割，获取淡水鱼各部特征，并建立淡水鱼重量预测模型，预测目标淡水鱼重量。

研究的内容:（1）建立机器视觉图像采集系统，主要包括透明鱼缸，蓝色拍摄背景布，淡水鱼，日光灯，canon dc1266相机等，电子弹簧称。

3. 研究的方法与方案

研究方法：（1）收集相关资料，从中领悟课题主旨思想，并对其可改进方面思考，研究优化策略。

（2）学习图像处理主要方法，并实践。

（3）学习建立预测模型。

4. 研究创新点

（1）本次毕业设计研究的内容，是在对已有的研究方法基础的改进。

（2）本次毕业设计，对细节的处理加以优化，有望使得实验结果更加准确，误差更小。

（3）本次毕业设计，通过不断比对各种图像图像处理方法，选取最优策略。

5. 研究计划与进展

（1）2014年2月，查阅相关文献和技术档案，学习基于机器视觉下，图像处理的主要思想。

（2）2014年3月，建立机器视觉图像采集系统，采集图像，并进行课题的整体设计。

同时，开始毕业设计代码的初步编写，对存在的问题加以研究。