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生猪肉产量的非接触实时在线预测装置系统

摘要

生猪肉产量作为影响生猪养殖、收购和屠宰的直接经济效益的一个重要因素,在各个环节都受到人们的重视.准确估测生猪肉产量一方面可以提高收购和屠宰时交易的效率,另外可以帮助饲养者掌握生猪的生长状态,合理喂养.本文提出了一种提取生猪活体特征的新方法,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、臀高等体尺参数值;同时通过称重装置获得每头猪的活体重量.进一步,将54个生猪样品按2∶1的比例分为校正集和验证集,基于体长、胸宽、臀宽、臀高和体重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个参数中体重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最好,最佳预测模型的预测相关系数为0.951,预测误差为3.09.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重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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