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基于机器视觉的淡水鱼外形检测方法

         
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为了满足大宗淡水鱼智能加工生产的需要,实现对不锈钢链板上淡水鱼的轮廓检测,提出一种抗畸变性强的轮廓检测方法。该方法由畸变矫正、背景差分、椭圆拟合三部分组成。首先,采集链板上的淡水鱼图像与模板图像,构造待检测图像与标准模板图像对应像素点的投影矩阵,将畸变的待检测图像矫正至统一的坐标系下;然后,与标准模板图像匹配,对感兴趣区域(ROI)差分去除背景,得到目标图像并提取其轮廓点;最后,采用逐步椭圆拟合法,确保鱼身主体部分被精确地拟合,且长轴方向与鱼体方向一致。通过将匹配算法与背景差分法相结合,确保了校准后的待检测图像与标准模板图像的ROI完全重合;再利用逐步舍弃部分轮廓样本点的椭圆拟合法,能较好地避免噪声点的影响,精准地描述淡水鱼轮廓。实验结果表明,相较于传统的背景差分和椭圆拟合算法,所提方法能将误差范围控制在5%以内,大幅提高了检测精度。

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