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基于机器视觉对高阶直立式鸡笼内蛋鸡的监视系统的开发
  • ISSN号:1000-5684
  • 期刊名称:《吉林农业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国计量学院机电工程学院,杭州310018
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50875237)
中文摘要:

目前对饲养于高阶直立式鸡笼内蛋鸡的监控方式主要为人工监控,作业环境恶劣,且对鸡笼内的病、死鸡不能实现实时监控。将机器视觉识别技术应用于高阶直立式鸡笼内蛋鸡的自动化监视过程,通过对笼内蛋鸡进食时的腿部图像进行图像处理,建立以特征区域面积值作为判别鸡笼内是否存在病、死鸡的标准。利用虚拟仪器软件LabWindows/CVI结合RS-485总线,开发了远程、实时及自动判别鸡笼内是否存在病、死鸡的系统。

英文摘要:

At present, artificial monitoring is a main method for monitoring layers in multi-tier vertical cage. Workers can't find ill and dead layers in cages in time, and their working environment is worse. With the aid of machine vision recognition technology, firstly raw image of layers' leg in the course of tak- ing food was captured and processed by image processing, the value of feature area from image processed was used to act as judgment standard. RS-485 bus and LabWindows/CVI software were used to build a remote, online and automotive supervision system for automatic judgment if ill and dead layers were in cages.

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期刊信息
  • 《吉林农业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:吉林省教育厅
  • 主办单位:吉林农业大学
  • 主编:秦贵信
  • 地址:吉林省长春市新城大街2888号
  • 邮编:130118
  • 邮箱:jlndxb@vjlav.edu.cn
  • 电话:0431-84532914
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5684
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1100/S
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国中文农业类核心期刊,中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16398