本技术公开了一种基于形态计量特征识别的智能化鱼苗规格色彩性别筛选系统。上述筛选系统包括鱼苗序批模块、用于对经鱼苗序批模块送入的鱼苗进行处理的分流传送模块、以及位于分流传送模块上方的鱼苗特征规格判别模块。其中,鱼苗特征规格判别模块根据鱼苗图像获取鱼苗特征信息来提供分流依据。鱼苗特征规格判别模块包括外壳、嵌装在外壳面向分流滑道处的高清摄像头和照明灯、以及装设在外壳内的图像处理组件。本发明设计了鱼苗规格、鱼苗体色和鱼苗性别的多角度筛选体系,克服了鱼类育苗过程中规格筛选、色彩筛选和性别筛选三大关键难点,有效解决育苗时存在的大小鱼蚕食、观赏鱼选种和鱼苗阶段雌雄筛选的问题,加速人工育种进程,提高生产效率。
背景技术
“粮食生产,种业先行”,水产业的发展也是围绕人工育种展开的。在水产育苗企业,因为苗种的个体差异,鱼苗生长到一定阶段,总会出现大小悬殊现象,如果投喂不及时,往往会造成大鱼吃小鱼,互相蚕食的现象,不但会带来损失,因为个体受伤还更易感染病菌和寄生虫,为鱼苗带来巨大风险。因此,在生产环节需进行分苗来避免蚕食,但人工分苗费时费力,且误差较大,过段时间后,继续出现鱼苗大小悬殊的现象,风险始终不能解除。
同时,随着生活水平的提高,人们对观赏鱼的需求越来越高,观赏鱼产业发展也越来越快。观赏鱼的价值与其品相极度相关,同样一尾锦鲤,品相优异的往往上千上万甚至几十万,而品相差的往往市场价值只有几元,所以对于观赏鱼产业来说,观赏鱼的鱼苗分选工作尤为重要,往往要在育种过程中对鱼苗的体型特征和颜色纹路加以判别筛选。此项工作尤为重要,但只能在特定的育苗时期开展,有一定的时间限制,同时也取决于技术员的经验判断,受限于技术员的眼力和劳动强度,筛选的强度往往不尽如人意,对观赏鱼的种质提升和品质提升造成一定影响。
鱼类在生长过程中普遍表现出强烈的性别差异,如半滑舌鳎雌性可以生长到3kg以上,雄性最多到0.4kg就生长停滞,多数鱼如大菱鲆、金鱼和锦鲤等的雌性生长速度和最终规格显著大于雄性,而黄颡鱼和罗非鱼的雄性生长速度和最终规格却显著大于雌性。因此鱼类生产过程中为了提高经济效益往往致力于解决鱼类的全雌化或全雄化问题。性别筛选不但对生产起到提升经济效益的作用,在鱼类种质选育中也起到了辅助育种的效果。但鱼苗在幼体阶段雌雄很难区分,往往采用分子标记的技术手段,需要采集鱼体的器官组织,造成鱼体受损,筛选效率也很难保证。
目前机器视觉在水产养殖中得到广泛应用,通用且开源的特征检测算法有SSD,YOLO等,YOLO检测速度极快,但目前没有将YOLO应用到鱼苗特征检测的例子中,绝大多数应用于病理监控,评判摄食强度以及识别鱼类的异常行为等,而针对鱼苗的特征的识别以及规格的识别等因为鱼苗脆弱,不可离水造成的水面上方光线折射等原因,难以准确识别。即使识别到,也因为鱼苗过小等干扰因素,导致特征提取效果差,最终导致识别准确度差强人意,并且常见的程序占存储容量较大,难以部署在单片机上,多为部署在pc终端以及手机端,在使用时需要结合手机或者PC端联网操作,不能即需即用,造成了使用不便的困难。
实现思路