鳗鱼肉质鲜美,富含多种维生素、蛋白质和人体必需氨基酸,营养价值丰富,市场价格高。近年来,鳗鱼市场需求不断增加,鳗鱼饲养规模也随之增大,2019年上半年,我国鳗鱼出口数量为22479吨,同比增长12.7%。台山市是我国最大的鳗鱼养殖基地之一,以出口活体鳗鱼和烤鳗产品为主,鳗鱼生产环节之一是对活体鳗鱼按重量分级分选,目前活体鳗鱼分选主要依靠人工作业,分选工人根据经验估算鳗鱼重量进行分级,这种分级方式劳动强度大,分选效率和准确率低,对于大型养殖企业来说,活体鳗鱼人工分选限制其规模化发展。基于此现状,本文以活体鳗鱼为研究对象,利用机器视觉技术对鳗鱼图像进行采集,采用数字图像处理技术提取鳗鱼图像二维信息,通过实体鳗鱼分割试验,建立鳗鱼的重量检测模型,为实现鳗鱼分级提供理论依据。本文主要研究内容如下:（1）设计并试制一套活体鳗鱼图像采集处理系统,硬件采集部分由工业相机、镜头、实验箱、光源、导光板、遮光布及计算机等构成,通过计算机搭载的相机适配采集软件,将采集的图像信息保存至内存中完成鳗鱼图像采集;软件处理部分以Python为开发平台,利用数字图像技术预处理鳗鱼图像二维信息,以便后续用于建立鳗鱼重量检测模型。（2）通过图像处理提取鳗鱼投影面积和体长等图像特征,分别建立基于投影面积和体长的重量检测模型;通过分析鳗鱼体型特征及模型误差,提出一种基于投影面积和体长结合的鳗鱼重量检测方法,基于鳗鱼尾部姿态分析建立了算法分割比例系数,对鳗鱼图像进行分割确定出算法分割比例系数在0.77附近;通过对鳗鱼进行实体分割,推导出算法分割比例系数附近的“面积密度”和“体长密度”,并推导了面积密度和体长密度的计算方法。（3）通过图像分割试验求得通用算法分割比例系数为0.745;分别建立算法分割比例系数与面积密度和体长密度的数学模型,推导出通用算法分割比例系数对应的面积密度为196.54-1g/像素点,体长密度为8.72-1 g/像素点;结合通用算法分割比例系数对应的面积密度和体长密度,建立重量为362 g的鳗鱼重量检测模型,记为单条鳗鱼重量检测模型;取上述建模所用鳗鱼的检验样本图像对重量检测模型进行检验,得到检测重量与实际重量之间的绝对误差均值为4.38 g,绝对误差最大值为9.69 g,最小值为0.05 g,单张图像相对误差最大值为2.67%,最小值为0.01%,相对误差均值为1.21%。（4）利用单条鳗鱼重量检测模型对其它重量的鳗鱼进行重量检测,通过分析模型误差建立偏差系数与检测重量的函数方程,对单条鳗鱼重量检测模型进行校正;对校正后的重量检测模型进行验证,得到检测重量与实际重量的绝对误差均值为14.26 g,单个重量相对误差最大值为5.6%,最小值为1.7%,相对误差均值为3.7%,校正后的模型精确度可以满足鳗鱼实际分选中重量检测需求。