【摘 要】
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随着时代的发展和科技的进步,人们在基本解决温饱问题后,逐渐开始重视饮食和营养的多样化,生活中购买肉类和家禽以及其他中高端食品的数量大大增加,在购买的肉类食物中,猪肉的消费量占60%以上,是人们摄入营养的主要来源,并且在很多年内不会发生改变。但是,目前在生猪养殖方面上还存在着一些限制,大多数养猪厂仍采用传统料槽或水泥板料槽来手动分餐和饲喂干料,利用人工或者机械化装置进行控制,通常养殖规模相对较小,并
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随着时代的发展和科技的进步,人们在基本解决温饱问题后,逐渐开始重视饮食和营养的多样化,生活中购买肉类和家禽以及其他中高端食品的数量大大增加,在购买的肉类食物中,猪肉的消费量占60%以上,是人们摄入营养的主要来源,并且在很多年内不会发生改变。但是,目前在生猪养殖方面上还存在着一些限制,大多数养猪厂仍采用传统料槽或水泥板料槽来手动分餐和饲喂干料,利用人工或者机械化装置进行控制,通常养殖规模相对较小,并且由于检测准确率和饲料利用率较低,导致养殖成本偏高、养殖产量较低等问题。本课题便是通过使用Open CV和SVM等图像处理技术解决这个问题。本文实现了一种对猪食槽进行检测以达到自动补充饲料的方法。主要包括两个部分:（1）图像预处理模块设计。包括图像去燥、提取边缘特征等,通过这些步骤可以减少图像中的无用信息,减少处理时间。（2）饲料液面高度检测模块。这个模块包括两种对图像进行处理的方法,第一种是进行阈值分割,根据饲料和背景不同的阈值来分割出液面位置;第二种是使用SVM分类器对采集到的图像进行识别,并对不同高度的液面进行分类,根据不同的类别判断是否需要补充饲料。
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