本文根据现代化养殖母猪存在着的相关技术问题,拟解决母猪生长发育过程中测量母猪相关体尺指标估测母猪体重参数的困难,以用于后备母猪生产性能评估。本文根据母猪的强群居行为特性,通过饲喂机限制母猪体位和部署摄像头;通过分析人工测量的母猪体尺数据,构建母猪体重估测模型和腱围预测模型;采用机器视觉技术、图像采集技术、图像分析技术等方法,实现非接触式获取母猪体长、体宽、腱围等7种体尺数据并构建模型进行估测。主要内容及结论如下:(1)构建母猪体重估测模型和腱围预测模型。通过统计分析,母猪的体重与其部分体尺有着及其显著的相关性。本文先采用OLS、SMLR构建母猪体重估测模型。分析发现,虽然这两种模型拟合度较高,但存在着严重共线性问题不能消除,为此又采用PLS方法构建母猪体重估测模型,对应的R2为0.945,该模型消除了线性回归分析中的自变量共线性问题。同时,通过人工采集的妊娠母猪腱围数据,构建母猪腱围发育预测模型,为母猪体尺研究提供了新的理论依据和方法。(2)图像采集及摄像机的标定。为消除因母猪偏离取景对称中心轴线带来的取景误差,本文采用左、右两侧摄像头进行数据互补。为获取母猪腱围,本文设置了后视摄像头获取母猪后视图像。最后采用基于2D平面靶标的摄像机标定方法和基于交比不变的摄像机标定方法对摄像机的内外参数进行标定。(3)母猪图像提取。为获得精确的母猪体尺参数,需保证母猪图像的质量和完整性。本文预先对采集到的母猪视频进行图像预处理,降低图像噪声来保证前景提取质量。通过PBAS前景提取方法分割母猪图像与背景,之后将取出的母猪图像通过一系列形态学处理平滑边缘优化母猪图像,并为母猪轮廓提取奠定基础。(4)体尺获取。针对母猪生理结构特性,本文设计了母猪体尺提取算法包括:母猪头尾去除方法、基于母猪脊柱线的体长获取方法、基于母猪背部特征点的体高、臀高获取方法、基于几何基元的分割和拟合的母猪腱围获取方法。这些方法实现了母猪体长、体宽等7种体尺参数获取。(5)精度检验及拟合修正。通过对比母猪体尺、体重的人工测量值和系统估测值,分析两者之间的相对误差,得到母猪体尺、体重等8个参数的平均相对误差均小于3.30%。从对比结果看来,母猪体重检测系统检测算法效果较好。为提高系统的精度,本文对腱围、体重这两个误差相对较高的参数进行了误差修正。通过修正的母猪体重检测评估系统对母猪体重参数估测准确率达90%,系统鲁棒性较强。本文实现了非接触式的母猪体尺、体重检测和母猪腱围发育的预测,为动物体型指标量算、体型线性评定提供了模型基础,并为基于体态的动物行为研究奠定基础。