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申请/专利权人：广东绿卡实业有限公司

摘要：本发明公开了视觉检测龟鳖形体的图像识别计算方法与装置，涉及水产加工技术领域，包括步骤一：首先对图像识别使用的设备进行提前准备，并在准备完成后对各类设备进行标号，其中设备包括计算机，并在计算机内部安装有操作系统，且操作系统内部采用的是JY‑YOLOV7的深度学习网络结构，且计算机内部还包括色彩模型。本发明在对甲鱼进行加工的过程中，常规的加工手段无法对隐藏在表皮下的背甲骨进行自动定位，而本申请在使用过程中，不仅仅解决了对背甲骨进行定位的问题，还可以增加甲鱼在加工处理过程中的效率，且在对背甲骨定位后，通过系统准确的判断出背甲骨的形状与位置，然后启动刀具直接快速的进行切割，更加的快捷与方便。且用机器视觉和无人化自动甲鱼加工生产线可以减少人工和人员可能携带病菌感染被加工物体，提高生产效率和食品的安全性。

主权项：1.视觉检测龟鳖形体的图像识别计算方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：首先对图像识别使用的设备进行提前准备，并在准备完成后对各类设备进行标号，其中设备包括计算机，并在计算机内部安装有操作系统，且操作系统内部采用的是JY-YOLOV7的深度学习网络结构，且计算机内部还包括色彩模型；步骤二：在对甲鱼进行检测时，首先通过人工测量甲鱼背甲骨的特征参数，在对数据进行测量完成后，再通过人工计算的方式对测量得到的特征参数进行计算，且进行测量时会对不同尺寸和不同品种的甲鱼进行测量计算，通过对不同品种不同尺寸的甲鱼进行大量测量计算后，并把计算结果导入计算机内部的操作系统生成大数据匹配模板；且在设计经验大数据匹配模板时，通过人工对不同的甲鱼重量和尺寸进行分级，先测量相同品种和尺寸重量的甲鱼最外部裙边曲率直径ρ1...ρi，再把甲鱼背部表面的皮去掉，测量甲鱼的背甲骨与裙边对应部位的曲率直径Ω1...Ωi，通过计算获得两者的对应尺寸之差为δ1...δi，既获得裙边与背甲骨的对应尺寸关系及其重量关系，做成其对应尺寸的大数据经验数据，制作背甲骨图像匹配模板；步骤三：当深度学习识别分类出甲鱼后，用色彩模型和匹配模板的方法，用该数据匹配相同尺寸重量的甲鱼背甲骨及估算鼓曲背部内的背甲骨大小及边缘计算的方法，在自动化生产线中提供数据匹配模板，可检测和计算甲鱼的背甲骨几何特征和重量，为刀具自动切割提供定位和轨迹尺寸。

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