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申请/专利权人：江苏省农机具开发应用中心

摘要：本发明提供一种基于机器视觉的鱼塘养殖智能投饲系统及方法，属于鱼塘养殖投饲智能装备设计领域，投饲系包括投饲机、视觉系统、控制系统，视觉系统采集鱼群图像数据，控制系统基于改进的人工蜂群‑支持向量机算法对图像数据进行分析处理，对鱼塘进食鱼群数量进行判断，并与数据库内鱼群数量数据进行对比，从而对鱼塘进食鱼群数量进行准确判断，并对比数据库内投饲量数据以实现投饲量的判断，最后根据判断结果下发指令至投饲机，通过控制下料电机和抛料电机转速，实现落料流量可控、抛洒装置抛幅可调，从而实现智能化精准投饲，提升鱼塘养殖智能化水平，提高鱼塘饲料利用率，提高鱼塘养殖的经济效益。

主权项：1.一种利用基于机器视觉的鱼塘养殖智能投饲系统的投饲方法，其特征在于，基于机器视觉的鱼塘养殖智能投饲系统包括投饲机、视觉系统、控制系统；投饲机包括料仓1，料仓1下方饲料出口处设置有饲料托板2，饲料托板2下方设置有分料斗7，分料斗7下方设置有抛料盘4，抛料盘4与抛料电机5输出轴连接；下料电机3安装于下料电机座9上，下料电机3输出轴通过偏心连杆8与饲料托板2相连，丝杠6通过连杆与下料电机座9相连；投饲方法包括如下过程：步骤1：开启投饲机，下料电机3转动，偏心连杆8带动饲料托板2抖动，使饲料从料仓1经饲料托板2滑落至分料斗7，饲料落入抛料盘4后，抛料电机5驱动抛料盘4转动，抛洒饲料；同时视觉系统开始拍照，每间隔一段时间拍照一次，并将图像发送至控制系统的工控机中的图像处理模块；步骤2：图像处理模块接收图像并对所获取的图像进行图像处理，获取多个鱼塘进食鱼群数量类别，然后再进一步与控制系统的数据库内鱼群数量数据进行对比，从而判别出鱼塘进食鱼群数量，并对比数据库内投饲量数据以实现投饲量的判断；步骤3：控制系统基于Arduinomega2560主控板，根据投饲量与下料电机3和抛料电机5转速对应关系，发送信号至下料电机驱动器和抛料电机驱动器，控制下料电机3和抛料电机5的转速，进行落料流量控制、饲料抛幅控制，进而实现精准投饲；所述步骤2中，图像处理的具体过程如下：步骤2.1：图像处理模块首先对鱼塘进食鱼群数量图像进行灰度化处理、滤波处理；步骤2.2：图像处理模块对步骤2.1处理后的图像进行特征提取，采用Canny边缘检测方法提取鱼塘进食鱼群图像的边缘特征，并构建边缘特征向量V1；采用灰度共生矩阵法提取鱼塘进食鱼群图像的纹理特征中的能量、惯性矩、熵和相关性，构建纹理特征向量V2；步骤2.3：图像处理模块通过改进的人工蜂群-支持向量机算法实现鱼塘进食鱼群数量分类识别判断：步骤2.3.1：构建SVM模型，对SVM的输入数据进行归一化处理，初始化并提取SVM惩罚因子c和核函数参数σ：将组合边缘特征向量V1和纹理特征向量V2作为SVM的输入特征向量V，V＝[V1，V2]，设置领头蜂位置不变的次数上限为L1，设置全局最优解连续不变的上限为L2，设置最大迭代次数为L3，设置惩罚因子c的取值范围为[cmin、cmax]、核函数参数σ取值范围为[σmin、σmax]；步骤2.3.2：采用改进人工蜂群算法优化参数c和σ，然后赋值给SVM，即初始化人工蜂群，计算初始群体的适应度值，选择高斯径向基核函数作为支持向量机的核函数，每个人工群体的适应度值即为支持向量机的分类精度，比较适应度值的大小，最大值即为当前人工蜂群最优值。

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