【摘 要】
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我国海洋渔业资源丰富,蟹类捕捞产量也在逐年增长,其中从舟山上岸的梭子蟹总量大约占全国的七成,捕获梭子蟹的收入是当地渔民一大来源之一。梭子蟹被捕捞上岸后,面临着被分拣的问题。传统的分拣基本上靠当地有经验的人力完成分拣工作,分拣工作包括把螃蟹中的公母各自挑选出来和把螃蟹按照大小划分等级,是一件十分繁琐和浪费人力的工作。但这也是螃蟹流入市场供应链必不可少的一个第一步加工步骤。极大的限制了梭子蟹加工产业的
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我国海洋渔业资源丰富,蟹类捕捞产量也在逐年增长,其中从舟山上岸的梭子蟹总量大约占全国的七成,捕获梭子蟹的收入是当地渔民一大来源之一。梭子蟹被捕捞上岸后,面临着被分拣的问题。传统的分拣基本上靠当地有经验的人力完成分拣工作,分拣工作包括把螃蟹中的公母各自挑选出来和把螃蟹按照大小划分等级,是一件十分繁琐和浪费人力的工作。但这也是螃蟹流入市场供应链必不可少的一个第一步加工步骤。极大的限制了梭子蟹加工产业的发展。按照现代流水线分类的快速化、低成本化的要求,本文设计了基于机器视觉的一种螃蟹自动分拣装置,通过采集螃蟹的腹部图像和装置上的称重传感器采集到的重量数据,能够快速的对被分类的螃蟹做出处理结果—按照螃蟹的公母与重量分类分级处理。本装置的研究设计主要由算法、软件、机械三个部分组成。为了实现螃蟹分类的研究,本文主要做了如下工作:（1）采集梭子蟹的图像,为后面工作的开展准备样本数据集。并对数据集进行二次加工和预处理。（2）各自选取最优的基于Alex Net网络和AGG16网络训练出来的螃蟹分类神经网络模型作对照实验,分别取得了93.2%和93.1%识别准确率,再选取其中最佳的分类神经网络模型,在此基础上对该网络模型的性能作分析研究。（3）利用传统机器视觉按照螃蟹大小进行分类。（4）为了更加直观的反应出在螃蟹分类模型的性能,利用Python中的Py Side2模块完成了对模型验证过程的图形界面程序的设计开发。（5）设计出一套可行性的方案,能配合算法模型并能在实际中应用的机械装置流水线设计。本文研究旨在借助深度学习技术训练出识别成功率较高的公母螃蟹分类神经网络模型和利用机器视觉技术对螃蟹按照大小进行分级,并结合机械装置的设计,提高螃蟹分拣的效率,解放宝贵的人力资源,在研究成果实用化方面有了很大进步。
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