基于機(jī)器視覺(jué)的雞胴體質(zhì)量分級(jí)方法

陳坤杰 李 航 于鎮(zhèn)偉 白龍飛

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 南京 210031)

基于機(jī)器視覺(jué)的雞胴體質(zhì)量分級(jí)方法

陳坤杰 李 航 于鎮(zhèn)偉 白龍飛

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 南京 210031)

提出一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的雞胴體質(zhì)量分級(jí)方法。使用數(shù)碼相機(jī)在肉雞屠宰廠隨機(jī)采集95幅雞胴體圖像，對(duì)采集圖像預(yù)處理后，提取出雞胴體投影面積、輪廓長(zhǎng)度和胸寬等6個(gè)圖像特征。然后以這6個(gè)特征參數(shù)為輸入，利用95個(gè)樣本為訓(xùn)練集，通過(guò)回歸分析的方法，分別建立預(yù)測(cè)雞胴體質(zhì)量的一元線性回歸模型和多元線性回歸模型，找出預(yù)測(cè)質(zhì)量的最佳模型，最后采集5組共100個(gè)樣本為驗(yàn)證集，對(duì)最佳分級(jí)模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示，雞胴體圖像的6個(gè)特征參數(shù)中，基于投影面積的一元線性模型決定系數(shù)最大，為0.827；基于投影面積等4個(gè)特征量的多元線性模型決定系數(shù)最大，為0.880。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)生化殘差剔除了8個(gè)異常點(diǎn)的數(shù)據(jù)，修正后的多元線性模型決定系數(shù)為0.933，并將其作為最佳模型。利用最佳模型對(duì)驗(yàn)證集樣本進(jìn)行質(zhì)量分級(jí)，模型對(duì)雞胴體質(zhì)量等級(jí)判定的平均正確率可達(dá)89%。結(jié)果表明基于圖像特征的雞胴體自動(dòng)分級(jí)方法是可行的。

雞胴體; 質(zhì)量分級(jí); 特征提取; 機(jī)器視覺(jué)

引言

近年來(lái)，隨著肉雞消費(fèi)量的增長(zhǎng)，我國(guó)肉雞屠宰加工業(yè)有了迅速發(fā)展，但我國(guó)肉雞屠宰加工裝備的技術(shù)水平與發(fā)達(dá)國(guó)家之間仍有較大差距[1-2]。對(duì)于雞胴體的宰后質(zhì)量分級(jí)，國(guó)外已普遍使用在線自動(dòng)稱(chēng)量系統(tǒng)，而國(guó)內(nèi)除了極少數(shù)大型家禽屠宰企業(yè)引進(jìn)國(guó)外此類(lèi)設(shè)備實(shí)現(xiàn)在線自動(dòng)稱(chēng)量分級(jí)外，大多數(shù)中小型企業(yè)均采用人工臺(tái)秤稱(chēng)量分級(jí)的方法，不僅效率低、差錯(cuò)多，還造成了雞胴體的二次污染[3]。盡管?chē)?guó)內(nèi)有企業(yè)開(kāi)發(fā)出輸送帶自動(dòng)稱(chēng)量分級(jí)裝置，使雞胴體稱(chēng)量分級(jí)效率有了很大提高，但是雞胴體與輸送帶的直接接觸將不可避免地造成其在加工過(guò)程中的交叉污染[4]。大量研究證明，在整個(gè)家禽屠宰加工生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，雞胴體表面菌落總數(shù)在分級(jí)、分割環(huán)節(jié)中會(huì)有明顯上升，這其中，案板、臺(tái)秤和人手是二次污染的主要來(lái)源[5-6]。目前家禽屠宰加工過(guò)程中減少或避免交叉感染的主要方法是在生產(chǎn)中采用懸掛輸送的方式，因此，采用基于懸掛輸送的質(zhì)量分級(jí)方法可以避免家禽胴體加工過(guò)程中的二次污染。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)領(lǐng)域獲得廣泛研究和應(yīng)用[7-9]。通過(guò)這種技術(shù)建立物體質(zhì)量的預(yù)測(cè)模型，可實(shí)現(xiàn)對(duì)物體體積或質(zhì)量的預(yù)測(cè)[10-12]。MAKKY等[13]提出一種圖像面積檢測(cè)質(zhì)量的方法，以油棕圖像面積為自變量，建立其與質(zhì)量的一元非線性模型，平均預(yù)測(cè)精度達(dá)到88.7%。SA’AD等[14]將芒果近似成圓柱體，以圓柱體參數(shù)為自變量建立模型預(yù)測(cè)質(zhì)量，平均誤差低于5%。這種基于機(jī)器視覺(jué)的物體質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，不僅效率高，而且其非接觸的方式可以有效減少二次污染，可用于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的在線分級(jí)。因此，該方法的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。

本文以肉雞屠宰場(chǎng)生產(chǎn)線中進(jìn)入分級(jí)環(huán)節(jié)前的雞胴體為研究對(duì)象，在線采集雞胴體圖像，然后運(yùn)用圖像處理技術(shù)，提取雞胴體圖像的6個(gè)幾何特征，以這6個(gè)特征參量建立雞胴體的質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)雞胴體質(zhì)量的預(yù)測(cè)與分級(jí)。

1 實(shí)驗(yàn)材料與方法

1.1 圖像采集

圖像采集地點(diǎn)在青島六合集團(tuán)肉雞屠宰廠間，圖像采集設(shè)備為一臺(tái)Nikon J1型數(shù)碼相機(jī)，在相機(jī)水平線左右60 cm處，分別放置2個(gè)帶有柔光罩的LED燈(功率3 W，色溫6 500 K)為采集圖像提供光照，另外，在雞胴體背后布置黑色背景布，以減少?gòu)?fù)雜背景干擾。鏡頭與雞胴體距離60 cm，相機(jī)焦距30 mm，光圈F5.6，主光軸高度117 cm，圖像采集示意圖如圖1所示。

圖1 圖像采集示意圖Fig.1 Diagram of image capture1.黑色背景布 2.橫梁 3.雞胴體 4.LED光源 5.相機(jī) 6.三腳架

采集圖像時(shí)，從生產(chǎn)線上選擇大小有明顯差別的95只雞胴體進(jìn)行拍攝。拍攝完成后取下該雞胴體，放置在電子臺(tái)秤上進(jìn)行稱(chēng)量，記錄質(zhì)量并標(biāo)號(hào)。獲取的雞胴體原始圖像如圖2所示，圖像中包括雞胴體和黑色背景兩部分。

圖2 雞胴體原始圖像Fig.2 Original photo of chicken carcass sample

1.2 圖像預(yù)處理

為能夠從圖像中提取相關(guān)特征量，首先對(duì)所采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理。圖像處理算法的設(shè)計(jì)基于OpenCV 2.4.8，開(kāi)發(fā)平臺(tái)為VS 2010，編程語(yǔ)言為C++。

1.2.1 灰度化

灰度化是將彩色圖像轉(zhuǎn)變成單色圖像的過(guò)程，因不需考慮人眼視覺(jué)感受[15]，本文采用簡(jiǎn)單的算術(shù)平均值法計(jì)算每個(gè)像素的灰度L，計(jì)算公式為

L=(R+G+B)/3

(1)

圖3 雞胴體灰度圖像Fig.3 Gray image of chicken carcass

式中R、G、B分別代表彩色圖像3個(gè)基本單色光(紅色、綠色、藍(lán)色)的強(qiáng)度等級(jí)，其取值范圍均為0～255?；叶然幚砗蟮膱D像如圖3所示。

1.2.2 濾波

為消除圖像因拍攝、傳輸過(guò)程中產(chǎn)生的噪聲，需對(duì)灰度化后的圖像進(jìn)行濾波處理。中值濾波可以消除椒鹽噪聲，同時(shí)又能較好保存邊緣細(xì)節(jié)[16]。為盡可能保存雞胴體輪廓信息，保證特征提取的準(zhǔn)確性，本文采用中值濾波方法對(duì)灰度化后的圖像降噪處理，結(jié)果如圖4所示。

1.2.3 二值化

本文分別比較了矩量保持、一維最大熵和Otsu 3種算法[17]對(duì)雞胴體圖像進(jìn)行二值化處理的效果(圖5)，發(fā)現(xiàn)矩量保持法丟失了許多邊緣細(xì)節(jié)，一維最大熵法由于閾值過(guò)高，背景中許多像素被錯(cuò)誤地置為黑色。只有Otsu法兼顧了邊緣細(xì)節(jié)和分割效果。因此，本文選取Otsu算法進(jìn)行圖像樣本的二值化及目標(biāo)分割。

圖4 濾波處理后雞胸部分的邊緣保存效果Fig.4 Border preservation effect of chicken breast after filter

圖5 不同閾值分割算法分割效果對(duì)比Fig.5 Threshold segmentation results comparison of different algorithms

1.2.4 孔洞填充

圖6 二值圖中的孔洞及孔洞填充后的圖像Fig.6 Hole in binary image and image after hole filling

觀察圖2發(fā)現(xiàn)圖中雞胸表面多處存在點(diǎn)狀血跡，由于血跡的灰度較低，與背景灰度接近，因此，灰度圖二值化以后，會(huì)在白色雞胴體區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)黑色斑點(diǎn)，如圖6a所示。為消除這些斑點(diǎn)，采用孔洞填充法對(duì)這些黑色孔洞進(jìn)行填充，方法如下：首先運(yùn)用Opencv中的findContours()與drawContours()函數(shù)，對(duì)雞胴體的二值圖像進(jìn)行輪廓檢查與繪制。然后用findContours()將檢測(cè)到的輪廓拓?fù)湫畔⒋鎯?chǔ)到4個(gè)元素hierarchy[index][0]～hierarchy[index][3](index表示輪廓序號(hào))中，這4個(gè)元素分別代表當(dāng)前輪廓的后一輪廓、前一輪廓、父輪廓、內(nèi)嵌輪廓，其中父輪廓是指包圍當(dāng)前輪廓的輪廓，內(nèi)嵌輪廓指當(dāng)前輪廓的內(nèi)部輪廓，即孔洞。用hierarchy[index][0]遍歷所有輪廓，再使用hierarchy[index][2]找到所有孔洞。最后用drawContours()繪制所有孔洞并將該函數(shù)內(nèi)輪廓線條粗細(xì)參數(shù)thickness設(shè)置為-1，即實(shí)現(xiàn)孔洞的填充。結(jié)果如圖6b所示。

1.3 圖像特征的提取

每一只雞胴體在質(zhì)量上的差異，通常都會(huì)在視覺(jué)形態(tài)上表現(xiàn)出來(lái)，可以用某些圖像的幾何特征對(duì)雞胴體在質(zhì)量上的差異進(jìn)行描述，本文提取以下6個(gè)常規(guī)的圖像幾何特征參數(shù)對(duì)雞胴體質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1.3.1 投影面積

雞胴體投影面積主要體現(xiàn)雞胴體體型大小，表現(xiàn)為經(jīng)過(guò)前述預(yù)處理后圖片中白色區(qū)域面積。其圖像測(cè)量方法為：從圖像的左上角開(kāi)始，遍歷所有像素，對(duì)所有灰度值為255的像素計(jì)數(shù)，得到以像素個(gè)數(shù)為單位的該樣本投影面積，記作Sp。

1.3.2 胴體長(zhǎng)度

胴體長(zhǎng)度以圖像中雞胴體最高點(diǎn)到最低點(diǎn)的垂直距離表示，其計(jì)算方法為：按行遍歷圖像中像素，在每一行中，從左到右對(duì)每一個(gè)像素進(jìn)行掃描，若遇灰度為255的像素，記錄該行行數(shù)i，同時(shí)停止掃描，跳轉(zhuǎn)至下一行最左邊像素向右掃描，如此循環(huán)，最后將記錄的行數(shù)中最大值減去最小值，便得到胴體長(zhǎng)度Hp。即

Hp=imax-imin

(2)

式中imax——行數(shù)最大值，代表雞胴體區(qū)域最底一行行數(shù)

imin——行數(shù)最小值，代表雞胴體區(qū)域最頂一行行數(shù)

合并糖尿病的手術(shù)患者，在實(shí)施手術(shù)治療的過(guò)程中，由于受到手術(shù)應(yīng)激刺激，易出現(xiàn)血糖波動(dòng)情況，從而導(dǎo)致血糖升高，易引起切口感染等并發(fā)癥。術(shù)后切口感染會(huì)對(duì)患者的康復(fù)帶來(lái)諸多不利，因此，積極采取有效的手段控制切口感染發(fā)生率，十分重要[4]。

1.3.3 輪廓長(zhǎng)度

雞胴體的輪廓長(zhǎng)度是在一維空間描述雞胴體體型大小的幾何參數(shù)，表現(xiàn)為二值化圖像中白色區(qū)域輪廓曲線的長(zhǎng)度，通過(guò)輪廓檢測(cè)函數(shù)findContours()實(shí)現(xiàn)[18]，以像素的個(gè)數(shù)表示為Cp。檢測(cè)獲得的雞胴體輪廓曲線如圖7所示。

圖7 提取的雞胴體輪廓線Fig.7 Contour extracted from chicken carcass

1.3.4 雞胸長(zhǎng)度、寬度

雞胸投影代表了雞胴體的軀干部分，包含了雞胴體大部分質(zhì)量，因此，其垂直、水平方向的長(zhǎng)度、寬度是表示雞胴體質(zhì)量的重要參數(shù)。

由于雞胴體的雞胸類(lèi)似橢圓，因此，雞胸長(zhǎng)度可表示為橢圓長(zhǎng)軸，雞胸寬度表示為橢圓短軸。本文使用一種改進(jìn)的霍夫變換橢圓檢測(cè)方法[19]從圖像中提取橢圓，具體方法如下：利用OpenCV中的Canny()函數(shù)，檢測(cè)雞胴體邊緣；利用橢圓3條不同切線確定橢圓中心(xc,yc)；獲得最合適橢圓匹配。

極坐標(biāo)系中，一個(gè)橢圓可以通過(guò)中心點(diǎn)坐標(biāo)(xc，yc)、長(zhǎng)半軸長(zhǎng)度a、短半軸長(zhǎng)度b以及旋轉(zhuǎn)角度ρ確定。若已經(jīng)確定了(xc，yc)，采用最小二乘法[20]，通過(guò)計(jì)算雞胴體邊緣所有像素點(diǎn)到橢圓中心距離的最小平均值法獲得最佳擬合橢圓，如圖8所示，綠色曲線即為最佳擬合的橢圓。該橢圓的長(zhǎng)軸長(zhǎng)度即為雞胸長(zhǎng)度Ap，短軸長(zhǎng)度則為雞胸寬度Bp。

圖8 雞胸?cái)M合橢圓示意圖Fig.8 Diagram of fitting ellipse for chicken breast

1.3.5 雞胸面積

雞胸的投影面積描述了雞胸部分的大小，可表示為雞胸?cái)M合橢圓的面積，計(jì)算公式為

Ep=πApBp

(3)

按上述方法提取的圖像特征量Sp、Hp、Cp、Ap、Bp、Ep均以像素?cái)?shù)為單位，為將其轉(zhuǎn)換成實(shí)際值，參照TSAI[21]提出的方法進(jìn)行圖像尺寸標(biāo)定，得到以下特征量轉(zhuǎn)換計(jì)算公式：

投影面積實(shí)際值(單位：cm2)

Sr=Sp/169

(4)

胴體長(zhǎng)度實(shí)際值(單位：cm)

Hr=Hp/13

(5)

輪廓長(zhǎng)度實(shí)際值(單位：cm)

Cr=Cp/13

(6)

雞胸長(zhǎng)度實(shí)際值(單位：cm)

Ar=Ap/13

(7)

雞胸寬度實(shí)際值(單位：cm)

Br=Bp/13

(8)

雞胸面積實(shí)際值(單位：cm2)

Er=Ep/169

(9)

2 結(jié)果與分析

2.1 雞胴體質(zhì)量統(tǒng)計(jì)分析

本研究的樣本品種為白羽肉雞，市售每只白羽雞的質(zhì)量通常為1.5～3.3 kg，胴體率(雞胴體質(zhì)量占活體質(zhì)量的百分比)約為70%。本文采集的雞胴體質(zhì)量數(shù)據(jù)如表1所示，樣本的質(zhì)量分布較廣，與市售白羽雞的質(zhì)量分布基本一致，因此本研究所用樣本具有良好的代表性。

表1 雞胴體樣本質(zhì)量數(shù)據(jù)

2.2 一元線性回歸分析

分別以6個(gè)特征量為單一自變量，雞胴體質(zhì)量為因變量，建立雞胴體質(zhì)量預(yù)測(cè)的一元線性回歸模型，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示，表中W表示雞胴體質(zhì)量的預(yù)測(cè)值。R2表示決定系數(shù)、F檢驗(yàn)為模型的假設(shè)檢驗(yàn)，t檢驗(yàn)為相關(guān)系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)。

表2數(shù)據(jù)表明，W-Sr模型具有最大的R2值，最小的均方根誤差，顯示其具有最高的擬合程度、最高的預(yù)測(cè)精度；因此，W-Sr模型是最佳的一元線性回歸模型，雞胴體質(zhì)量可以表示為

W=-356.54+2.313Sr

(10)

表2 6個(gè)特征量的一元線性回歸分析結(jié)果

2.3 多元線性回歸分析

圖9 異常點(diǎn)樣本圖像的3種問(wèn)題Fig.9 Three kinds of problems in images of outliers

建立多元線性回歸方程

W=b+a1Sr+a2Hr+a3Cr+a4Ar+a5Br+a6Er

(11)

對(duì)各自變量間的相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果如表3所示，雞胸面積Er與雞胸寬度Br間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.936 7，存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題，因此，在將自變量Er剔除后，用其余5個(gè)自變量根據(jù)參數(shù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)行逐步回歸建模。

表3 各自變量間相關(guān)系數(shù)

采用投影面積Sr、輪廓長(zhǎng)度Cr、雞胸長(zhǎng)度Ar和雞胸寬度Br建立雞胴體質(zhì)量多元線性回歸模型，模型的R2為0.880，均方根誤差為100.8 g，模型和4個(gè)自變量的影響均高度顯著(表4)，參照文獻(xiàn)[22]所述方法用方差膨脹因子對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，各參數(shù)也沒(méi)有共線性問(wèn)題，雞胴體質(zhì)量的多元線性預(yù)測(cè)模型可表示為

W=-1 110.505+1.882Sr-1.916Cr+

對(duì)建模所用的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)有很多異常數(shù)據(jù)，為此，采用學(xué)生化殘差分析法[23]，對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)診斷和剔除，發(fā)現(xiàn)共有3號(hào)、7號(hào)和15號(hào)等8個(gè)數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，對(duì)這8個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)樣本圖像進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，它們成像時(shí)均受到人工或外界影響，其受影響原因分為3種：雞翅完全未展開(kāi)、胴體旋轉(zhuǎn)、拍攝模糊，如圖9所示。

其中前2種原因都會(huì)對(duì)特征量Sr、Cr有嚴(yán)重影響，而對(duì)焦失敗的圖像則對(duì)4個(gè)特征量均有很大影響，因此將它們剔除。剔除這8個(gè)異常數(shù)據(jù)后，重新進(jìn)行回歸分析，得到修正后的雞胴體質(zhì)量多元線性預(yù)測(cè)模型為

W=-1 232.423+1.933Sr-2.317Cr+

44.758Ar+18.349Br

(13)

模型R2達(dá)到0.933，均方根誤差減小為77.18 g，式(13)顯示了更好的擬合度和預(yù)測(cè)效果。

3 雞胴體質(zhì)量等級(jí)預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證

為驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)質(zhì)量等級(jí)的準(zhǔn)確度，另外采集了100個(gè)雞胴體樣本作為驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。國(guó)內(nèi)尚無(wú)統(tǒng)一質(zhì)量分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，各企業(yè)因市場(chǎng)需求擁有不同分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，因此參照我國(guó)出口禽肉分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[24]，將胴體質(zhì)量劃分為5個(gè)均勻等級(jí)，即1～5共5個(gè)等級(jí)，質(zhì)量區(qū)間分別為1 000～1 300 g、1 300～1 600 g、1 600～1 900 g、1 900～2 200 g、2 200～2 500 g。

將驗(yàn)證集樣本分為5組，每組20個(gè)樣本。使用式(13)計(jì)算驗(yàn)證集100個(gè)樣本的預(yù)測(cè)質(zhì)量，并劃入相應(yīng)的等級(jí)，稱(chēng)之為判定等級(jí)；根據(jù)每個(gè)樣本實(shí)際質(zhì)量劃分的等級(jí)，稱(chēng)之為實(shí)際等級(jí)。判定等級(jí)與實(shí)際等級(jí)一致，則表示模型分級(jí)正確；反之，則表示分級(jí)錯(cuò)誤。5組樣本分級(jí)結(jié)果如表5所示。

表5 質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的分級(jí)結(jié)果

5組驗(yàn)證數(shù)據(jù)中，分級(jí)正確率最高為95%，最低為80%，平均正確率為89%，表明質(zhì)量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行質(zhì)量分級(jí)有良好的準(zhǔn)確性，可用于雞胴體質(zhì)量的等級(jí)判定。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文利用數(shù)字圖像處理技術(shù)提取出有關(guān)雞胴體大小的幾何特征參數(shù)，然后采用投影面積Sp、輪廓長(zhǎng)度Cp、雞胸長(zhǎng)度Ap和雞胸寬度Bp4個(gè)參數(shù)建立雞胴體質(zhì)量的多元線性預(yù)測(cè)模型，利用此模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)雞胴體質(zhì)量等級(jí)的判定，從而實(shí)現(xiàn)質(zhì)量分級(jí)，平均正確率為89%，基本滿足生產(chǎn)線要求。研究結(jié)果表明利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)雞胴體質(zhì)量分級(jí)技術(shù)上可行，為將來(lái)研制雞胴體質(zhì)量在線分級(jí)系統(tǒng)提供了理論支持。

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Grading of Chicken Carcass Weight Based on Machine Vision

CHEN Kunjie LI Hang YU Zhenwei BAI Longfei

(CollegeofEngineering,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210031,China)

An automated grading method of chicken weight using image processing was proposed. Ninety-five images of chicken were acquired randomly in a poultry slaughtering plant by using a digital camera. After these images were preprocessed, six parameters such as projection area (Sp), contour length (Cp), length (Hp), breast width (Ap), breast length (Bp) and fitting ellipse (Ep) of chicken carcass were extracted from the processed images. Then taking the six parameters as the inputs and ninety-five samples as the training set， the simple linear regression model and multiple linear regression model were established for predicting of chicken weight, respectively. Furthermore, the optimal model was found out among these developed ones according to regression correlation coefficient. Finally, the independent validation set was formed by using 100 samples divided into five groups and employed to validate the optimal model. Results showed that the simple linear model based on the projection area (Sp) of the chicken carcass had the largestR2of 0.827 in the six simple linear models developed. The multiple linear regression model developed based on the indicators ofSp,Cp,ApandBphad the largestR2of 0.880 in all multiple linear models developed. The adjusted multiple linear regression model had a adjustedR2of 0.933 after eliminating eight outliers detected by students residuals. When the validation set samples were used to validate the optimal multiple linear model, the average correct rate for weight grading of chicken carcass was 89%, indicating that the proposed method based on image processing was feasible for automatic weight grading of chicken carcasses.

chicken carcass; weight grading； feature extraction; machine vision

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.06.038

2016-10-21

2016-11-23

公益性行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)(201303083-2)

陳坤杰(1963—)，男，教授，主要從事農(nóng)產(chǎn)品加工、檢測(cè)及智能化裝備研究,E-mail： kunjiechen@njau.edu.cn

S24; TS251.3

A

1000-1298(2017)06-0290-06