基于视觉识别技术的锦鲤自动化投喂养殖设备单元设计与实现

随着科技的不断发展,自动化投喂系统在养殖业中的应用日益广泛.本文针对基于视觉识别的锦鲤摄食过程,研发了一套自动化投喂设备以及相应的自动化投喂策略并实现.通过网络摄像头获取锦鲤摄食过程的图像,通过拉流的方式将所获图像数据推送到图像处理服务器,并使用计算机视觉技术对其进行分析和处理,获得实时的摄食鱼的数量和运动速度信息.基于上述的识别的数据,依据已设定的锦鲤摄食速度、锦鲤摄食数量阈值进行自动投喂,搭建了原型系统,并进行了实验验证.实验结果表明:该自动化投喂系统能够有效地监测锦鲤的摄食行为,并能够计算出镜头视野范围内锦鲤的摄食速度和摄食锦鲤数量的数据,还可以通过远程监测控制终端风送式投料机依据已设定的锦鲤摄食速度、摄食数量等多参数阈值进行自动投喂,同时远程监测控制终端读取数字式磅秤数据,实时了解饲料投放的重量数据.不仅提高了养殖效率,降低了投喂成本,而且能进行投喂饲料数据的准确收集.本文的研究成果对于提升养殖业的自动化水平具有重要意义,具有实用性和推广价值.

基于机器视觉的水稻田块自动灌溉排水系统设计与初步实现

水稻种植过程中,灌溉与排水管理至关重要,而传统的人工管理方式存在效率低、耗费人工及资源浪费等问题。为解决这些难题,文章设计并初步实现了一种基于机器视觉的自动灌溉排水系统。系统通过摄像头识别水稻田中的标尺水位数据,并结合水稻生长期需水水位经验数据,实现了水稻田进水、排水的自动化控制。系统硬件部分包括机器视觉识别模块、图像数据处理工控机、远程进水总水泵控制模块和太阳能供电自动化灌溉及排水阀门终端子系统;软件部分则通过图像处理技术和阈值策略,自动触发水泵和进排水阀的开闭。实验结果表明,该系统能够实现水泵的自动化启动和进排水阀的自动化开闭,有效提高了水资源利用效率。未来研究方向将进一步优化视觉识别算法,提高测量精度,并增加其他环境变量,以更好地满足复杂气象条件下的自动化灌溉排水控制需求。