[发明专利]一种基于计算机视觉的鸡肤色表型测定方法

说明书

本发明公开了一种基于计算机视觉的鸡肤色表型测定方法，具体步骤包括：S1、对鸡屠体进行预处理；S2、对预处理后的鸡进行鸡只脚号命名并进行拍摄，获得鸡的图像信息；S3、对所述鸡的图像信息进行图像处理，获得掩膜图像；S4、基于所述掩膜图像获得HSV值，并计算出H，S和V的平均值，其中通过S值，对鸡的肤色及进行评定。本发明提供了一种基于计算机视觉的鸡肤色表型测定方法，该肤色表型测定过程中，在光源固定，角度固定的摄影棚中进行拍照，有效减少了外部环境对测定结果的影响；采用统一的曝光参数，统一的计算机算法，得到的测定结果有效减少了人为因素的影响，该测定方法有更高的可重复性，大规模测定效率及准确性更高。

技术领域

本发明涉及鸡皮肤黄度值选育技术领域，特别是涉及一种基于计算机视觉的鸡肤色表型测定方法。

背景技术

家禽的皮肤颜色作为重要的屠体性状，影响着肉鸡的销售，颜色偏黄的白条鸡在国内市场更受欢迎。如何培育出肤色消费者需求的：黄度值高、均匀度高、稳定性好的鸡，一直是一个技术难题。而鸡皮肤选育工作中，表型测定的准确性十分重要。目前肤色评定主要有感官评定法，比色卡比色法，色差仪测定法，数字图像提取法等。感官评定法和比色卡比色法需要操作人员具备一定的专业知识，且主观性较强，通常需要多人协作才能取得较好的评定结果；色差仪测定容易因为鸡体表肤色分布不均匀、表面不平整、漏光、透光等因素影响测定结果，测定的部位及角度也有一定的主观性。后两种测定方法的效率都偏低，需要人工操作的步骤较多。

基于计算机视角的肤色测定方法能有效改善感官评分及色差仪测定的缺点，进行拍照测定时，照片拍摄所处的环境为光源固定，底部为黑色背景板的小摄影棚，有效减少了外界环境对测定结果的影响，取景范围为鸡的整体，避免了单点测定中肤色分布不均所导致的误差；摄像机采用统一的曝光参数，角度固定，鸡的屠体拍摄前用毛巾擦干，并采用同一姿势放在背景板中央，后续通过PYTHON OPENCV算法统一处理，有效减少了人工操作对测定结果的影响。整体测定流程人工操作步骤少，便于自动化，可有效提高测定效率。测定结果中的HSV值，S值与鸡皮肤黄度存在显著正相关，可以作为评价肤色黄度的客观参考标准。

发明内容

本发明的目的是改善鸡黄皮肤肤色测定结果容易受到人为影响的原因，提供了一种基于计算机视觉的鸡肤色表型测定方法，准确性高，测定速度快。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于计算机视觉的鸡肤色表型测定方法，具体步骤包括：

S1、对鸡屠体进行预处理；

S2、对预处理后的鸡进行鸡只脚号命名并进行拍摄，获得鸡的图像信息；

S3、对所述鸡的图像信息进行图像处理，获得掩膜图像；

S4、基于所述掩膜图像获得HSV值，并计算出H，S和V的平均值，其中通过S值，对鸡的肤色及进行评定。

可选的，所示S1中鸡屠体预处理过程包括：鸡屠体在屠宰后1小时内进行测定，用干毛巾将鸡屠体表面水分擦干，去除未脱干净的杂毛，将鸡屠体以侧面或胸部朝上的姿势放入黑色的背景板中央，拍摄整鸡获取图像信息。

可选的，所述获取整鸡图像信息时需要对相机进行参数设置，包括在摄影棚内采用恒定强度和色温的光源，调节相机曝光参数至曝光值EV为0。

可选的，所述S2中命名的过程包括：使用三脚架固定相机于摄影棚的取景框上方，通过数据线连接电脑与相机，在电脑上实时预览并控制相机进行拍照，并根据鸡只脚号对照片进行命名，每只鸡拍摄2张照片。

可选的，所述S3中图像处理的过程包括：将图像信息转换为HSV色彩空间，遍历图像，根据颜色范围识别出鸡屠体，将范围内的像素点HSV值设置为255，将其余像素点的HSV值设置为0，得到掩膜图像。