本申請涉及厚度檢測，尤其涉及一種背膘厚度檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、背膘厚度通常指的是豬背部某一特定位置(如第五至第六胸椎間或倒數(shù)第三到第四肋間，且距背中線一定距離)的皮下脂肪厚度，在畜牧屠宰行業(yè)中，背膘厚度是評定豬肉等級的重要參數(shù)指標，是企業(yè)在生產(chǎn)過程中必須測量的參數(shù)，其能夠直接反映豬胴體等級。

2、目前國內(nèi)外主要通過獸用b超儀采集活豬的背膘圖像，通過在背膘圖像畫線并通過人工測量活豬的背膘厚度，這種方法嚴重依賴于操作者的經(jīng)驗和技能，主觀性強，因此存在很大的人為誤差，進而影響測量的準確性；同時人為測量具有耗時且效率低下的問題，難以滿足大規(guī)模的測量需求，不具有廣泛適用性。

3、申請內(nèi)容

4、本申請?zhí)峁┝艘环N背膘厚度檢測方法及裝置，以準確檢測豬的背膘厚度，具有廣泛適用性。

5、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N背膘厚度檢測方法，包括：

6、獲取豬的背部圖像；

7、將所述背部圖像輸入預(yù)設(shè)的yolo檢測模型，以提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像；

8、對所述背膘區(qū)域圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；

9、對所述背膘區(qū)域?qū)?yīng)的所述二值化圖像中的圖像像素數(shù)量進行計算，并通過預(yù)設(shè)映射函數(shù)得到背膘的厚度，其中，所述映射函數(shù)為預(yù)先在背膘厚度值與圖像像素數(shù)量之間建立。

10、本申請通過yolo檢測模型可以準確提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像，方便后續(xù)根據(jù)背膘區(qū)域中的像素數(shù)量準確計算出背膘的厚度；通過對所述背膘區(qū)域圖像進行二值化處理，可以更好地確定豬的背膘筋膜的中心位置，從而準確地定位豬的背膘像素；通過對所述背膘區(qū)域?qū)?yīng)的所述二值化圖像中的圖像像素數(shù)量進行計算，并通過預(yù)先在背膘厚度值與圖像像素數(shù)量之間建立的映射函數(shù)計算得到背膘的厚度，可以準確檢測出背膘區(qū)域中背膘的厚度，具有廣泛適用性。

11、進一步的，所述背部圖像為利用獸用b超儀測定的b超圖像。

12、這樣通過獸用b超儀測定豬背部的b超圖像，方便后續(xù)準確對背膘區(qū)域進行提取。

13、進一步的，將所述背部圖像輸入預(yù)設(shè)的yolo檢測模型，以提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像，具體為：

14、將所述背部圖像輸入預(yù)設(shè)的yolo檢測模型，得到所述背部圖像中的眼肌面積區(qū)域跟背膘區(qū)域；

15、通過對所述背部圖像中的所述背膘區(qū)域進行裁剪，得到所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像。

16、這樣通過yolo檢測模型可以準確提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像，方便后續(xù)根據(jù)背膘區(qū)域中的像素數(shù)量準確計算出背膘的厚度。

17、進一步的，所述yolo檢測模型的訓(xùn)練過程，具體為：

18、獲取豬的若干張實際背部b超圖像；

19、利用labelme對若干張所述實際背部b超圖像中的實際背膘區(qū)域進行標注，得到標注結(jié)果；

20、將所述標注結(jié)果輸入所述yolo檢測模型，以訓(xùn)練所述yolo檢測模型。

21、這樣通過訓(xùn)練yolo檢測模型，方便yolo檢測模型準確提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像。

22、進一步的，所述對所述背膘區(qū)域?qū)?yīng)的所述二值化圖像中的圖像像素數(shù)量進行計算，并通過預(yù)設(shè)映射函數(shù)得到背膘的厚度，具體為：

23、通過對所述二值化圖像在水平方向上的像素值進行求和，并將小于預(yù)設(shè)值的像素值賦值為零，得到所述二值化圖像對應(yīng)的峰值分布圖；

24、計算所述峰值分布圖中第一個峰值的最后一個像素點與最后一個峰值的第一個像素點之間的圖像像素數(shù)量；

25、并基于所述圖像像素數(shù)量，通過預(yù)設(shè)的映射函數(shù)，得到背膘的厚度。

26、這樣通過對所述背膘區(qū)域?qū)?yīng)的所述二值化圖像中的圖像像素數(shù)量進行計算，并通過預(yù)先在背膘厚度值與圖像像素數(shù)量之間建立的映射函數(shù)計算得到背膘的厚度，可以準確檢測出背膘區(qū)域中背膘的厚度，具有廣泛適用性。

27、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N背膘厚度檢測裝置，包括：獲取模塊、提取模塊、處理模塊和計算模塊；

28、所述獲取模塊，用于獲取豬的背部圖像；

29、所述提取模塊，用于將所述背部圖像輸入預(yù)設(shè)的yolo檢測模型，以提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像；

30、所述處理模塊，用于對所述背膘區(qū)域圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；

31、所述計算模塊，用于對所述背膘區(qū)域?qū)?yīng)的所述二值化圖像中的圖像像素數(shù)量進行計算，并通過預(yù)設(shè)映射函數(shù)得到背膘的厚度，其中，所述映射函數(shù)為預(yù)先在背膘厚度值與圖像像素數(shù)量之間建立。

32、本申請通過yolo檢測模型可以準確提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像，方便后續(xù)根據(jù)背膘區(qū)域中的像素數(shù)量準確計算出背膘的厚度；通過對所述背膘區(qū)域圖像進行二值化處理，可以更好地確定豬的背膘筋膜的中心位置，從而準確地定位豬的背膘像素；通過對所述背膘區(qū)域?qū)?yīng)的所述二值化圖像中的圖像像素數(shù)量進行計算，并通過預(yù)先在背膘厚度值與圖像像素數(shù)量之間建立的映射函數(shù)計算得到背膘的厚度，可以準確檢測出背膘區(qū)域中背膘的厚度，具有廣泛適用性。

33、進一步的，所述背部圖像為利用獸用b超儀測定的b超圖像。

34、進一步的，所述提取模塊包括：輸入單元和裁剪單元；

35、所述輸入單元，用于將所述背部圖像輸入預(yù)設(shè)的yolo檢測模型，得到所述背部圖像中的眼肌面積區(qū)域跟背膘區(qū)域；

36、所述裁剪單元，用于通過對所述背部圖像中的所述背膘區(qū)域進行裁剪，得到所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像。

37、進一步的，所述yolo檢測模型的訓(xùn)練過程，具體為：

38、獲取豬的若干張實際背部b超圖像；

39、利用labelme對若干張所述實際背部b超圖像中的實際背膘區(qū)域進行標注，得到標注結(jié)果；

40、將所述標注結(jié)果輸入所述yolo檢測模型，以訓(xùn)練所述yolo檢測模型。

41、進一步的，所述計算模塊包括：第一計算單元、第二計算單元和第三計算單元；

42、所述第一計算單元，用于通過對所述二值化圖像在水平方向上的像素值進行求和，并將小于預(yù)設(shè)值的像素值賦值為零，得到所述二值化圖像對應(yīng)的峰值分布圖；

43、所述第二計算單元，用于計算所述峰值分布圖中第一個峰值的最后一個像素點與最后一個峰值的第一個像素點之間的圖像像素數(shù)量；

44、所述第三計算單元，用于基于所述圖像像素數(shù)量，通過預(yù)設(shè)的映射函數(shù)，得到背膘的厚度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

技術(shù)特征：

1.一種背膘厚度檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種背膘厚度檢測方法，其特征在于，所述背部圖像為利用獸用b超儀測定的b超圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種背膘厚度檢測方法，其特征在于，將所述背部圖像輸入預(yù)設(shè)的yolo檢測模型，以提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像，具體為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的背膘厚度檢測方法，其特征在于，所述yolo檢測模型的訓(xùn)練過程，具體為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的背膘厚度檢測方法，其特征在于，所述對所述背膘區(qū)域?qū)?yīng)的所述二值化圖像中的圖像像素數(shù)量進行計算，并通過預(yù)設(shè)映射函數(shù)得到背膘的厚度，具體為：

6.一種背膘厚度檢測裝置，其特征在于，包括：獲取模塊、提取模塊、處理模塊和計算模塊；

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的背膘厚度檢測裝置，其特征在于，所述背部圖像為利用獸用b超儀測定的b超圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的背膘厚度檢測裝置，其特征在于，所述提取模塊包括：輸入單元和裁剪單元；

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的背膘厚度檢測裝置，其特征在于，所述yolo檢測模型的訓(xùn)練過程，具體為：

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的背膘厚度檢測裝置，其特征在于，所述計算模塊包括：第一計算單元、第二計算單元和第三計算單元；

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種背膘厚度檢測方法及裝置，包括：獲取豬的背部圖像；將所述背部圖像輸入預(yù)設(shè)的yolo檢測模型，以提取出所述背部圖像中的背膘區(qū)域圖像；對所述背膘區(qū)域圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；對所述背膘區(qū)域?qū)?yīng)的所述二值化圖像中的圖像像素數(shù)量進行計算，并通過預(yù)設(shè)映射函數(shù)得到背膘的厚度，其中，所述映射函數(shù)為預(yù)先在背膘厚度值與圖像像素數(shù)量之間建立。本申請可以準確檢測豬的背膘厚度，具有廣泛適用性。

技術(shù)研發(fā)人員：陳靜,張興,丁偌楠,牛安然,楊雨婷,荊曉燕,梁志剛
受保護的技術(shù)使用者：四川新希望六和豬育種科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30