基于超声图像分析与机器视觉的奶牛乳腺体积的测量

摘要

大力发展奶牛畜牧业可以在很大程度上促进我国的经济发展。因为牛奶食品有很高的营养价值，它含有120种人们所需要的营养成分，含20多种氨基酸和20多种矿物质及多种维生素。因此，培育出具有高产奶量的奶牛，不论是从经济上还是从环境上，都具有很高的研究价值。而如何正确地、快速地、经济地、高效地评价奶牛的产奶量，已经成为一个急需解决的问题。
　　奶牛乳腺的形状特征直接关系到奶牛的产奶量，精确的测量出奶牛的乳腺体积可以很方便的评价奶牛的产奶量。随着计算机视觉检测技术的不断发展，其在畜牧业生产中的应用也逐渐增加。目前由立体视觉原理重建物体三维模型是三维测量中常用的方法，基于立体视觉的三维测量方法为实现评估奶牛乳房性状的非接触测量提供可能，但是乳腺位于奶牛乳房的内部，和外层表皮之间有着脂肪、结缔组织等的存在，以致我们无法直接通过双目立体视觉的方法评估乳腺器官的组织区域模型。
　　本文利用机器视觉技术获取奶牛乳房外形的三维描述后，与超声图像分析获得的乳腺分布区域深度信息结合，构建乳腺分布区域的内外层三维网格，并测算该区域的体积。随后对乳腺超声图像进行分析，利用均值聚类及区域标记法等分割出乳腺组织部分，并计算乳腺组织的面积密度。最终利用体视学中面积密度与体积密度相等的关系，求得乳腺组织的体积。本方法能够实现活体奶牛乳腺组织体积的测量，有望为早期选种、饲养方案的确定提供生长指标数据支持。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 课题背景和研究意义

1．1．1 课题背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 体型外貌指标测量方面

1．2．2 乳房内部组织分布方面

1．3 本文的主要内容

2 点云提取

2．1 计算机双目视觉

2．1．1 摄像机的标定与匹配

2．1．2 三维重建

2．2 奶牛乳房点云的提取

2．3 点云预处理K-近邻法求点云的法向量

3 超声图像处理

3．1 超声图像

3．2 图像分割方法介绍

3．2．1 阈值法

3．2．2 区域生长分裂法

3．2．3 聚类分割方法

3．3 连通区域处理噪声点

3．3．1 传统区域像素标记

3．3．2 线段扫描法

3．4．3 基于区域增长的方式标记

3．4．4 基于区域增长的线段扫描法

3．4 基于超声图像奶牛乳腺层的提取

3．5 乳腺下层点云的提取

4 体视学

4．1 体视学介绍

4．2 体视学符号

4．2 随机切面

4．3 德莱赛定律

4．4 测试方法介绍

4．5 乳腺体积的估测

5 总结与展望

参考文献

7 攻读硕士学位期间发表论文情况

致谢