楊昱皞，王書獻，孫永文，張勝茂，戴 陽，隋江華

（1.大連海洋大學(xué) 航海與船舶工程學(xué)院，遼寧 大連 116023；2.中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部東海漁業(yè)資源開發(fā)利用重點實驗室，上海 200090；3.浙江省海洋漁業(yè)資源可持續(xù)利用技術(shù)研究重點實驗室，浙江省海洋水產(chǎn)研究所，浙江 舟山 316021）

魚苗計數(shù)是魚苗銷售、魚苗養(yǎng)殖的重要環(huán)節(jié)。目前，大部分魚苗計數(shù)的工作依然依賴人工完成?，F(xiàn)有的魚苗計數(shù)設(shè)備功能單一，對魚苗進行計數(shù)時需要人工將魚苗裝入容器中，計數(shù)完成后需要移除，存在費時費力、可能損傷魚苗的問題。因此，無論是魚苗的生產(chǎn)者還是銷售者都迫切需要一種簡單、快速的魚苗計數(shù)設(shè)備[1]。

計算機視覺技術(shù)是一種快速、經(jīng)濟、有效的測量和評價手段，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中有著廣泛應(yīng)用和廣闊的發(fā)展前景[2]。目前已經(jīng)有許多研究人員將機器視覺應(yīng)用于魚苗計數(shù)來實現(xiàn)魚苗計數(shù)的自動化。朱從容[3]采用一次多項式擬合方法確定圖像中魚苗所占像素點數(shù)與魚苗數(shù)量關(guān)系來得到魚苗的數(shù)量，黃玲等[4]提出統(tǒng)計連通域和魚苗像素點相結(jié)合的技術(shù)算法，范嵩等[1]使用的基于端點的細(xì)化算法統(tǒng)計魚苗數(shù)量，以及曲線演化法[5]，但是以上大都針對靜態(tài)魚苗單幀計數(shù)，且對魚苗和拍攝環(huán)境有一定要求，不能夠滿足魚苗養(yǎng)殖中魚苗大小、形狀不同和大批量連續(xù)計數(shù)的要求。王文靜等[6]將計算機視覺和硬件結(jié)合，通過統(tǒng)計單個目標(biāo)面積和和平均面積的比值來確定數(shù)量，實現(xiàn)了實時魚苗計數(shù)，但是該方法對于魚苗的大小要求較為嚴(yán)格，不能夠滿足多樣化魚苗計數(shù)。

本文提出一種基于視頻分析計數(shù)的魚苗計數(shù)裝置，通過攝像設(shè)備拍攝魚苗實時圖像，對圖像灰度、降低分辨率、腐蝕和膨脹、閾值二值化進行一系列處理后，提取每一幀圖像，將該幀圖像中的像素點按照規(guī)定進行統(tǒng)計，再與上一幀對比得出魚苗數(shù)量的變化，對比完成后再將該幀圖像作為下一幀圖像的對比組，按照此步驟重復(fù)至最后一幀圖像，最終得出測量的魚苗總數(shù)，并且通過硬件能夠?qū)崿F(xiàn)裝置的持續(xù)間歇性工作、減少魚苗與機械碰撞損傷和重疊情況[7]。本裝置能夠適應(yīng)多種魚苗和多樣化環(huán)境下的計數(shù)，在搭建了魚苗計數(shù)試驗?zāi)Ｐ偷幕A(chǔ)上，對本裝置的可行性以及準(zhǔn)確性進行了驗證。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 工作原理

基于視頻分析技術(shù)的魚苗計數(shù)裝置基本機構(gòu)如圖1所示，包括吸魚裝置、計數(shù)裝置、控制裝置。

圖1 魚苗計數(shù)裝置基本結(jié)構(gòu)Fig.1 Thebasic structure of fish fry counting device

工作時，將該計數(shù)裝置與魚苗養(yǎng)殖池連通，啟動氣泵抽出計數(shù)箱中的空氣，使計數(shù)箱內(nèi)呈負(fù)壓狀態(tài)。大氣壓會將魚苗養(yǎng)殖池中的水和魚苗壓入計數(shù)箱中，通過階梯狀通道緩和水流并且使魚苗盡量不重疊地流過攝像設(shè)備拍攝區(qū)域，最終在計數(shù)箱出水口出的階梯狀通道處堆積。攝像設(shè)備將采集到的視頻數(shù)據(jù)上傳至開發(fā)板中，開發(fā)板對采集到的視頻數(shù)據(jù)進行逐幀對比分析處理，利用機器視覺[8]得到本次測量的魚苗總數(shù)。該魚苗計數(shù)裝置中的浮球、連桿、活塞對計數(shù)箱中的氣壓進行控制，當(dāng)水進入計數(shù)箱中開始，浮球隨著水面的高度升高而上?。桓∏蛲苿舆B桿將活塞向上方推動；當(dāng)水面到達一定高度時，活塞會被浮球、連桿完全推出計數(shù)箱，此時箱內(nèi)負(fù)壓狀態(tài)消失，魚苗停止進入計數(shù)箱；密封門末端設(shè)置為一段電磁鐵，活塞為導(dǎo)電材料，當(dāng)活塞沒被推出計數(shù)箱時，密封門末端電磁鐵通電與計數(shù)箱階梯狀通道的末端鐵塊吸引，密封門關(guān)閉；當(dāng)活塞被完全推出計數(shù)箱時，密封門末端電磁鐵斷電失去磁性，密封門打開，計數(shù)箱內(nèi)的水和魚苗流出；當(dāng)計數(shù)箱內(nèi)的水流出，浮球會隨著水面高度下降而下沉，活塞被浮球、連桿拉至初始位置，使計數(shù)箱再次呈密封狀態(tài)；出水口處的階梯狀通道斜度大，能讓水和魚苗盡快流出，并且能暫時儲存未及時流出的水和魚苗，使其不會出現(xiàn)在攝像設(shè)備拍攝區(qū)域；當(dāng)氣泵繼續(xù)工作，魚苗會持續(xù)間歇性進入計數(shù)箱中進行計數(shù)[9]。

1.2 關(guān)鍵部件設(shè)計以及參數(shù)確定

魚苗計數(shù)裝置控制系統(tǒng)如圖2所示。錐形筒裝在計數(shù)箱出氣口上，活塞放置在錐形筒內(nèi)，保證活塞能夠回到初始位置，活塞采用導(dǎo)電材料制作。當(dāng)活塞未被推出計數(shù)箱時，密封門末端電磁鐵通電，電磁鐵擁有磁性后吸在計數(shù)箱內(nèi)階梯狀通道的鐵塊上；當(dāng)活塞被推出計數(shù)箱時，密封門末端電磁鐵斷電，失去磁性，水和魚苗在重力作用下流出計數(shù)箱，同時浮球和活塞下降至初始位置，形成一個循環(huán)。

圖2 魚苗計數(shù)裝置控制系統(tǒng)示意Fig.2 The schematic diagram of control system of fry counting device

活塞采用鑄鐵制作，制作成空心圓柱狀以減小質(zhì)量，并套上密封圈；連桿采用塑料制作；錐形筒采用黃銅制作，并且在表面拋光、鍍膜來減小活塞移動的阻力。經(jīng)過查表1可得，銅與鑄鐵表面滑動摩擦系數(shù)約為0.3；擬定活塞半徑為1.5 cm；擬定活塞、連桿、浮球的質(zhì)量為40 g、20 g、10 g，擬定活塞和錐形筒表面壓力為3 N。根據(jù)浮力的計算公式以及二力平衡的條件，可推導(dǎo)出浮球的最小半徑為：

表1 各種材料摩擦系數(shù)Tab.1 Thefriction coefficient of variousmaterials

式中：F浮——浮球的浮力，N；m活塞——活塞的質(zhì)量，kg；m連桿——連桿的質(zhì)量，kg；m浮球——浮球的質(zhì)量，kg；g——重力系數(shù)，取g=9.8 N/kg；FN——活塞和錐形筒接觸表面壓力，N；ρ液——浮球所處液體環(huán)境的密度，kg/m3；V——浮球的體積，m3。

求得r≈0.033 7 m，因此浮球半徑至少為3.37 cm。

1.3 視頻處理過程

實現(xiàn)魚苗計數(shù)的方法主要由3部分組成：收集圖像并判斷是否為最后一幀圖像；對圖像進行處理，便于識別目標(biāo)；識別到目標(biāo)后與上一幀對比計數(shù)，完成后再回到第一步循環(huán)。具體流程，如圖3所示。

圖3 視頻處理方法流程Fig.3 Thevideo processing method flow

2 視頻處理與結(jié)果分析

2.1 視頻處理

直接處理彩色圖像會大大地降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，所以通常將輸入的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像[10]，由攝像設(shè)備對計數(shù)箱內(nèi)流過的魚苗采集視頻數(shù)據(jù)，獲取每幀的圖像，將得到的圖像去除顏色層，將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像[11-12]。彩色圖像的亮度值是由紅、綠、藍決定，要將原圖像量化為256個灰度級的黑白圖像，首先讀取圖像中每個像素的紅、綠、藍值，再通過公式Y(jié)=0.299×R+0.587×G+0.114×B計算出當(dāng)前像素點的亮度值[13]，然后將原圖像轉(zhuǎn)化為如圖4所示的256位灰度圖像。

圖4 灰度圖像Fig.4 Thegray image

對輸出的灰度圖像進行腐蝕處理，去除目標(biāo)邊緣的多余雜質(zhì)；遍歷原圖像的每個像素，然后用結(jié)構(gòu)元素的中心點對準(zhǔn)當(dāng)前正在遍歷的像素，然后取當(dāng)前結(jié)構(gòu)元素所覆蓋下的原圖對應(yīng)區(qū)域內(nèi)的所有像素的最小值，用最小值替換當(dāng)前像素值，然后再進行膨脹處理，將目標(biāo)內(nèi)部的殘缺和邊緣補充完整[14]；使用相同次數(shù)的腐蝕和膨脹能夠使目標(biāo)圖像變得平滑。對圖像腐蝕和膨脹處理后，再進行閾值二值化處理，使整個圖像只有黑、白像素點[15]；設(shè)定1個閾值進行閾值分割，閾值分割分為2種方式：全局閾值是選用1個固定的閾值適用于整個圖像；局部閾值是在1個圖像上須知不是1個固定的常數(shù)。由于在魚苗圖像中背景灰度恒定，魚苗和背景的對比度幾乎不變，因此采用全局閾值方法[17]。默認(rèn)的閾值為110，該閾值可以在源碼中配置修改，使灰度值≥110像素點，將該像素點的灰度值設(shè)置為255；使灰度值＜110像素點，將該像素點的灰度值設(shè)置為0，保證經(jīng)此步驟后圖像中只存在像素值為0的黑點和像素值為255的白點[1]。輸出的圖像，如圖5所示。

圖5 閾值二值化處理后的圖像Fig.5 Theimage after threshold binarization

按照配置的列號，提取出5列像素數(shù)據(jù)，預(yù)處理5列數(shù)據(jù)，確定統(tǒng)計像素，排除無效像素。若某1列中連續(xù)的黑像素數(shù)為1，則跳過該像素，不做特別處理；若某1列中連續(xù)的黑像素數(shù)為2，則將第1個像素作為統(tǒng)計像素，也即將第2個黑像素設(shè)為無效像素；若某列中連續(xù)的黑像素數(shù)大于2，則保留中間位置的黑像素作為統(tǒng)計像素，其他黑像素設(shè)為無效像素；若檢測到無效像素，則直接跳過；在上述過程中，將像素設(shè)為無效的具體方式是將像素值設(shè)為128，如圖6。將該五列像素數(shù)據(jù)與上一幀五列像素數(shù)據(jù)逐行對比，若像素由白轉(zhuǎn)為黑，則魚苗統(tǒng)計值自增1。直至對比到最后一行像素，獲取下一幀像素，重復(fù)此步驟，直至提取到最后一幀像素數(shù)據(jù)[16]。

圖6 魚苗統(tǒng)計像素示意圖Fig.6 Thestatistical pixel diagram of fry

2.2 結(jié)果分析

打開開關(guān)，魚苗和水被壓入計數(shù)箱中，計數(shù)箱中階梯狀通道寬且能緩和水流，使魚苗平緩的流過攝像設(shè)備拍攝區(qū)域，圖像采集的幀速應(yīng)大于魚苗流過的速度。魚苗隨水流動時，個別魚苗出現(xiàn)沿階梯狀通道反向游動，由于魚道較長，其游動最多經(jīng)過縱向的兩排項目，出現(xiàn)魚苗數(shù)多計算一次。

首先獲取到第一幀數(shù)據(jù)，為加快處理速度，且不影響計數(shù)效果，降低該幀圖像的分辨率。降低倍數(shù)確定原則為：降低后每個魚苗在垂直方向上約占1～5個像素。為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，對原視頻橫縱向進行等比縮小。腐蝕圖像去除圖像中存在的雜質(zhì)，膨脹圖像補償圖像中目標(biāo)邊緣和內(nèi)部的空白。以110的閾值二值化該幀圖像，將所有＜110的像素設(shè)為0，所有≥110的像素設(shè)為255。提取出列號分別為31、63、95、127、159的5列像素數(shù)據(jù)，對該5列數(shù)進行預(yù)處理。

將上述首幀數(shù)據(jù)存入列表作為第1組對比數(shù)據(jù)。獲取下一幀圖像，按照灰度處理、降低分辨率、腐蝕和膨脹、閾值二值化、確定統(tǒng)計像素的步驟得到新的列表，列表中包含5組子列表元素，每個子列表元素表示一列數(shù)據(jù)，包含有108個元素，每個元素表示1個像素點。將該列表與第1組對比數(shù)據(jù)進行對比：若對比數(shù)據(jù)為255，且當(dāng)前數(shù)據(jù)為0，則當(dāng)前元素所在列的魚苗計數(shù)值自增1，否則不操作。2個列表對比完成后，將當(dāng)前列表數(shù)據(jù)設(shè)為對比數(shù)據(jù)，等待下一幀數(shù)據(jù)的對比。直至對比到最后一幀。

數(shù)據(jù)處理結(jié)束后，得到本次試驗的結(jié)果如表3所示。

表3 魚苗數(shù)統(tǒng)計Tab.3 The statistics of fry

上述過程搭建了簡易模型統(tǒng)計了魚苗數(shù)據(jù)，測試出魚苗規(guī)格數(shù)量。利用視頻數(shù)據(jù)統(tǒng)計魚苗數(shù)量，且在較差環(huán)境下也能有較好的表現(xiàn)。本文提出的基于視頻分析技術(shù)的魚苗計數(shù)裝置，通過軟硬件結(jié)合的方式實現(xiàn)持續(xù)間歇性計數(shù)，能夠?qū)Χ喾N目標(biāo)問題進行計數(shù)，適應(yīng)性強，能夠減少人工操作，并且減少了魚苗與機械的碰撞損傷，間歇性工作減少主機的工作負(fù)荷，可以對大批量的魚苗進行計數(shù)。

多功昊等[17-19]使用攝像設(shè)備拍攝魚缸內(nèi)的魚苗，用連通域總面積除以提前設(shè)置好的連通域最小面積就可以求出連通域重心坐標(biāo)并在重心坐標(biāo)描繪數(shù)字，從而得出連通域個數(shù)對魚苗計數(shù)。王碩等[5]采用水平集建模再連續(xù)常值演化，通過最大輪廓曲線數(shù)最大值確定魚苗的數(shù)量。王文靜等[6]提出了一種采用幀畫面計數(shù)，目標(biāo)數(shù)量通過單個目標(biāo)面積和平均面積的比值來確定，先求當(dāng)前幀的幼苗數(shù)量，再求下一幀目標(biāo)數(shù)量，通過累加獲取總數(shù)量。本文提出的計數(shù)方法是通過攝像設(shè)備采集魚苗圖像，將每一幀圖像經(jīng)過灰度處理、降低分辨率、腐蝕和膨脹、閾值二值化，按照規(guī)定統(tǒng)計像素，對比像素點的變化得出每一幀圖像中的魚苗數(shù)變化，最終得出魚苗總數(shù)。與其他計數(shù)方法相比，本計數(shù)方法能夠適應(yīng)各種魚苗大小形狀的動態(tài)計數(shù)。

3 總結(jié)

本文提出的基于視頻分析技術(shù)的魚苗計數(shù)裝置可行性已經(jīng)通過驗證，但是當(dāng)魚苗密度較大時，計數(shù)精度下降，可通過以下幾個方面完善：通過改善攝像設(shè)備和光照條件提高采集圖像的精度，采用多角度拍攝；通過改變通道的結(jié)構(gòu)和尺寸改善魚苗重疊情況和降低魚苗流速，使魚苗能夠清晰完整的呈現(xiàn)在攝像設(shè)備中；完善程序中處理圖像的部分，更準(zhǔn)確地識別和對比出魚苗的數(shù)量。當(dāng)需要對多批次、高密度的魚苗計數(shù)時，嘗試在軟硬件上的改善以達到足夠的計數(shù)精度，將連通域法、曲線演化法等方法結(jié)合解決魚苗重疊的問題，適應(yīng)不同魚苗計數(shù)時的情況。