基于視頻分析技術的魚苗計數裝置設計與試驗

楊昱皞，王書獻，孫永文，張勝茂，戴 陽，隋江華

（1.大連海洋大學 航海與船舶工程學院，遼寧 大連 116023；2.中國水產科學研究院東海水產研究所，農業農村部東海漁業資源開發利用重點實驗室，上海 200090；3.浙江省海洋漁業資源可持續利用技術研究重點實驗室，浙江省海洋水產研究所，浙江 舟山 316021）

魚苗計數是魚苗銷售、魚苗養殖的重要環節。目前，大部分魚苗計數的工作依然依賴人工完成。現有的魚苗計數設備功能單一，對魚苗進行計數時需要人工將魚苗裝入容器中，計數完成后需要移除，存在費時費力、可能損傷魚苗的問題。因此，無論是魚苗的生產者還是銷售者都迫切需要一種簡單、快速的魚苗計數設備[1]。

計算機視覺技術是一種快速、經濟、有效的測量和評價手段，在農業生產中有著廣泛應用和廣闊的發展前景[2]。目前已經有許多研究人員將機器視覺應用于魚苗計數來實現魚苗計數的自動化。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與魚苗數量關系來得到魚苗的數量，黃玲等[4]提出統計連通域和魚苗像素點相結合的技術算法，范嵩等[1]使用的基于端點的細化算法統計魚苗數量，以及曲線演化法[5]，但是以上大都針對靜態魚苗單幀計數，且對魚苗和拍攝環境有一定要求，不能夠滿足魚苗養殖中魚苗大小、形狀不同和大批量連續計數的要求。王文靜等[6]將計算機視覺和硬件結合，通過統計單個目標面積和和平均面積的比值來確定數量，實現了實時魚苗計數，但是該方法對于魚苗的大小要求較為嚴格，不能夠滿足多樣化魚苗計數。

本文提出一種基于視頻分析計數的魚苗計數裝置，通過攝像設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定進行統計，再與上一幀對比得出魚苗數量的變化，對比完成后再將該幀圖像作為下一幀圖像的對比組，按照此步驟重復至最后一幀圖像，最終得出測量的魚苗總數，并且通過硬件能夠實現裝置的持續間歇性工作、減少魚苗與機械碰撞損傷和重疊情況[7]。本裝置能夠適應多種魚苗和多樣化環境下的計數，在搭建了魚苗計數試驗模型的基礎上，對本裝置的可行性以及準確性進行了驗證。

1 數據與方法

1.1 工作原理

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

圖1 魚苗計數裝置基本結構Fig.1 Thebasic structure of fish fry counting device

工作時，將該計數裝置與魚苗養殖池連通，啟動氣泵抽出計數箱中的空氣，使計數箱內呈負壓狀態。大氣壓會將魚苗養殖池中的水和魚苗壓入計數箱中，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備拍攝區域，最終在計數箱出水口出的階梯狀通道處堆積。攝像設備將采集到的視頻數據上傳至開發板中，開發板對采集到的視頻數據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。該魚苗計數裝置中的浮球、連桿、活塞對計數箱中的氣壓進行控制，當水進入計數箱中開始，浮球隨著水面的高度升高而上??；浮球推動連桿將活塞向上方推動；當水面到達一定高度時，活塞會被浮球、連桿完全推出計數箱，此時箱內負壓狀態消失，魚苗停止進入計數箱；密封門末端設置為一段電磁鐵，活塞為導電材料，當活塞沒被推出計數箱時，密封門末端電磁鐵通電與計數箱階梯狀通道的末端鐵塊吸引，密封門關閉；當活塞被完全推出計數箱時，密封門末端電磁鐵斷電失去磁性，密封門打開，計數箱內的水和魚苗流出；當計數箱內的水流出，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，使計數箱再次呈密封狀態；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，使其不會出現在攝像設備拍攝區域；當氣泵繼續工作，魚苗會持續間歇性進入計數箱中進行計數[9]。

1.2 關鍵部件設計以及參數確定

魚苗計數裝置控制系統如圖2所示。錐形筒裝在計數箱出氣口上，活塞放置在錐形筒內，保證活塞能夠回到初始位置，活塞采用導電材料制作。當活塞未被推出計數箱時，密封門末端電磁鐵通電，電磁鐵擁有磁性后吸在計數箱內階梯狀通道的鐵塊上；當活塞被推出計數箱時，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箱，同時浮球和活塞下降至初始位置，形成一個循環。

圖2 魚苗計數裝置控制系統示意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。經過查表1可得，銅與鑄鐵表面滑動摩擦系數約為0.3；擬定活塞半徑為1.5 cm；擬定活塞、連桿、浮球的質量為40 g、20 g、10 g，擬定活塞和錐形筒表面壓力為3 N。根據浮力的計算公式以及二力平衡的條件，可推導出浮球的最小半徑為：

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

式中：F浮——浮球的浮力，N；m活塞——活塞的質量，kg；m連桿——連桿的質量，kg；m浮球——浮球的質量，kg；g——重力系數，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

實現魚苗計數的方法主要由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；識別到目標后與上一幀對比計數，完成后再回到第一步循環。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的執行速度，所以通常將輸入的彩色圖像轉換為灰度圖像[10]，由攝像設備對計數箱內流過的魚苗采集視頻數據，獲取每幀的圖像，將得到的圖像去除顏色層，將其轉化為灰度圖像[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=0.299×R+0.587×G+0.114×B計算出當前像素點的亮度值[13]，然后將原圖像轉化為如圖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，去除目標邊緣的多余雜質；遍歷原圖像的每個像素，然后用結構元素的中心點對準當前正在遍歷的像素，然后取當前結構元素所覆蓋下的原圖對應區域內的所有像素的最小值，用最小值替換當前像素值，然后再進行膨脹處理，將目標內部的殘缺和邊緣補充完整[14]；使用相同次數的腐蝕和膨脹能夠使目標圖像變得平滑。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。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置為255；使灰度值＜110像素點，將該像素點的灰度值設置為0，保證經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列像素數據，預處理5列數據，確定統計像素，排除無效像素。若某1列中連續的黑像素數為1，則跳過該像素，不做特別處理；若某1列中連續的黑像素數為2，則將第1個像素作為統計像素，也即將第2個黑像素設為無效像素；若某列中連續的黑像素數大于2，則保留中間位置的黑像素作為統計像素，其他黑像素設為無效像素；若檢測到無效像素，則直接跳過；在上述過程中，將像素設為無效的具體方式是將像素值設為128，如圖6。將該五列像素數據與上一幀五列像素數據逐行對比，若像素由白轉為黑，則魚苗統計值自增1。直至對比到最后一行像素，獲取下一幀像素，重復此步驟，直至提取到最后一幀像素數據[16]。

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

2.2 結果分析

打開開關，魚苗和水被壓入計數箱中，計數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備拍攝區域，圖像采集的幀速應大于魚苗流過的速度。魚苗隨水流動時，個別魚苗出現沿階梯狀通道反向游動，由于魚道較長，其游動最多經過縱向的兩排項目，出現魚苗數多計算一次。

首先獲取到第一幀數據，為加快處理速度，且不影響計數效果，降低該幀圖像的分辨率。降低倍數確定原則為：降低后每個魚苗在垂直方向上約占1～5個像素。為保證數據質量，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，膨脹圖像補償圖像中目標邊緣和內部的空白。以110的閾值二值化該幀圖像，將所有＜110的像素設為0，所有≥110的像素設為255。提取出列號分別為31、63、95、127、159的5列像素數據，對該5列數進行預處理。

將上述首幀數據存入列表作為第1組對比數據。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據，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組對比數據進行對比：若對比數據為255，且當前數據為0，則當前元素所在列的魚苗計數值自增1，否則不操作。2個列表對比完成后，將當前列表數據設為對比數據，等待下一幀數據的對比。直至對比到最后一幀。

數據處理結束后，得到本次試驗的結果如表3所示。

表3 魚苗數統計Tab.3 The statistics of fry

上述過程搭建了簡易模型統計了魚苗數據，測試出魚苗規格數量。利用視頻數據統計魚苗數量，且在較差環境下也能有較好的表現。本文提出的基于視頻分析技術的魚苗計數裝置，通過軟硬件結合的方式實現持續間歇性計數，能夠對多種目標問題進行計數，適應性強，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荷，可以對大批量的魚苗進行計數。

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

3 總結

本文提出的基于視頻分析技術的魚苗計數裝置可行性已經通過驗證，但是當魚苗密度較大時，計數精度下降，可通過以下幾個方面完善：通過改善攝像設備和光照條件提高采集圖像的精度，采用多角度拍攝；通過改變通道的結構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在攝像設備中；完善程序中處理圖像的部分，更準確地識別和對比出魚苗的數量。當需要對多批次、高密度的魚苗計數時，嘗試在軟硬件上的改善以達到足夠的計數精度，將連通域法、曲線演化法等方法結合解決魚苗重疊的問題，適應不同魚苗計數時的情況。