课程概述
《机器视觉测定鱼体尺寸》是一门面向人工智能、电子信息工程、农业工程及生物技术等相关专业的综合性实践课程。本课程以水产养殖、渔业资源调查中的实际需求为背景，引导学生综合运用机器视觉、嵌入式系统、传感器技术和数据库管理等多领域知识，设计并实现一套自动化的鱼体尺寸测量系统。
课程将以广泛应用的树莓派（Raspberry Pi）作为核心计算与控制单元，通过集成摄像头、重量传感器等硬件，构建一个完整的智能测量平台。学生将亲历从硬件选型、环境搭建，到核心算法开发、数据处理，直至最终系统集成与测试的全过程。重点攻克鱼体图像中的姿态校正（置平）、精确目标分割与检测以及形态学参数精准测量等关键技术难题，最终实现鱼体重量、长度、高度、长宽比等参数的快速、非接触式自动获取与记录。
课程目标
完成本课程后，学生将能够：
-
设计并搭建一个基于树莓派的机器视觉硬件系统，包括相机标定、传感器连接与驱动。
-
理解并实现鱼体图像处理的核心算法流程，包括鱼体置平算法、目标检测算法和形态学测量算法。
-
编程实现对鱼体关键尺寸（体长、体高）的自动提取与计算，并能建立重量与形态参数的估算模型。
-
设计并管理一个简单的数据库，用于存储测量结果、样本图像及相关元数据，实现数据的可追溯性。
-
培养解决复杂工程问题的系统化思维能力和跨学科知识整合能力。
核心技术路线与内容
-
硬件平台搭建与数据采集
-
核心控制器：学习树莓派的GPIO控制与外围设备通信（如USB摄像头、重量传感器模块）。
-
视觉传感器：进行相机标定，确保图像测量的准确性。
-
数据同步：实现重量数据与图像数据的同步采集与关联。
-
-
关键机器视觉算法开发（软件核心）
-
鱼体置平算法：针对鱼体自然放置时可能发生的倾斜，开发图像旋转校正算法，确保测量基准的统一性。
-
目标检测与分割算法：采用背景减除、边缘检测或阈值分割等算法，精确地将鱼体从复杂背景中分离出来。
-
形态学测量算法：基于分割后的二值图像，计算鱼体的最小外接矩形，精确提取其长度和高度，并进一步计算长宽比等形态参数。
-
-
数据管理与系统集成
-
重量估算模型：探索将测量得到的形态参数（如面积、体长）与实测重量进行拟合，建立简单的重量估算模型。
-
数据库存储：使用SQLite或MySQL等数据库，设计数据表结构，将每条鱼的图像路径、测量数据（长度、高度、长宽比、重量）、检测时间等信息持久化存储。
-
系统联调与优化：集成硬件与软件，进行系统测试，分析测量误差来源，并对算法和流程进行优化，提升系统的鲁棒性和准确性。
-
课程特色
-
真项目驱动：围绕一个完整的、有明确应用价值的项目展开，目标清晰，成就感强。
-
跨学科融合：深度融合了硬件设计、图像处理、算法编程和数据库知识，全面锻炼学生的综合能力。
-
从理论到产品：强调系统集成与工程实现，让学生体验将一个想法转化为可运行的原型系统的全过程。
-
紧贴行业应用：项目内容直接服务于智慧渔业、食品加工、自动化检测等领域，具有很高的实用价值。
通过本课程的学习，您将不仅掌握机器视觉项目的完整开发流程，更将获得解决现实世界问题的宝贵工程经验。
- 教师: 王永江