水產養殖是我國國民經濟收入的一項重要來源，其中淡水魚產量占世界養殖淡水魚產量的73%。常見的淡水魚主要包括青魚、草魚、鯉魚、鯽魚、鰱魚等。淡水魚肉味道鮮美，營養豐富，是人們最喜愛的食物之一。為了魚貨產品的市場價值，需要對淡水魚進行加工處理，其中包括前處理和深加工。而在前處理加工最前需要對魚類進行分類。目前在淡水魚分類主要依靠人工作業，作業環境惡劣，勞動強度大，效率低。

21世紀，隨著計算機技術的高度發展，機器視覺技術也已經應用到各行各業中。目前在農產品加工中，機器視覺技術已經被應用在淡水魚分類、水果大小及分類等。本文主要針對淡水魚分類進行說明。

為了實現淡水魚的自動分類，該研究通過收集常見的4中淡水魚共計240條為試驗樣本，分別為鰱魚、鯽魚、鳊魚、鯉魚。淡水魚分類系統由工業相機、鏡頭、圖像處理裝置、光源、pc機組成。基于Visual C++6.0平臺編寫具備淡水魚圖像采集、圖像分析、魚體特征提取、品種識別等功能模塊的在線識別軟件程序。利用本裝置對鯉魚、鯽魚、草魚、鳊魚等4種大宗淡水魚進行品種在線識別。結果表明,以BP神經網絡作為識別模型,該裝置對4種淡水魚進行識別的平均準確率達到92.50%,檢測所需時間平均為1.3s,該裝置可以用于淡水魚品種的在線、快速、準確識別。

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