水产养殖是我国国民经济收入的一项重要来源，其中淡水鱼产量占世界养殖淡水鱼产量的73%。常见的淡水鱼主要包括青鱼、草鱼、鲤鱼、鲫鱼、鲢鱼等。淡水鱼肉味道鲜美，营养丰富，是人们最喜爱的食物之一。为了鱼货产品的市场价值，需要对淡水鱼进行加工处理，其中包括前处理和深加工。而在前处理加工最前需要对鱼类进行分类。目前在淡水鱼分类主要依靠人工作业，作业环境恶劣，劳动强度大，效率低。

21世纪，随着计算机技术的高度发展，机器视觉技术也已经应用到各行各业中。目前在农产品加工中，机器视觉技术已经被应用在淡水鱼分类、水果大小及分类等。本文主要针对淡水鱼分类进行说明。

为了实现淡水鱼的自动分类，该研究通过收集常见的4中淡水鱼共计240条为试验样本，分别为鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼、鲤鱼。淡水鱼分类系统由工业相机、镜头、图像处理装置、光源、pc机组成。基于Visual C++6.0平台编写具备淡水鱼图像采集、图像分析、鱼体特征提取、品种识别等功能模块的在线识别软件程序。利用本装置对鲤鱼、鲫鱼、草鱼、鳊鱼等4种大宗淡水鱼进行品种在线识别。结果表明,以BP神经网络作为识别模型,该装置对4种淡水鱼进行识别的平均准确率达到92.50%,检测所需时间平均为1.3s,该装置可以用于淡水鱼品种的在线、快速、准确识别。

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