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C. Costa, F. Antonucci, C. Boglione, P. Menesatti, M. Vandeputte, B. Chatain

在水产养殖中，通过计算机视觉对养殖鱼进行自动化处理可降低运行成本，提高产品质量和利润。目前的情况是鱼按其大小进行机械分类，但市场规则的制约要求将外形畸形的鱼剔除。此外，为了充分利用雌鱼更高的生长潜力养殖户往往会按性别进行筛选。本研究的目的是开发出可适用于对养殖舌齿鲈按大小，性别和外形是否畸形进行实时分类的方法工具。这些工具基于对图像的分析，以及基于对结合了多变量技术（基于偏最小二乘法建模）的轮廓形态测量学（椭圆傅叶立变换）的应用。此外，这些技术的整合使用得出的鱼的大小（按体重）评估结果（r = 0.9772），比通常采用的按测量鱼体长度的评估结果（(r = 0.9443）具有更佳的回归效率。用于分选性别和畸形鱼的两个偏最小二乘法判别分析模型同样具有很高的判别效率（分别达82.05% 和88.21%）。在一个实时分类机器中应用同样的方法，则可对活鱼进行实时分类处理。

《Aquacultural Engineering》Volume 52, (January 2013)