华中农业大学学报

作者：李熙莹，刘恒，苏淑妍，司景磊

单位：1.中山大学智能工程学院，深圳 518107;2.广西农垦永新畜牧有限公司，南宁 530000

关键词：猪;无接触测量;体尺;视觉传感器;三维点云;计算机视觉

基金：国家生猪产业技术体系（CARS-35-PIG）

随着视觉传感器和计算机视觉等领域的科技进步，无接触式猪体体尺检测相关的硬件设备和技术方法都发生了巨大的变化。视觉感知升级为三维立体视角，相应的设备也从黑白相机更新为深度设备。设备类型通常决定了基本的实施方案和技术方法，然而目前该领域的研究大多聚焦具体的算法细节，难以满足实际的工程需求。本文以视觉传感器类型为核心，概述了无接触式猪体体尺测量方面不同的工程部署方法，总结了设备使用方法、采集数据的环境条件和方式等，同时对猪体体尺测量的5个三维点云技术任务进行分析，并归纳了目前研究的优缺点、提升空间以及与实际工程应用相结合的方案，最后展望了深度学习与三维点云技术相结合的研究难点。通过对比发现，深度设备和三维点云技术是未来工程应用的方向，基于深度学习的点云分割、点云补全、关键点检测等技术具有良好的应用前景，为无接触式猪体体尺测量技术的后续研究提供了参考。

来源：2024年第5期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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