摘要： 为了有效监测蛋鸡育成期的体重，并克服传统体重称量方法造成的蛋鸡应激反 应致其生产性能下降的问题，试验采用图像处理技术对蛋鸡体重估测方法进行研究。试验采 集6~20周龄罗曼灰蛋鸡的俯视图像、实际胫长和体重数据，对蛋鸡俯视图像进行预处理，经计 算提取出目标特征，通过一元拟合分析、逐步分析法和MLP神经网络方法将特征参数和实测 体重进行拟合，建立多种体重估测模型，并进行估计准确性的比较。结果显示：一元模型中， 二次多项式模型的拟合效果最好，决定系数（R2）为0.841，平均相对误差为11.42%；通过逐步分 析法拟合的模型R2为0.901，平均相对误差9.23%；MLP神经网络模型的R2达0.960，平均相对 误差为4.29%。表明使用MLP神经网络模型拟合的结果最为精确，可作为一种有效的估测蛋 鸡体重的方法。

关键词: 图像处理；蛋鸡；体重估测；投影面积；MLP神经网络

中图分类号: 

• S831