近来，我国水产科学研讨院渔机所水产品加工配备科学技能创新团队环绕鱿鱼足非触摸、多目标同步称重展开技能攻关，获得重要研讨发展。相关效果《A deep learning-b

  ased model for accurate weight estimation of squid tentacles》发表于丈量科学范畴世界期刊《Measurement》（JCR 1区，IF 6.1），为鱿鱼高效智能加工供给了新的技能方案。

  鱿鱼是我国远洋渔业的重要经济品种，鱿鱼足作为鱿鱼加工的根本的产品之一，其分量必定的联络制品等级和价格。当时在船载加工环节多依靠人工逐条称重，存在劳动强度大、精度和功率低一级问题。职业亟需适配船载杂乱工况的非触摸、高精度、多目标同步称重技能，代替传统人工与机械称重方法，打破远洋加工产能瓶颈。

  该研讨以阿根廷滑柔鱼为研讨目标，针对杂乱场景下鱿鱼足辨认计量难题，以YOLOv8s-seg为基线，建立了面向堆叠鱿鱼足的图画切割模型SQ-YOLO，构建了“图画切割形状参数提取分量估量”的非触摸检测链路，无需依靠三维扫描等设备，中心性能指标可达职业领先水平。该技能方案可避开船载机械称重的振荡搅扰和逐条计量瓶颈，仅需从头标定形状参数即可延伸至章鱼、海参、鱼片等其他水产品检测分级加工场景，具有较强的工业适配性与推行价值。

  下一步，渔机所将逐渐扩展样本与工况掩盖，结合振荡运送等预处理下降堆叠程度，进一步提高丈量精度，推进效果在加工产线上使用。

  该研讨得到国家重点研制方案（2023YFD2100904）、我国水产科学研讨院中央级公益性科研院所根本科研业务费（2023TD75）和渔机所根本科研业务费（2024YSJ002）等项目支撑。

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