奶牛体况评定是现代奶牛养殖生产中的日常流程之一。为了获得质量安全的奶牛制品和提高奶牛生产的效率,养殖生产过程的自动化是一条必经之路。本文利用机器视觉设计的奶牛体况评定系统对提高奶牛养殖的生产效率、保证产奶品质及改善从业者工作环境都有着重要意义。本文以奶牛体况作为研究对象,在研究总结现有理论成果的基础上,提出了以Kinect Sensor传感器为图像传感器的方案,完成了奶牛体况评定的方案设计,搭建了软硬件平台；利用该平台对奶牛体况进行了评定实验,实验结果表明该系统较好地符合了人工评定的结论。本文在分析了系统要求的基础上,进行了系统开发。本系统以Kincet Sensor为检测手段,通过红外发射机和红外摄像头结合光编码技术,Kinect设备能够直接采集被摄物体的三维信息,对三维信息进行特征提取,即可实现对奶牛体表轮廓的描述,完成对奶牛体况的评定。系统采用基于Intel(?) AtomTM处理器的嵌入式平台和Windows操作系统。以kinect采集到的深度图像作为图像分析源,以OpenCV2.3.1库为图像分析工具,运用机器视觉技术和图像处理技术,构建了一套自动化奶牛体况测评系统。该系统能够根据从3个不同角度拍摄的图像,给出奶牛的体况评分,用以取代现有的、非常耗时且误差度较大的人工评分方法,其分析结果将有助于奶牛饲养方案的拟定和调整,并可以节省大量的人力和时间,为现代化奶牛养殖业的生产和研究提供提供一定的条件。本课题通过以下几个部分进行研究工作：1.奶牛体况评定研究历史与现状。2.奶牛体型评定中关键技术。3.利用深度图像进行评定奶牛体况评定的方法与原理。4.利用深度图像进行奶牛体况评定的具体实现。5.实验结果与分析。6.总结与展望。