En la acuicultura inteligente, la prueba por lotes de rasgos de cría es un tema clave en la cría de variedades de peces mejoradas. La longitud del cuerpo (BL), el ancho del cuerpo (BW) y el área del cuerpo (BA) de los peces son indicadores importantes. Son de gran importancia en la cría, alimentación y clasificación. Para obtener de manera precisa e inteligente los tamaños de las características morfológicas de los peces en escenas reales, se utiliza primero la ampliación de datos para expandir en gran medida el conjunto de datos de peces publicado, asegurando así la robustez del modelo de entrenamiento. Luego, se propone un algoritmo de segmentación y medición U-net mejorado, que utiliza una convolución dilatada con una tasa de dilatación de 2 y una convolución para reemplazar parcialmente la convolución en el U-net original. Esta operación puede agrandar el campo receptivo de la convolución parcial y lograr una segmentación más precisa para objetivos grandes en la escena. Finalmente, se propone un método de ajuste de línea basado en el método de mínimos cuadrados, que se combina con las características de la forma del cuerpo de los peces y puede medir con precisión la BL y BW de los peces inclinados. Los resultados experimentales muestran que la Intersección Media sobre la Unión (mIoU) es del 97.6% y el error relativo promedio del área es del 0.69%. En comparación con el U-net no mejorado, el error relativo promedio del área se reduce a aproximadamente la mitad. Además, con el U-net mejorado y el método de ajuste de línea, el error relativo promedio de BL y el error relativo promedio de BW de los peces inclinados disminuyen a 0.37% y 0.61%, respectivamente.