計算機視覺技術在水產養殖中的應用

汪文忠

水產養殖已成為我國農業生產的重要組成，在推動我國農業經濟發展方面發揮了重要作用。水產養殖中水生動物的形狀、尺寸、顏色及紋理等稱為水生動物的視覺屬性，該屬性是水產養殖業中的重要信息。其不僅可以反映水生動物的基本生長情況，還可以為水生動物的喂養、用藥、捕撈、選別、分級提供參考，同時為養殖水環境的監測提供數據支持。

一、計算機視覺技術與傳統測量方式對比

1.傳統測量方式

傳統的測量方式主要是人工通過肉眼判斷、手工接觸或使用簡單的測量工具進行測量。這種測量方式雖然簡單易行，但卻容易受到測量者的個人習慣與經驗影響，同時外部環境對測量結果的干擾也較大。這些因素導致傳統測量方式主觀性強、整齊性差、出錯率高。此外，水生動物敏感性較強，用手工接觸的方式進行測量容易導致水生動物感染疾病甚至死亡，從而不利于水生動物的生長。

2.計算機視覺技術

人類的感覺包括視覺、聽覺、嗅覺、觸覺等，但依靠視覺獲取絕大部分的信息。計算機視覺（CV）是指賦予機器人類的視覺功能，該技術起源于統計模式識別，涉及到圖像分析、圖像處理、模式識別及人工智能等多種技術。其基本原理是通過圖像傳感器獲取圖像信號，然后傳送給圖像處理系統，再將圖像信號轉變為數字信號，并針對數字信號進行復雜的運算與處理以提取特征信息，最終實現對目標的識別、檢測與控制等。

二、計算機視覺技術在水產養殖行業中的應用

光學成像技術、圖像處理和模式識別技術、計算機信息技術等多項技術的不斷成熟，推動了基于計算機視覺技術的自動化檢測手段的發展與應用。計算機視覺技術在測量對象的線性尺寸、顏色等屬性方面優勢明顯，具有經濟快速、準確一致、客觀專業等特點。計算機視覺技術在水產養殖行業中的應用涵蓋了魚、蝦、蟹、貝等多種水產動物，并且已經成為精細化水產養殖的關鍵技術手段之一。

1.水質自動監控

養殖水體中的許多參數需控制在合理的范圍之內，才可保證水生動物的良好生存環境。我國的水產養殖業中多采用不能長期連續使用的非在線型水質測試儀表。這種儀表在使用過程中容易受到人為或儀器等原因影響從而造成測量數據誤差，即使是全天不間斷測試水質，這種誤差也仍然存在。隨著工廠化水產養殖技術的發展，20世紀末開始研究自動化水質監控系統，對養殖水體中的水質指標進行監控，包括溫度、濁度、溶氧、亞硝酸鹽、氨氮、鹽度、酸堿度等。目前，溶氧、水溫等指標的監控技術應用比較廣，水體凈化設備和增氧設備等與其相關的執行機械的監控應用也頗多。

2.投餌監控

投餌飼喂是水產養殖過程中的重要環節，減少投餌過程中的浪費可以有效降低水生動物的飼養成本，同時有利于減少污染水體的殘餌量、改善水生動物生存環境，從而保持養殖動物的健康狀態。利用計算機視覺技術來控制投餌，可以精確控制餌料投放量，同時可觀察到投餌過程中魚群的聚集情況，并以此判斷魚體的健康狀況及餌料的利用情況。

3.生長監控

對于水產養殖業來說，定期檢測魚體尺寸、重量等是一項非常重要的工作。傳統的定期打網捕撈檢測容易對魚體造成損傷，影響其后期的生長發育。目前可利用計算機視覺技術的圖像測量技術測量水中魚體的尺寸大小，從而判斷魚體的生長情況，對校正之后的魚體圖像進行去噪、二值化、分割，得到魚體的尺寸大小、魚眼位置、魚尾位置等。眾多試驗數據表明，計算機圖像測量技術和人工測量相比，魚體尺寸的實際值與測量值差異不大。據報道，RUFF、HARVEY、JONES等不同品種魚體的樣本試驗結果均表明計算機視覺圖像測量值與實際值之間無顯著差異。采用計算機視覺技術檢測蝦夷扇貝大小，識別精度遠遠大于機械分級機，平均相對誤差僅為2.12%。既避免了機械碰撞等對扇貝造成的損傷，同時檢測精度也能夠滿足使用要求，因而認為用計算機視覺技術控制扇貝分級是可行的，且實用價值很高。

4.行為監控

動物行為與其生理狀態及外界刺激密切相關，是機體的重要功能表現。水體環境發生改變或水生動物受到刺激時動物會表現出不同的行為：當水體溶氧不足時，魚會拼命往水面上游動；魚生病時，其肢體無力，表現為游速變慢，對外界環境的刺激反應遲鈍。傳統的測量方式較難實現對水體中水生動物的疾病觀察，容易延誤病情。而應用計算機視覺技術則可以實現直觀快速地對水生動物行為進行監測，并可利用自動報警系統及時發現異常。同一養殖塘中養殖的水生動物品種相同，且大小相近，當觀察到魚塘中魚出現側翻，說明有不適或者即將死亡。由于池塘水背景色較深而魚腹顏色較白，因而很容易觀測到。例如，可采用統計方法分割池塘水背景色及病魚的閾值，分別得到池塘內魚體面積與腹部白色面積。同時將池塘背景和魚腹部兩種顏色的區域分割，再統計魚腹部白色區域面積大小，當白色區域面積大于等于統計值下限且小于統計值上限時視作魚類出現不適，即可觸發報警。采用計算機視覺技術既可減少人力的消耗，又可節省時間和成本。

三、結語

近年來，計算機視覺技術在漁業生產中的推廣應用不斷增加，技術手段越來越成熟，同時也存在一些困難需要解決。由于水生動物都生活在水下，因而水質、水溫、水流、魚鱗片反光等因素均會影響計算機視覺技術的測量結果。因此，應繼續深入研究圖像處理技術的新方法和新手段，獲得高質量圖像，使得計算機在水產養殖業的應用前景更加廣闊。