鱼类养殖智能投喂方法研究进展

在鱼类养殖过程中,饲料成本是主要养殖成本,如何做到合理投喂是减少养殖成本、提高养殖效益的关键。智能投喂是基于各类传感器获取环境和鱼群的各类信息,结合相关算法模型进行决策的投喂方式,是提高鱼类养殖投喂效率的重要手段。目前,鱼类的智能投喂已经取得了一些成果,但由于复杂多变的养殖环境和鱼类行为的不确定性,实现鱼类智能投喂仍面临挑战。该研究综述了鱼类养殖智能投喂的应用与进展,包括基于计算机视觉技术的鱼类摄食行为分析与饲料检测,声学技术、其他传感器技术和生物模型在智能投喂中的应用与发展。此外,分析了投饵机和投喂系统的研究现状,并总结了目前研究存在的问题。今后,要进一步加强水产、工学、信息等多学科的交叉融合,对鱼类图像、声音、生长规律与生物特征等多种信息进行综合分析应用,以提高投喂系统对多场景和多种养殖方式的适应性。     

池塘养殖全自动精准投饲系统设计与应用

目前池塘养殖过程中需要人工搬运饲料,劳动强度大、人工成本高。现有投饲设备缺少称量和自动控制功能,存在投饲量控制不精准、自动化程度低、难以集成管控等问题。为此,该研究设计了一种全自动精准投饲系统,主要由机械设备、自动控制系统、信息管理系统等组成。基于"控制在本地、管理在云端"原则确定了系统结构。采用大料仓投饲机和散装饲料实现饲料出厂、运输、装料和投料全程机械化作业。开发了基于可编程逻辑控制器和称重传感器的自动控制系统,实现设备全自动运行和投饲量精准控制。控制系统与信息管理系统对接,实现投饲管控与企业生产经营管理的一体化。通过对视频监控设备的集成实现投饲过程的可视化监控。该系统在某大型养殖企业投入生产应用,建立了800 hm2的全自动投饲养殖示范基地,基本实现投饲过程的无人化作业。与传统小型投饲机、人工搬运和加装饲料的投饲方式相比,该系统可以减少劳动力成本70%、节约饲料用量3%,有效降低成本,取得了良好经济效益,具有实际工程应用价值。     

基于水质监测技术的水产养殖安全保障系统及应用

为解决水产养殖中的风险问题,设计了基于水质监测技术的水产养殖安全保障系统。系统由水质监测与信息处理系统、电路控制系统、增氧和投饲设备组成,系统根据养殖水体的溶氧变化调控增氧、水层交换和投饲。常规淡水鱼池塘养殖情况下,安全增氧时间不低于6.2 h/W·d·kg,机械增氧下限为3 mg/L,上限为5 mg/L,上限运行时滞为0.5～1 h,水层交换时滞为1～2 h。应用表明,系统比传统增氧方式节约运行时间33.4%,平均降低饲料系数21.6%,系统具有节能、节饲和保障养殖安全的效果。     

河蟹养殖全覆盖自动均匀投饲的轨迹规划与试验

河蟹养殖投饵喂料需要全塘均匀覆盖,目前主要靠人工驾驶或遥控船载投饲机在池塘中进行投喂,准确度和效率较低,难以保证投饲效果。针对以上情况,基于GPS（global positioning system）船载移动式自动投饲系统,研究了一种全覆盖轨迹规划方法,满足河蟹养殖池塘自动均匀投饲要求。该文利用轨迹规划系统建立池塘区域平面坐标系;以实际饵料累积密度与期望分布密度间的均方差最小作为衡量投饲均匀度的目标函数,求解出系统最优运行参数,生成往复遍历式自动投饲轨迹。仿真结果表明,在面积为2298.08 m2的不规则四边形池塘区域中,取饵料分布密度期望值为9 g/m2时,最优计算投饲系统运行参数对应的轨迹规划效果要优于传统经验估算参数。试验结果表明,当分别用两组参数进行自动投饲作业时,投饲船的实际航行轨迹与理论投饲轨迹都只有很小的偏移,与仿真结果具有一致性;同时,最优计算运行参数对应实际路径总长度、投饲路径长度、作业总时间、投饲时长、饵料分布密度均值、覆盖率等各项指标与仿真结果相比,相对误差分别为6.85%、2.71%、10.07%、10.41%、3.06%和1.87%,验证了全覆盖轨迹规划方法的可行性。该文可为河蟹养殖自动均匀投饲和其他水产养殖中需要沿池或全池自动均匀投饲轨迹规划研究提供重要参考。     

基于水质-声音-视觉融合的循环水养殖鱼类摄食强度识别

在工厂化循环水养殖中，准确识别鱼类摄食强度是实现精准投喂的前提和关键。水质、视觉、声音等单模态数据均可用于评估摄食强度，但单一模态往往具有片面性，难以完全反映全局特征，存在识别精度低、可移植性差等问题。多模态方法通过融合不同模态的特征，可为摄食强度量化提供新的手段。基于此，为融合鱼类摄食中的“水质-声音-视觉”信息，实现高精度的鱼类摄食强度量化，该研究在多模态Transformer（multimodal transformer，MulT）的基础上，提出一种多模态融合的鱼类摄食强度识别算法Fish-MulT。首先，从输入的水质、声音和视觉数据中提取特征向量；其次，利用多模态转移模块（multimodal transfer module，MMTM）对输入的特征向量进行融合，得到3种融合向量；然后对融合向量添加自适应权重并相加，得到融合模态；最后，利用融合模态将MulT算法中各模态分支的跨模态Transformer（cross-modal transformer）从2个优化为1个。试验结果表明，与MulT算法相比，本文算法的鱼类摄食强度识别准确率由93.30%提高到95.36%，参数量减少38%。与水质、声音和视觉单模态相比，准确率分别提高68.56%、21.65%和3.61%。可用于制定精准投喂策略，并为开发智能投喂系统提供技术支持。     

超高密度全封闭循环水养殖系统设计及运行效果分析

为进一步研究循环水养殖系统在高密度养殖生产过程中的水质变化情况、鱼类生长情况及应用推广价值,该文构建了一套超高密度全封闭循环水养殖系统,设计3条水处理环路,集成了鱼池双排水、竖流沉淀、转鼓式微滤机、移动床生物过滤、多腔喷淋式纯氧混合装置、二氧化碳脱气等高效水处理技术和装备。提出一种基于投饲量的循环水养殖系统设计计算方法,重点考虑氨氮、溶解氧和总悬浮颗粒物3个水质指标。使用该系统养殖吉富罗非鱼6个月,试验研究结果显示:鱼类生长情况良好,最高养殖密度104.2kg/m3。饵料系数1.4,成活率92.2%。水质检测结果显示:氨氮浓度维持在平均(1.09±0.55)mg/L;溶解氧维持在4～9mg/L范围内;pH值6.45～7.41。经济性分析研究结果表明,系统养殖运行成本约为25元/kg,略高于市场价格。但是,从环境成本考虑,系统的节水效果显著,日耗水仅为0.3～0.5m3。通过适当的精简并挑选合适的养殖品种,完全可以实现规模化的生产。     

基于深度学习的鱼类养殖监测研究进展

鱼类养殖是通过人工方式在水中养殖各种鱼类的经济活动。鱼类养殖可以在淡水、海水或者盐碱水环境中进行,通过各种监测技术和设备来培育和管理鱼的生长和繁殖。传统的鱼类养殖监测方法存在效率低和准确性差等问题。近年来,基于深度学习的视觉技术的发展为鱼类养殖监测提供了新的解决方案。该文阐述了基于深度学习的视觉技术在鱼类养殖监测中的应用,并从鱼体测量、鱼类计数、鱼类摄食、鱼类游泳行为和鱼病诊断5个方面分别对研究进展进行梳理。在此基础上总结了鱼类养殖监测在数据采集与传输、建立鱼类养殖监测数据集、超规模参数模型、终端监测设备边缘计算、数字孪生、智能监测业务化应用不足等问题和展望,旨在为深度学习在鱼类养殖监测中的推广应用提供科学参考。     

室内工厂化水产养殖自动投饲系统设计与试验

为了提高室内工厂化水产养殖自动投饲系统定时、定量精度,并减少养殖过程中的饲料浪费,降低劳动强度,运用轨道传动、滑轨供电、超声波定位、无线通讯和计算机软件等技术开发了新型轨道式自动投饲系统。计算分析得,当选用HW100×100型钢制作轨道,以直径为0.06m的T型锻钢轨道轮、减速比为20:1的2级传动齿轮组和24V直流电机驱动系统行走时,电机功率需0.2kW以上,转速为2000r/min,输出扭矩要求0.58N.m以上。应用Solidworks软件设计了轨道式自动投饲系统样机,并进行了投饲量精度和定位误差性能测试试验,结果表明:该系统可以顺利完成自动启停与运行控制,其行走速度达到19m/min,定位误差在58～118mm范围内,料仓储料量20kg,投饲能力3kg/min,投饲量误差在0.5%～2.2%范围内。研究结果可为轨道式自动投饲系统设计与后续研究提供参考。     

Design and experiments of automatic feeding system for indoor industrialization aquaculture

为了提高室内工厂化水产养殖自动投饲系统定时、定量精度,并减少养殖过程中的饲料浪费,降低劳动强度,运用轨道传动、滑轨供电、超声波定位、无线通讯和计算机软件等技术开发了新型轨道式自动投饲系统。计算分析得,当选用HW100×100型钢制作轨道,以直径为0.06 m的T型锻钢轨道轮、减速比为20∶1的2级传动齿轮组和24 V直流电机驱动系统行走时,电机功率需0.2 kW以上,转速为2 000 r/min,输出扭矩要求0.58 N·m以上。应用Solidworks软件设计了轨道式自动投饲系统样机,并进行了投饲量精度和定位误差性能测试试验,结果表明：该系统可以顺利完成自动启停与运行控制,其行走速度达到19 m/min,定位误差在58～118 mm范围内,料仓储料量20 kg,投饲能力3 kg/min,投饲量误差在0.5%～2.2%范围内。研究结果可为轨道式自动投饲系统设计与后续研究提供参考。     

噪声扰动下低光照蚕蛹图像恢复算法与试验

在基于机器视觉雌雄蚕蛹智能识别与分拣系统中,蚕蛹图像本身质量是机器视觉能否准确识别的关键。低光照和噪声扰动是影响蚕蛹图像的主要原因,它会导致大量图像纹理结构信息丢失,这为蚕蛹智能识别带来极大挑战。针对噪声和低光照蚕蛹图像质量改善,该文提出了基于色阶映射(tone mapping)和Tikhonov正则化相结合的噪声扰动下低光照蚕蛹图像恢复方法。通过试验表明:该文方法不仅实现蚕蛹图像光照对比度改善,同时又可以较好地抑制噪声影响,保持蚕蛹图像的纹理结构特别是性腺信息,改善图像质量,有利于提高机器视觉雌雄蚕蛹智能识别正确率和准确性。试验还表明,该文建立的模型和算法对其他农作物低光照噪声图像处理也同样具有明显效果,为机器视觉在农业领域广泛应用奠定基础。     

基于机器视觉的玉米施肥智能机器系统设计概述

分析了采用机器视觉识别大田玉米的生长状况进而实现大田玉米定时、定点、变量精确施肥和实现农业机组的视觉自主导航和无人驾驶的机理。重点介绍了开发研制的玉米施肥智能机器系统的总体设计和所采取的相关技术的概况。     

光谱技术在水产养殖水质监测中的应用进展及趋势

水产养殖的水质是关乎水产养殖经济效益和水产品品质的关键因素,与传统的水质检测方法相比,光谱技术具有无创性、快速性、可重复性、准确性等优点,已成为水质监测的重要发展方向。该文总结和整理现有国内外研究文献,对基于光谱技术的水质重要参数监测、数据预处理方法、特征波段提取、预测模型算法进行了系统的分析与讨论。综述结果表明,实时在线的水产养殖水质监测将成为重点研究方向;多源光谱融合、多参数的水产养殖水质监测将会成为新的发展方向;对于光谱数据的处理,将多种数据处理算法相结合,仍将占据主导;而非线性建模将成为水产养殖水质数据分析的主流方法非线性数据建模,将成为光谱技术应用于水产养殖水质监测的主流建模发方法。     

黄颡鱼养殖高产新技术

黄颡鱼属底层鱼类，肉质鲜嫩少刺，商品价值高。规模养殖对池塘建设、鱼种投放、饲料、水质等都有一定的要求，文章根据养殖实践，就黄颡鱼养殖基础设施准备、鱼苗鱼种放养规格、放养个体大小、饲料选择、科学投喂、病害防治等技术进行了介绍。     

循环水养殖大口黑鲈摄食颗粒饲料的声学特征

为突破智能投饲系统的技术瓶颈,近年来采用被动声学技术开展鱼虾摄食行为研究成为热点之一。该研究主要采用被动声学技术获取单体大口黑鲈（Micropterus salmoides）摄食声信号,从混合信号中提取完善的摄食信号,筛选可作为衡量大口黑鲈摄食活跃度的声学特征参数,以期对摄食活跃度进行量化。根据大口黑鲈喂食期间的同步音频与视频记录,确定信号类别并进行标记,主要提取每次吞食饲料的时域与频域特征,对比各参数与吞食次序之间的相关度。研究结果表明,摄食声信号能量主要集中于4～7 kHz,且大口黑鲈吞食间隔与吞食次序呈正相关,稳定性较强;而时域特征中的波形振幅极差与频域特征的功率积分值均与吞食次序呈负相关。吞食间隔、振幅极差及功率积分值均可以作为衡量摄食活跃度的量化指标,而共振峰与平均梅尔倒谱系数可作为摄食声识别参数,研究结果可为今后养殖鱼类被动声学智能投饲系统研发提供理论基础。     

浅谈高效池塘养鱼技术

我国池塘养殖历史悠久,尤其是改革开放四十年来,我国渔业崛起的速度令世人瞩目,池塘养鱼更是发展迅猛。但是,高投入、低产出、低收益的传统养殖模式已不适应我国经济快速发展的要求。基于此,结合池塘条件、池塘消毒、鱼种的选择、饲料的选择及科学投喂、池塘混养、疾病防治、水质管理、饲养管理等方面对池塘养鱼高效技术进行了剖析,供广大渔业养殖人员参考,以促进池塘养鱼高产、高效,增加广大水产养殖户的经济收入。     

南水北调中线工程对安康市渔业发展的限制性因素

[目的]分析南水北调中线工程因水质保护对渔业发展的影响程度,为陕西省安康市渔业养殖结构调整提供科学依据。[方法]运用文献查阅法和调查法,分析影响安康市渔业发展的限制性因素。[结果]从长远看,水质保护对渔业发展产生积极影响;但从短期来看,则会在年产值、养殖技术选择、消费群体选择等方面形成限制性因素。滤食性鱼类养殖年产值仅相当于投食性鱼类养殖收入的10%,渔业养殖结构调整使安康市渔业养殖收入大幅度下降。[结论]采取政府护水宣传与补偿相结合推动渔业结构调整,科学指导选择优良滤食类鱼种与培训相结合提高养殖技术,政策引导使水产品逐步向市场多元化方向发展等措施促进安康市渔业产业可持续发展。     

基于近红外光谱和机器视觉融合技术的板栗缺陷检测

为提高合格和缺陷板栗分级检测识别精度,提出了近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术的板栗缺陷检测方法。试验以湖北京山板栗为试验对象,利用BP神经网络方法建立了基于近红外光谱、机器视觉和多源信息融合技术的板栗分级检测模型。试验结果表明,3种识别模型对对训练集板栗回判率分别为96.25%、96.67%和97.92%;对测试集板栗的识别率为86.25%、83.75%和90.00%。基于近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术进行板栗分级检测的方法是可行的,融合模型较单独采用机器视觉技术或近红外光谱分析技术建立模型的识别率均有显著提高。     

机器视觉技术在玉米生产管理中的应用现状与展望

机器视觉技术具有实时性，高精度和对不利环境的适应性，可用于玉米生产各环节，提高生产管理效率。通过文献查阅与梳理分析，总结了机器视觉技术在玉米种子管理、品质管理、病虫害管理、田间管理等领域的研究现状，并指出玉米产业应用机器视觉技术的瓶颈在于机器视觉系统研发困难、种植业主应用积极性不高、技术推广人员严重不足等问题，提出了加强协作开发，降低成本；提高田间信息化管理水平，扩大生产规模；加大科普及技术服务力度等建议。     

基于水下机器视觉的大西洋鲑摄食行为分类

根据鱼群摄食行为状态进行水产养殖精准投喂控制,是有效提高饵料利用率降低水体污染的关键技术。目前,大多数基于机器视觉的鱼类摄食行为研究都是在实验室对真实养殖环境进行模拟并采用水上摄像机获取数据,由于光照条件和养殖环境的影响,该数据无法反映大西洋鲑在实际生产状况下的摄食行为,因此应用范围有限。为解决此问题,该研究提出一种基于真实工厂化养殖环境的鱼类摄食行为分类算法。该算法使用水下观测方式并采用视频序列作为样本,首先利用变分自动编码器对视频序列样本进行逐帧编码以产生所有帧对应的高斯均值和方差向量,分别联立所有均值和方差向量得到均值特征矩阵和方差特征矩阵。然后将特征矩阵输入到卷积神经网络中,实现对鱼群的摄食行为分类。试验结果表明,在真实的工厂化养殖环境下,该研究所提出的方法综合准确率达到了89%,与已有的基于单张图像的鱼类摄食行为分类方法相比,综合准确率提高了14个百分点,召回率提高了15个百分点。研究结果可为基于鱼类摄食行为的鱼饵精准投喂控制提供参考。     

基于多学科技术融合的智能农机控制平台研究综述

农业机械的自动化和智能化包含内容广泛,有农机定位与导航,动态路径规划,机器视觉和远程监控等,牵涉到大量的工程技术学科,包括导航、图像、模型与策略、执行器以及数据链等。农机定位与导航一般采用基于农机运动学模型结合GPS(global positioning system)/IMU(inertial measurement unit)组合导航信息,在导航路径规划算法指引下实现农机轨迹跟踪的方法。建立的农机运动学模型精度,GPS数据的连续性以及惯导器件误差系数漂移等因素都会影响该方法的有效性。路径跟踪通常采用各种现代控制理论与方法,而面对复杂的田间作业环境变化,农机的自主避障以及动态路径规划能力也会影响轨迹跟踪精度。机器视觉的稳定性和目标特征信息分离度影响着农机环境感知能力,目前目标识别主要采用hough变换,hough变换的全局检测特性决定了该算法运算量较大,需要探究改进特征提取算法。远程监控农机作业是智能农机发展的一个方向,构建无线导航,控制和视频数据传输网络有助于提高农机的智能化水平,可以采用分布式哈希表(distributed hash table)来研究网络覆盖和互联技术。该文融合多个学科,从高精度定位与导航技术、复杂环境及工况下农机运动精确自主控制技术、稳定清晰的机器视觉感知技术和基于4G网络和新一代物联网的高覆盖数据传输技术几个方面,论述了智能农机在光机电液多个学科领域内的研究现状,并指出采用北斗地基增强网络和网络RTK(real-time kinematic)技术、惯导定位误差精确建模与补偿、环境感知与自主避障、立体结构自组网技术以及多机协作是现代农业机械的发展方向。以期为现代化智能农业机械的设计提供参考。