魚が病気になったら、星瞳科技のOpenMVが先に知る

水産養殖および観賞魚管理において、魚類の皮膚病、尾腐れ病、水カビ病などの一般的な疾患は、早期に発見されないと魚群の健康と生存率に深刻な影響を及ぼします。従来の検出方法は主に人間の目視観察に依存しており、効率が低いだけでなく、水の濁り、光の変化、魚体の動きによる干渉を受けやすく、病変の状況を迅速かつ正確に判断することが困難です。

このため、水産養殖企業は星瞳科技のOpenMVスマートカメラを採用し、機械視覚に基づく魚類健康検査システムを構築し、魚体表面の異常をリアルタイムで識別するために使用しています。このシステムは水槽や養殖池のガラス外壁に設置され、1メートル範囲内で魚の活動を監視し、長さ約5センチメートルの小型金魚の自動識別と病変検出を行います。

システムの目標は、画像認識を通じて魚の体表に白斑、白毛、水カビ、または尾びれの腐食などの病変特徴が現れているかどうかを判断し、早期段階で健康警告を提供し、養殖者が適切な処置を講じるのを支援することです。

水産養殖企業がOpenMVスマートカメラを基に構築した魚類健康識別システムは、AI画像認識、色分割、テクスチャ分析、特徴比較アルゴリズムを融合し、水中で魚体の病変を正確に検出することができます。

システムは高解像度カメラで水槽内の映像をリアルタイムに収集し、エッジAIが色認識アルゴリズムを用いて魚体領域を抽出し、背景の反射光を除去した後、アルゴリズムは魚体表面の輝度分布とテクスチャ連続性を分析し、白点病、水カビなどの異常反射領域を識別します。同時に、アルゴリズムは形態的特徴（例えば、ヒレの縁が不規則、局所的な白濁やぼやけ）を組み合わせて、尾ぐされ病、ヒレ腐れ、またはカビの付着の有無を判断することができます。

魚類の水中移動と光線の揺らぎに対応するため、システムは動的閾値調整とマルチフレーム融合アルゴリズムを導入し、短時間の連続画像に対して安定した判断を行い、誤報を効果的に削減します。テストでは、認識距離を1メートル以内に制御し、このシステムは複数の個体を同時に識別でき、金魚などの小型魚類の水カビ病検出の精度は92％を超えています。検出結果はリアルタイムで上位コンピュータまたはアプリに出力され、ネットワークを通じて病変の疑いなどの警告を送信します。

SingTown OpenMVスマートカメラは操作が簡単で、消費電力が低く、リアルタイム検出性能に優れています。水産養殖、ペットアクアリウム、および大学の研究実験室におけるエッジデバイスへの展開に適しており、ユーザーが魚類の健康状態をタイムリーに可視化・知能化して監視することを支援します。