물고기가 아프면 SingTown 기술 OpenMV가 먼저 알아차립니다.

양식 및 관상어 관리에서 어류 피부병, 꼬리와 지느러미 썩음병, 물곰팡이병과 같은 흔한 질병을 적시에 발견하지 못하면 어류 건강과 생존율에 심각한 영향을 미칩니다. 전통적인 검사는 주로 육안 관찰에 의존하는데, 이는 효율이 낮을 뿐만 아니라 물의 탁도, 빛 변화 및 어류 움직임의 간섭을 받기 쉬워 병변 상황을 적시에 정확하게 판단하기 어렵습니다.

이에 양식 기업은 SingTown 기술의 OpenMV 스마트 카메라를 활용하여 기계 시각 기반의 어류 건강 감지 시스템을 구축하여 실시간으로 어체 표면 이상을 식별합니다. 이 시스템은 어항이나 양식지의 유리 외벽에 설치되어 1미터 범위 내에서 어류 활동을 모니터링하며, 길이 약 5센티미터의 소형 금붕어에 대해 자동 식별 및 병변 감지를 수행합니다.

시스템의 목표는 이미지 인식을 통해 어체 표면에 흰 반점, 흰 털, 수곰팡이 또는 꼬리 지느러미 부식 등의 병변 특징이 나타나는지 판단하여 초기 단계에 건강 경보를 제공하고, 양식자가 적시에 대처할 수 있도록 지원하는 것입니다.

양식 기업이 OpenMV 스마트 카메라를 기반으로 구축한 어류 건강 식별 시스템은 AI 이미지 인식, 색상 분할, 질감 분석 및 특징 대조 알고리즘을 융합하여 수중에서 어류 체내 병변을 정확하게 감지할 수 있습니다.

시스템은 고화질 카메라를 통해 어항 내 영상을 실시간으로 수집하며, 엣지 AI는 색상 인식 알고리즘을 활용하여 어체 영역을 추출하고 배경 반사광을 필터링한 후, 알고리즘은 어체 표면의 밝기 분포와 질감 연속성을 분석하여 백반, 수곰팡이 등 이상 반사 영역을 식별합니다. 동시에 알고리즘은 형태학적 특징(예: 지느러미 가장자리 불규칙, 국부적 백화 또는 흐릿함)을 결합하여 부레병, 지느러미 부패 또는 곰팡이 부착 여부를 판단할 수 있습니다.

물고기가 물속에서의 움직임과 빛의 파동에 적응하기 위해, 시스템은 동적 임계값 조절과 다중 프레임 융합 알고리즘을 도입하여 짧은 시간 동안 연속된 화면을 안정적으로 판단하고 오경보를 효과적으로 줄였습니다. 테스트에서 인식 거리는 1미터 이내로 제어되었으며, 이 시스템은 여러 개체를 동시에 인식할 수 있고 금붕어와 같은 소형 어류의 수면병 감지 정확도가 92%를 초과합니다. 검사 결과는 실시간으로 상위 컴퓨터 또는 앱에 출력될 수 있으며, 네트워크를 통해 의심 병변 등의 경고 알림을 전송합니다.

SingTown Technology의 OpenMV 스마트 카메라는 조작이 간편하고 전력 소모가 낮으며 실시간 감지 성능이 뛰어나 수산 양식, 애완용 수족관 및 대학 연구 실험실의 엣지 장비에 배치하기에 적합하여 사용자가 어류 건강을 시의적절하고 시각적이며 지능적으로 모니터링할 수 있도록 돕습니다.