魚生病咗，SingTown科技OpenMV先知到。

喺水產養殖同觀賞魚管理入面，魚類皮膚病、爛尾爛鰭同水霉病呢啲常見疾病，如果唔能夠及時發現，會嚴重影響魚群嘅健康同存活率。傳統檢測主要靠人手目視觀察，唔單止效率低，仲容易受到水體混濁、光線變化同魚身郁動嘅干擾，好難及時準確判斷病變情況。

為此，水產養殖企業採用星瞳科技OpenMV智能攝像頭建立基於機器視覺嘅魚類健康檢測系統，用於實時識別魚體表異常。該系統安裝喺魚缸或養殖池嘅玻璃外壁，可喺1米範圍內監控魚體活動，對長度約5厘米嘅小型金魚進行自動識別與病變檢測。

系统目标系通过图像识别判断鱼体表系咪出现白斑、白毛、水霉或尾鳍腐蚀等病变特征，从而喺早期阶段提供健康预警，辅助养殖者及时处理。

水產養殖企業基於OpenMV智能攝像頭構建嘅魚類健康識別系統，融合AI圖像識別、顏色分割、紋理分析同特徵對比算法，可以喺水下準確檢測魚體病變。

系統透過高清攝像頭實時採集魚缸內畫面，端側AI利用顏色識別算法提取魚體區域並過濾背景反射光後，算法透過分析魚體表面的亮度分佈和紋理連續性，識別白斑、水霉等異常反光區域。同時，算法可結合形態學特徵（如魚鰭邊緣不規則、局部發白或模糊）判斷是否存在爛鰭、鰭腐或霉菌附着。

為適應魚類喺水中嘅移動同光線波動，系統引入動態閾值調節同多幀融合算法，對短時間連續畫面進行穩定判斷，有效減少誤報。喺測試中，識別距離控制喺1米以內，該系統可同時識別多個個體，對金魚等小型魚類嘅水霉病檢測準確率超過92%。檢測結果可實時輸出至上位機或APP，透過網絡發送疑似病變等警報提示。

星瞳科技OpenMV智能摄像头操作简便、功耗低、检测实时性强，适用于在水产养殖、宠物水族馆及高校科研实验室的边缘设备上部署，帮助用户实现鱼类健康的及时性、可视化、智能化监测。