I forprosjektet har man utviklet metode for biometrisk identifikasjon av laks. Dette innebærer å komme frem til en unik markør som følger fisken uten fysisk å håndtere eller merke laksen. Ved å bruke iboende visuelle egenskaper hos fisken, muliggjør man gjenkjenning av enkeltindividet, potensielt fra første utsetting i merd til den ligger på matfatet.
Foto: forskning.no.
- Basert på de forsøkene som har vært gjort gjennom dette
prosjektet, fant vi en metode for å gjenkjenne enkeltindivider ved
bruk av maskinsyn. Metoden ga 99 prosent treffsikkerhet basert på
identifikasjonen av 361 lakseindivider. Vi mener at dette viser til
at et slikt system bør testes på mye større skala og at det er
høyst lovende resultater, sier forsker Aleksander Eilertsen.
Her finner du sluttrapport fra prosjektet.
Tidligere brukt metode
Gjennom
prosjektet har det blitt gjennomført flere forsøk. Hovedsakelig i
laboratorier hos SINTEF, men også̊ hos anlegget til Marine Harvest
på Ulvan. Bildematerialet fra disse forsøkene ble brukt for å
utvikle analysemetoder for prikkdeteksjon og for utvikling av
algoritmer som er i stand til å identifisere unike egen‐ skaper
for hvert prikkemønster.
Metoden for identifisering ble hentet fra lignende utfordringer
med å gjenkjenne stjernekonstellasjoner, der prikken er «stjerner»
og mønstret er konstellasjonen. Dette er tidligere brukt å skape
gjenkjenningsalgoritmer hos for eksempel hvalhai og
geparder.
Det ble gjennomført et forsøk for å verifisere algoritmene som
ble utviklet i løpet av prosjektet. Under forsøket ble 361
lakseindivider avbildet. Algoritmen skulle så gjenkjenne og skille
hver fisk fra hverandre blant de 360 andre fiskene. Forsøket ga
altså en treffprosent på 99,5 %.
Her kan
du lese mer om prosjektet.
Kan muliggjøre fullstendig sporbarhet
Det er
behov for et datasett med et antall fisk som er i størrelsesorden
20‐50 tusen fisk. En videreføring av arbeidet vil innebære et
oppsett av en automatisk datainnsamlingsrigg som kan samle en store
mengder billeddata. Dette vil muliggjøre testing, validering og
eventuell forbedring av den presenterte algoritmen.
- Det utviklede systemet har et potensiale og kan muliggjøre sporbarhet av laks. Dersom systemet viser seg å handtere store mengder data kan man se for seg en applikasjon hvor sluttbrukeren kan ta et bilde av en laks i kjøledisken og få tilgang til all informasjon som er samlet opp om individet gjennom produksjonsprosessen, sier fagsjef Kristian Prytz i FHF.
Prosjektet ble ledet av SINTEF OCEAN, og er finansiert av FHF.