Til innholdet

31.10.2017

Havbruk

Lovende resultater ved maskinsyn for identifisering av lakseindivider

Gjennom et nylig avsluttet forprosjekt, har SINTEF Ocean funnet frem til en metode som bruker maskinsyn for å identifisere et unikt prikkemønster på laksens kropp og hode. Resultatene fra forsøk ved denne metoden ga en treffprosent på 99,5 prosent.

Del artikkel

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. 

keyboard_arrow_up