水产养殖智能化投饲控制系统研究综述

2020-04-28陶雷王素珍申梦伟钱生越

江苏农机化 2020年2期

陶雷王素珍申梦伟钱生越

0 引言

水产养殖是关乎国民生活水平的关键产业。近年来，随着民众需求量的增加，我国水产养殖规模不断扩大，养殖形式、养殖品种呈多样化态势，水产养殖成本上升、环境污染等问题也随之出现。据研究，水产养殖中，饲料成本占据总成本的半数以上[1]。因此，在降低水产养殖成本上，养殖户与养殖企业普遍会从减少饲料成本角度进行考虑，这就需要对饲料投饲进行精确控制。目前，我国部分地区水产养殖的饵料投喂仍以人工作业为主。人工饲喂不仅造成人工成本的增加，而且在饲料投喂量、抛撒均匀度等方面无法做到精确控制，进而造成饲料浪费、污染养殖环境以及养殖产品生长不均等问题，甚至在一些恶劣养殖环境中，还会对养殖人员带来生命威胁[2]。因此，如何提高投饲效率，提升投饲作业的自动化、智能化水平成为研究人员研究的重点。

水产养殖智能投饲装备的研发是水产养殖业持续健康发展的关键。近年来，国内外有关这方面的研究方向主要集中于决策控制系统与智能化投饲装置研发等方面，相关研究已开始关注养殖产品在养殖过程中的生长状况以及养殖品种质量与投饲作业之间的联系，甚至融合了生态学、气象学、动物行为学等相关学科知识进行智能化养殖装备的研发，通过智能化的设备设施实现水产养殖的高效投饲作业，改善水产品养殖环境，进而提升养殖品种的品质与价值，降低养殖成本，加快养殖业的现代化发展进程。

1 水产养殖投饲设备介绍

1.1 常见养殖投饲设备

目前国内常用自动投饲设备[3-4]如表1所示。

1.2 常用水产养殖投饲设备结构

常用水产养殖投饲设备主要由上料输送装置、下料抛撒装置以及中央控制系统等部分组成。随着传感器技术、计算机技术、物联网技术等新技术的发展，自动投饲设备开始引入智能化概念，而智能化主要体现在设备的监测方面。通过监测系统能够使投饲设备拥有一定的分析养殖品种现存状态的能力。因此，如何对养殖品种养殖环境与养殖状态进行实时监测成为当前自动投饲设备研发的重点和难点。目前常用自动投饲设备工作路径可参见图1。但在部分养殖方式中投饲设备需要搭载移动平台。如：轨道式自动投饲机器人会包含行走系统；虾蟹养殖投饲船与网箱养殖投饲机则需要配置养殖船，并且对投饲路径进行规划设计。

表1 常用自动投饲设备

图1 常用自动投饲设备工作路径

决策控制系统是整套智能化投饲设备的“大脑”。这部分结构能够根据监测系统得到养殖体生长状态以及养殖环境的实时情况，并将得到的数据传递给中央控制系统。控制系统对监测系统传递的信息进行处理并做出决策，将决策信息传递给上料输送系统和饵料抛撒系统，最终控制设备实现饵料投饲作业。对于水产养殖投饲装备的决策控制系统来说，监测系统是控制系统智能化的关键，也是当前国内外研究的热点。

2 监测系统

养殖水环境和养殖方式对鱼类的影响迫使养殖业开发监测系统[5]。监测系统在自动投饲设备中的功能是通过传感器技术对养殖过程中环境变化、养殖品种生长情况以及饵料剩余量等进行监测，并将结果反馈到中央决策系统。由于养殖环境特殊，人工监测只能以定期取样的方式进行，存在较大误差，而且无法实时了解养殖品种的状态。配备有监测系统的自动投饲设备智能化程度高、适应性强，投

饲作业更为精准可靠。目前常用的监测设备包括摄影机和传感器。监测方式包括视频图像监测、红外传感监测和声波监测。若根据监测的对象分类，则包括投饵作业监测、鱼群摄食规律监测、养殖环境监测。

2.1 养殖环境监测

养殖环境对于水产养殖来说至关重要。对于养殖环境的监测，一方面能够为饵料的精准投饲提供必要信息，另一方面对于天气的突然变化能够提供预警。环境监测是自动投饲设备智能化的关键技术，目前国内在这方面的研究较少，一些应用存在生搬硬套的现象，未能够从使用目的去认清环境监测系统所扮演的角色。

在环境监测系统中，主要以各类传感器作为监测工具。自动投饲系统需要根据养殖水体环境参数进行投饲工作决策，而养殖水体环境参数对于饲料投饲的影响是指导决策的理论依据，相关研究具有重要意义。国外研究人员对于养殖环境监测具有良好认识，相关研究工作开始较早。欧美发达国家对于养殖环境监测的研究工作开始较早。如：R.A.Bórquez-Lopez 等人[6]研究了养殖水体环境中溶解氧和温度对于饲料的消耗的影响，并采用模糊逻辑(FL)和数学函数(MF)对饲喂方式进行评估，最终开发了基于FL的专家系统来指导饲料投喂工作；López等人[7]将无线传感网络用于监测渔场养殖水体中的pH温度；挪威AKVA公司是国际深水网箱养殖设备研发的巨头企业，该公司所设计的深水网箱自动投饲设备配套的环境监测系统可实现对海水中的温度、潮流、溶氧量等数据监测收集[8]。与欧美发达国家相比，我国相关研究工作开展较晚，但目前该方向的研究已经成为自动投饲设备相关研发工作的重点与热点。如：曹佳等人[9]采用DS18B20单线数字温度传感器对海水水温进行实时监测，并根据MD-GPS的OEM板来定位海水网箱的实时位置，基于此设计出海水网箱远程投饵测控系统来优化受天气自然环境影响的海水网箱养殖的投饵作业；赵思琪等人[10]在所设计的鱼塘养殖精准投饲系统中加入了水质监测系统模块，用以监测养殖水环境中溶解氧饱和度（DO）和温度（T）等参数的实时数据；孙月平等人[11]在设计的河蟹养殖船载自动均匀投饵系统中加入了气象监测模块，用以监测养殖环境的温度、湿度、气压、风速、风向等参数；徐立鸿等人[12]则开发出一款养殖环境水质监测系统，用以辅助自动投饲设备的自动投饲作业。

在环境监测系统中，对于天气环境条件的监测多用于室外自然养殖，如海洋养殖、虾蟹池塘养殖等；对于养殖水体的监测则常用于室内工厂化网箱养殖。但是值得注意的是，国内在这方面的研究缺乏与实际工作需要的联系，忽略了养殖成本与养殖技术先进性的平衡问题。

2.2 鱼群摄食规律监测

鱼群的摄食规律监测是当前研究的热点，主要是通过视频采集设备和图像处理模块实现鱼群的行为规律获取，进而分析得到相关参数数据，用以辅助决策投饲量的智能化设置。主要监测数据包括鱼的生长状况（尺寸和质量）、鱼的行为动态等。

基于鱼群摄食规律进行养殖投饲控制系统设计是目前国内研究热点。该技术需要以渔业养殖技术为指导整合机器视觉、图像处理等多个先进技术。欧美发达国家研究团队早已把渔业养殖技术与机器视觉技术用于养殖设备创新开发研究工作之中。利用机器视觉技术，国外一些研究者对于养殖鱼类的体型和质量进行监测，以作为阶段性投饲作业控制的依据。J.R.Martinez-de Dios等人[13]基于立体视觉系统来估计网箱中鱼的质量大小，通过摄像机采集养殖鱼的长度，并根据长度与质量关系进行养殖鱼质量的估计，所开发的系统可实现网箱养殖鱼质量分布误差保持在4%～5%之间，并且该系统能够集成到其他分布式系统中。基于机器视觉技术对鱼群行为动态监测可以同环境监测相结合，用以综合分析鱼群养殖状态，并以此为依据控制投饲作业。如：Foster等人[14]通过计算机视觉技术对养殖水体中残饵料进行监测，以此可以判断鱼群摄食量情况，并进行投喂量的控制；Israeli和Kimmel[15-16]通过摄像机分别对不同氧气条件以及不同氨浓度条件的养殖环境中鱼群密集度与行为状态进行研究，其研究成果可用于提高自动投饲系统投饲工作智能化水平。随着机器视觉技术的稳步发展，国内水产养殖业也开始使用机器视觉技术对鱼群摄食规律进行研究。范良忠等人[17]对帧间拆分法进行优化，并根据优化后的方法进行运动状态下的鱼的实时行为进行监测；贾成功等人[18]基于计算机视觉技术对鱼群摄食规律进行研究，通过摄像机获取鱼群摄食图像，再使用图像处理技术获取摄食鱼群面积及目标鱼群密集度等参数以指导工厂化循环水养殖模式中设备的饵料投饲工作；王勇平等人[19]对鱼塘养殖模式下的远程控制方法基于机器视觉技术的智能投饵系统进行研究，主要是采集视频图像数据，通过图像处理技术获得进食鱼群面积连续变化量等鱼群进食动态参数，经过控制系统的处理实现将动态参数转换为设备的投饵规律。

鱼群摄食规律一方面可以从鱼群本身进行监测，另一方面也可以间接地从水体中的残余饵料进行监测以获取鱼群进食相关数据。常用鱼群摄食规律监测以机器视觉技术为核心，以图像处理技术作为数据处理方式，以智能算法作为决策判断核心。鱼群摄食规律监测同样也是监测系统的一部分，如何综合利用机器视觉技术与传感器技术获取鱼群进食规律，实现对鱼群投饵作业的控制将会是研究的重点。

3 中央控制系统

中央控制系统是智能投饲设备控制系统的核心。中央控制系统通过接收来自监测系统传递的信息进行决策分析，并根据决策结果控制投饲设备进行有目的的投饲作业。中央控制系统的性能直接影响投饲质量，进而影响养殖品种质量。

欧美发达国家水产养殖业对于中央控制系统的研究较为成熟。尽管不同国家的主要养殖方式不同，但均已实现自动化程度高、安全可靠的中央控制系统的研发。除上文提到的挪威AKVA集团所开发的用于海洋深水网箱养殖的投饲自动控制系统外，芬兰Arvo-tec公司的主要产品用于陆基水产养殖，该公司开发的机器人投饲控制系统可通过Web接口实现给料、水质改善、精准饲喂等工作的远程控制；加拿大Feeding Systems公司则开发了分别应用于大型网箱、养殖工厂以及鱼苗孵化厂的自动投饲系统，能够实现饲料利用率的显著提升。国内水产养殖在中央控制系统方面的研发起步较晚，但发展较为迅速。曹守启等人[20]开发的一款基于水产养殖专家系统的智能投饵及数据管理系统，借助Zig Bee网络实现对投饲全过程的精确控制，并将相关数据在后台记录。徐立鸿等人[12]所设计的自动控制系统能够接收水质监测系统传来的数据，并结合饵料剩余情况的图像信息实现闭环反馈控制。该系统使环境监测系统与中央控制系统实现紧密可靠的联系。刘思等人[21]针对轨道式自动投饲作业模式开发出基于PLC的轨道式自动投饲系统。该系统能够实现自动上料，定点、定时、定量饲料投喂，并对投饲作业数据进行记录。将智能算法用于控制系统的决策控制过程是目前重点研究内容。赵思琪等人[10]采用模糊逻辑控制理论设计中央控制系统。孙月平等人[11]则根据遗传算法（GA）搜索最优运行参数。张惠娣等人[22]针对深水网箱养殖模式开发了一种基于无线通信与PLC技术的自动投饵系统。该系统通过无线通信模块对水下图像采集信息、人机控制界面控制信号以及料箱状态信息进行通信传递，使用PLC对信息进行处理并实现设备投饲作业的自动控制。

中央控制系统智能化水平是自动投饲设备先进性的衡量标准。传统的自动投饲设备的控制功能较为单一，且缺乏反馈控制机制。在上述研究中能够发现，先进的中央控制系统不仅能够通过反馈控制实现自我调节，而且配置有环境监测系统模块，采用智能算法进行系统决策是目前整套系统的研究方向。

4 国内水产养殖自动投饲设备智能化发展中存在的问题与思考

4.1 存在的问题

国民生活水平的提高促进了水产养殖行业的快速发展。近年来，我国水产养殖模式不断丰富，养殖科技水平不断提升，但是对于自动投饲设备智能化发展的研究进展缓慢，并且存在不可忽视的问题。

1）自动投饲设备研发迅速，但投饲控制系统智能化程度低。目前国内市场拥有众多的自动投饲设备，在机具保有量上已经能够满足不同养殖模式自动投饲需要；但在精准投饲控制方面，设备的智能化水平低，仅仅能够实现定时、定量、定点的投饲，而不具备自主判断的能力。

2）自动投饲设备系统控制内容单一，缺乏必要的系统模块。传感器技术与机器视觉技术已经成功用于自动投饲控制中，但国内在自动控制系统方面的应用缺乏综合性，仅仅是单一地将传感器技术或机器视觉技术用于鱼群养殖监测，缺乏对于两种监测手段的有效融合使用。此外，对于监测数据以及投饲作业数据的记录缺乏有效平台进行管理。

3）水产养殖模式不断丰富，但不同养殖模式智能化水平不同，有些养殖模式缺乏必要的智能控制技术手段，如多品种鱼群养殖在投饲作业方面缺乏有针对性的单品种投饲手段。传统养殖模式与现代养殖模式在智能化控制技术方面也缺乏平衡，如传统池塘养殖模式所配套的自动投饲设备及投饲控制系统发展较为成熟，可靠性高，智能化水平也相对较高，而在工厂化循环水养殖模式以及“海洋牧场”等新兴养殖模式中，尚存在未能有效解决的问题。