鱼虾分级技术装备研究现状及展望

熊 师，柴长虹，冯云云，卫 强，潘明钊，李永涛

（1.广东省现代农业装备研究所，广东 广州 510630；2.农业农村部华南现代农业智能装备重点实验室，广东 广州 510630）

0 引言

我国是水产养殖大国，2022 年中国的水产品总产量达到6 865.9 万t[1]。随着“用工难、用工贵”的现状日益突出，劳动力不足、成本增加、效益下降等成为制约鱼虾养殖产业发展的重要因素。分级是工厂化、规模化水产养殖的重要过程，也是水产品初加工的关键环节。不同规格大小的水产品不利于持续饲养和标准化出售，对养殖水产品进行定期分级可节省养殖资源投入，提高养殖效率，有利于实现水产品的优质优价。目前鱼虾分级主要从大小、色泽、完整度3 个方面展开[2]：按规格大小分级是最常见的分级标准，将水产品分为不同的规格有利于区分用途和面向不同客户销售，且由于鱼虾初加工设备对物料尺寸有要求，统一的尺寸规格有利于后续处理；通过色泽判断分选出不新鲜甚至腐败的水产品，可以评价水产品的新鲜度；在捕捞和运输过程中会出现水产品破损、断裂等情况，通过完整度分选可以提高产品品质，也有利于后续加工。传统的分级方式主要依靠肉眼观察，长时间的疲劳工作会出现判断不准确甚至判断错误的情况，同时在大小、色泽等方面无法做到更加细致的分类，因此传统的手工分级作业具有分级精度低、劳动强度大、效率低等缺点，已不能满足现代水产养殖产业发展的需求。随着鱼虾分级要求的不断提高，摆脱对人工筛选的依赖、实现精准高效分级对我国水产养殖降本增效和高质量发展具有重要意义。

目前水产品分级从技术上主要分为3 类：机械分级、传感器检测分级和机器视觉分级[3-4]。本文以水产品养殖产量较大的鱼虾为研究对象，对国内外鱼虾分级技术与装备的发展现状进行综述，分析鱼虾分级技术装备的共性问题和趋势，以期为我国水产品分级技术与装备的发展提供借鉴。

1 国内外研究现状

1.1 机械分级

水产品的机械分级主要根据其外形特征进行区分。国外在鱼虾机械分级研究方面起步较早，技术成熟，已形成了槽式分级、栅格式分级和辊式分级3种类型。

1）槽式分级。MITCHELL 发明了凹槽式分级机[5]，如图1 所示。对虾从一侧喂入，在输送器的作用下对虾沿着凹槽移动，凹槽间隙由小变大。尺寸小的虾掉入前面的管道，尺寸大的虾落入后面的管道，实现分级。倾斜挡板式对虾分级机构也是根据对虾厚度特征进行分级，其代表产品为Intech 公司开发的CT1014 对虾分级机[6]，如图2 所示。该机采用2 个挡板组成V 形结构，挡板底部的缝隙由上至下逐渐增大。2 个挡板形成1 个V 形分级通道，多个通道平行排列增加了机器的处理能力。由于V形缝隙的变化，对虾在从上向下下滑的过程中落入不同分级区域中。该机可通过改变挡板间缝隙的宽度来设置各分级区间，可实现无工具调节，具有结构简单、分级精度可控、调节方便的优点。JAMES J.STIPE 发明了1 种阶梯式的对虾分级装置[7]，该装置由3 个水平排列的带式输送机构组成3 段式阶梯结构，每条输送装置上设置了V 形定向器。3 种定向器的缝隙宽度从上至下依次减小，按照对虾厚度的差异可实现3 个级别对虾的分选。

图1 凹槽式分级机

为减小鱼体与机械结构件的摩擦，降低分级机对鱼体的损伤，FAIVRE 公司开发了Helios 系列鱼类分级机，如图3 所示。该机采用V 形槽式结构，V槽缝隙逐渐增大，不同厚度的鱼体在V 槽的支撑下向前运动，从不同的位置落下实现分级。为降低活鱼分级过程中离水时间较长对鱼类活性的损害，VAKI 公司开发了回转式的活鱼分级机，如图4 所示。该机用于鲑鱼、鳟鱼、尖吻鲈等活鱼及鱼苗的高速分级适用于0.2～200 g 的鱼，分级效率高达6 000 kg/h。该机通过分鱼转盘转动的方式使转盘底下的分级挡板在不同相位开启不同大小的缝隙，相应大小的鱼苗从对应的缝隙滑入集鱼斗中。该分级机以圆形结构代替了传统的长条形分级设备，使分级机的体型小型化，分级过程中鱼体与机械结构的摩擦接触少，同时分级全程都是不离水状态，实现了低损伤活鱼分级，但是这种回转式结构更适合平扁体型的鱼种。

图3 Helios 系列鱼类分级机

2）栅格式分级。图5 所示为Shrimp Grader RS 24 小型栅格式对虾分级机[8]。该机为双层栅格式结构，对虾在1 个工作循环中可以被分类2 次，通过调整栅格的空间大小可以达到控制分级精度的目的。该机具有结构紧凑、几乎无噪音、高容量和运行可靠性高的特点。如图6 所示，SMG100 对虾分选机采用筛网式的多级滚筒结构，主要用于分离对虾和其它渔获物，同时可以分选出小尺寸的虾和消费级对虾[9]。该机三滚筒组合式的分选设计具有创新性，主要由内滚筒、外滚筒和蟹筒组成，由于该机主要用于对虾的粗分选，因此分级精度低。JOHNSON 研制了铝制刚性格栅用于分离鲑鱼，通过栅格式地拉网鱼分成2 级，体型大的鱼置于网面上，体型小的鱼则从格栅中落下，实现鱼类的大批量2 级分级。

图5 Shrimp Grader RS 24小型栅格式对虾分级机

图6 SMG100 对虾分选机

3）辊式分级。英国APOLLO 公司研发了辊式分级机，该机通过相邻辊轴间隙不同的方式实现不同厚度鱼体的分级。意大利SNC 公司开发的辊轴式鱼类分级机，可将水抽取至辊轴上提供润滑，减小鱼体与辊轴的摩擦以降低鱼苗损伤，适用于1.3～65 g 的鱼苗。丹麦IRAS 公司分别以直径60、76、100 mm 作为3 种辊轴的设计参数，通过阶梯排布的方式开发了阶梯式辊轴结构的鱼分级机。鱼体沿着倾斜排布的辊轴下滑，实现4 级分级。辊式分级是目前使用最多的鱼类分级结构，但该结构存在鱼体堵塞下滑通道，造成鱼体损伤的问题。

国内鱼类分级在上世纪大多采用栅格式分级，其中包括振动式筛网分级和水中筛网分级。分级筛网结构简单，属于简易机械，但使用繁琐。使用过程中需要多人配合操作和整理，会出现鱼苗卡住等鱼体损伤的情况，同时分级精度较低，费时费力。因此随着产业规模的扩大，栅格式分级在我国的应用逐渐减少。近几年，国内学者洪扬等为解决活鱼分级方面的瓶颈问题，对回转结构的槽式活鱼分级设备进行了设计、优化和试验研究。

中国在鱼虾分级方面的研究以辊式结构为主，在国外技术的基础上进行结构改进和优化，并适应了国内的生产需要。我国最早的辊式对虾分级机由孙平设计[10]，如图7 所示。分级装置由1 组或多组锥形辊倾斜排列。锥形辊间隙的宽度从上至下逐渐增大，物料从对应的辊间隙落入漏斗中，实现厚度分级。济晗科技公司针对鱼虾的分级需求，分别开发了鱼类自动分级生产线和对辊式对虾分级机[11]。鱼类自动分级生产线基于辊轴式结构，可以实现清洗、杂鱼次鱼分选以及机械分级的功能，处理能力为5～15 t/h。对辊式虾分级机如图8 所示，可以实现多通道5 个梯次的分级作业。在结构参数优化方面，对辊式机械分级主要采用直径逐渐减小的圆柱辊平行排列、逆向旋转的结构，通过调节对辊间距的方法适应分级精度和物料规格的变化[12]。孔德刚等利用扇贝壳长作为分级特征，设计深浅不一的螺旋槽以改进分级辊结构，实现扇贝的4 级分级[13]。李影欣等采用正交试验获得了双辊式对虾分级装置的最优参数[14]。依靠纯机械结构的辊式分级装置存在操作不便、适应能力差的问题，为此，在辊式分级机的基础上设计了分级控制系统[15]，通过PLC 控制步进电机，达到调控辊轴间隙的目的。通过在触摸屏上输入参数的方式，实现对对虾分级机的有效控制，人机界面的设计使对虾分级技术更加自动化。

图7 锥形辊对虾分级结构

图8 对辊式对虾分级机

综上所述，栅格式分级主要用于水产品粗分选，虽然分级效率高，但分级精度低、损伤大；槽式分级主要采用V 形槽结构，通过改变槽底部缝隙的宽度来设置各分级区间，整体结构简单、分级精度可控、调节方便；辊式分级主要采用对辊逆向旋转的结构，具有分级精度可控、效率高的特点。

1.2 传感器检测分级

传感器检测分级主要是以鱼虾质量的差异作为主要的区别特征，分级装置一般通过获取单只鱼虾质量的方式进行分级。

日本横崎制作所研发的DLS2000～7000 型斗式质量分级机采用质量传感器检测料斗的质量变化[16]，进而间接获取每个料斗上的物料质量。根据传感器检测分级标准，使料斗在经过对应的储料池时下翻，物料沿着料斗下滑落入储料池中。该斗式质量分级机如图9 所示，采用循环运动的料斗式结构，使物料顺序完成质量检测和分级工序。该机的处理能力可达到9 000 个/h，可检测2～200 g 质量范围的对象，适合鱼、虾、扇贝、牡蛎、干海参等物料的分选。该机装备了半自动的控制系统，可以在触摸屏上设置料斗的循环速度，实现分选速度的控制。由于采用物料质量检测传感器，因此该分级机具有分级精度高的优点，但仍需要人工逐只喂料。JAY INSTRUMENTS &SYSTEMS PVT.LTD.研发了双线式对虾分级机，可以实现双通道流水线式的分级作业。该分级机通过布置在输送带底部的称重传感器检测每只对虾的重量和位置，然后由拨动机构将对虾推入两侧的料槽中。该机的质量检测范围为3～600 g，检测精度为0.5～1 g，最大速度为600 只/min。LIZOTTE公司开发的虾分级机根据精确检测单个对虾重量的原理进行分级作业[17]，如图10 所示。通过传感器检测喂料输送带上通过的对虾重量和对虾位置，然后根据分级模型驱动不同分级位上的拨片转动，通过拨片弹射的方式将对虾从侧面推入对应的分级输送槽内。该精确分级系统不仅可以实现对虾重量的分级，而且可以挑选出缺陷虾、低品质虾和异物。

图9 DLS2000～7000 型斗式质量分级机

图10 虾分级机（LIZOTTE 公司开发）

国外企业在鱼虾传感器检测分级技术的研究已较为成熟，开发了多种传感器检测分级设备。国内在引进斗式传感器检测分级机的基础上，进行了技术消化和改进，但原创性技术研究较少。总体来看，水产品传感器检测分级机具备较高的自动化水平，集成了物料检测与控制系统，具有分级精度高、无损分级的优点。但是传感器检测分级机为单只顺序分级的模式，在上料过程中要求物料单只有序放置，喂料环节仍需要人工操作，整体作业效率不高。

1.3 机器视觉分级

机器视觉技术具有非接触性和最少侵损性的特点，已广泛用于水产品品质检测及产品分级[18-19]，因此在鱼虾分级环节中采用机器视觉技术是合适的选择。

国外已将机器视觉分级技术应用于对虾的分拣生产，其工作过程主要是采用机器视觉系统获取对虾的图像信息，然后通过图像处理的方法获取对虾外轮廓特征，以此作为分级判断依据，然后由执行机构完成整个分级过程，具有准确、高效的特点。POONNOY 等采用机器视觉系统研究寿司虾的重量测定方法[20]，通过回归模型预测寿司虾投影面积与体重的相关关系。LAITRAM MACHINERY 公司采用激光扫描手段和智能识别算法，研制了智能激光分拣机[21]，如图11 所示，平铺式的虾仁输送能够为激光扫描识别系统提供良好条件，通过算法优化提高了分选成功率。

图11 智能激光分拣机

机器视觉分级的重点是准确检测水产品的规格信息，国内学者在这方面做了较多前沿性探索。张雪琪设计了一种基于机器视觉技术的鱼类体征识别系统[22]，通过改进Canny 算法提高鱼类图像检测的效率，为鱼类视觉分选提供了技术支持。罗艳等将机器视觉技术应用于对虾规格检测[23]，提出了一种基于对虾图像主骨架线预测对虾长度规格的方法。刘子豪等设计了基于机器视觉的对虾自动分选设备，如图12 所示，该设备主要由机架、上料机构、图像采集模块、图像处理模块和分选系统组成，试验表明平均处理量为2.37 只/s。张伟等探究了基于机器视觉的多目标缺损对虾在线检测方法[24-25]，搭建了对虾在线识别与剔除系统，实现了对虾的自动化分选。王阳等设计了用于小龙虾的机器视觉分级算法[26]，实现生命状态、残缺度以及尺寸共3 个指标的检测，试验表明算法识别准确度达到97%。

机器视觉技术在形状、大小、颜色等外观信息方面准确识别的优势可以为水产品分级提供更多数据支撑，目前国内在水产品机器视觉分级方面仍处于研究探索阶段，在分级可靠性和效率方面还有待提高。

2 鱼虾分级技术装备发展面临的瓶颈

通过对鱼虾分级技术装备的研究现状分析发现，在规模化的鱼虾分级生产中机械分级设备仍然占据主流位置。对比机械分级的3 种类型发现：槽式分级主要是设计凹槽或挡板等机械结构实现对鱼虾的侧向支撑，通过开槽宽度的变化使鱼虾在自身重力作用下进行分离，达到分级的目的，整体结构简单、分级精度可控、调节方便；栅格式分级是一种简单高效的分级方式，利用筛网上的栅格大小进行分级，其结构简单、分级量大，但分级精度有限，易造成鱼虾划伤和挤压损伤，主要用于水产品粗分选；辊式分级基于水产品厚度差异的特征进行分级，主要采用对辊逆向旋转的结构，在原理和结构上与槽式分级相似，具有分级精度高、效率高的特点。因此，在鱼虾的机械分级方面，基于鱼虾的外形结构特征，采用不同的结构设计可以实现机械化的高效分级，但是鱼虾损伤、自动化水平较低仍是共性问题。

传感器检测分级技术采用逐个称量的方式进行精准分级，利用传感器感知技术和自动控制技术分别实现准确的物料质量获取和自动化的分选控制，通过搭建分选测控系统达到了鱼虾自动化分级的目的。相对于机械结构的分级，依靠重量传感器感知的手段能够达到更高精度的分级效果，自动控制的分级执行机构对鱼虾的接触力小，基本不会造成鱼虾的机械损伤，具备高精度、低损伤的分级优势，因此传感器检测分级技术更适合现代化流水线分级作业。但是逐个称量的工作模式需要有序上料单只放置，目前仍然依赖人工上料，其工作效率取决于人工上料的速度，因此上料环节制约了传感器检测分级机的工作效率。

依靠机器视觉技术可快速识别水产品大小、色泽等多种信息，可拓宽分级依据，有利于实现水产品的高传感器检测分级。相对于传感器检测分级，机器视觉分级技术能够实现无接触式的信息采集，可进一步降低分级过程对鱼虾的损伤。同时通过图像处理算法能够同时获取多个物料的信息，大大提高分级系统的感知效率，利用视觉识别与定位技术能够准确引导执行机构完成分级动作，不需要单只上料，因此机器视觉分级技术在分级精度、分级效率及物料损伤方面更具发展前景。但是目前由于技术原因，在无序上料情况下系统响应时间较长，整体分级效率不高。机器视觉分级由于技术复杂、设备昂贵等因素，在国内鱼虾分级环节还未见规模化的应用。

整体来看，国外鱼虾分级装备的研究起步早、涉及种类多、技术成熟，各类分级设备已经实现了产业应用。国内在鱼、虾、贝等水产品的分级技术方面进行了相应研究，在辊式分级技术装备的研制方面已较为成熟，机器视觉分级技术的研究也走在了前列。但是通过上述分析，国内鱼虾分级技术装备还存在如下问题：

1）传感器检测分级技术和机器视觉分级技术因水产品活性保持、个体重叠及跳动、分布不均匀等问题以及技术复杂、成本高等局限，很难用于活鱼活虾的分级。现阶段国内分级常用设备为辊轴结构的分级机，在活鱼的分级作业中存在鱼体损伤、分级下滑通道堵塞的问题，还无法作为鱼苗分级的理想设备，鱼苗分级过程的鱼体损伤对分级质量影响巨大，市场上缺乏鱼苗低损伤分级装备。

2）传感器检测分级设备仍然依赖人工上料，导致整体作业效率不高，同时增加了劳动强度和人力成本。对于机器视觉分级而言，无序的上料增加了分级的复杂性，影响了分级效率。因此，缺乏单只有序上料装置是鱼虾分级的重要问题。

3）国内鱼虾分级机的应用以辊式结构为主，总体处于机械化作业水平，依赖人工操作和控制。机械化设备不能有效获取运行状态信息，无法根据作业工况实时调控运行参数，影响设备的高效运行。因此自动化水平低是水产品分级装备发展中需要面对的问题。

4）国内鱼虾机器视觉分级技术目前处于试验研究阶段，识别准确率、分选效率等技术指标还有待提高，在多目标识别定位、执行机构快速响应等方面存在需要突破的关键技术。

3 总结与展望

分级是水产品规模化养殖和高品质加工的重要环节，随着水产品分级需求的增加以及分级品质的提升，摆脱对人工的依赖、实现水产品精准高效分级对我国水产养殖降本增效具有重要意义。通过从机械分级、传感器检测分级和机器视觉分级3 个方面综述国内外鱼虾分级技术的研究现状，可以看到鱼虾分级技术与装备已取得较大的研究进展，在基于物料外形特征的机械分级技术和基于传感器检测的传感器检测分级技术方面已实现了成熟应用。根据鱼虾分级技术装备研究现状分析，结合国内水产养殖与加工业实际需求，建议鱼虾分级技术与装备研究重点围绕以下4 个方向展开。

1）研发鱼苗自适应低损分级关键技术与装备。分析外力约束对鱼体姿态保持与分级过程的影响，揭示鱼苗在分级过程中的姿态变化规律和运移机理，提出鱼苗在非离水条件下的低损伤分级方法，研发鱼苗自适应分级装备。

2）研发鱼虾单只有序上料装置。单只有序上料是影响传感器检测分级设备工作效率的关键因素，通过分析鱼虾的外形结构特征，探究鱼虾粘连特性和有序分离规律，提出鱼虾逐个分离有序输送方法，开发实用的单只有序上料装置，实现与传感器检测分级设备的配套。

3）提升鱼虾分级装备自动化水平。针对分级过程的作业参数调控需求，开发自动化分级监控系统，实现对输送速度、辊距、倾角、喷淋流量等参数的精准调控，以提高水产品分级过程的自动化水平和分级质量。

4）突破鱼虾机器视觉分级关键技术。机器视觉分级是水产品智能化分级的重要发展方向，未来应重点研究基于深度学习的多目标准确识别定位算法和高效的分级执行控制系统，提高机器视觉分级技术的可靠性。