成果展示

隊伍名稱 蝦爆了
作品名稱 好水好蝦好價錢
指導教授 黃有評
團隊成員 蘇增耿、賴勁源、江俊霆、謝易霖
作品介紹 一、研究目的:白蝦在臺灣一年的需求量約 5 萬噸,產值高達 66 億,但國內僅能提供約 1 萬噸左右,白蝦在市場上可說是供不應求,但是在傳統水產養殖業中,白蝦的存活率僅三成左右且品質高度受到天氣與環境影響,在養殖過程中需倚賴過去的飼養經驗與大量人力,實地走訪嘉義布袋的養殖業者後,發現有以下問題:1. 傳統蝦苗進貨以人工計數為主,其計算誤差高達三成;2. 餵食飼料掌控不易,過多飼料之殘餌會汙染水質,太少則導致蝦子吃不飽而影響養殖池替換率;3. 水質感測器長時間沉浸於水中,受到鹽分浸蝕會大大降低感測器的壽命,進而影響測量的準確性。因此,如何提升白蝦飼養的存活率可說是養蝦業者亟待解決的問題之一,本作品以人工智慧演算法與物聯網技術,結合傳統水產養殖業者多年的飼養經驗與知識,設計一套智慧白蝦養殖監控系統。二、研究方法:本作品提出基於 YOLOv4、Open CV 及模糊控制的智慧型系統,從蝦苗進貨、飼料及水質層層把關,有效且即時的掌控白蝦養殖過程。透過 YOLOv4 的蝦苗資料集,結合所設計之改良滑水道進行蝦苗進貨量的計數;使用攝影機計算三角網上剩餘飼料面積與白蝦數量,結合專家經驗對白蝦餵食量進行調整,以投入最適當的飼料量;利用搭載 NodeMCU 開發板與水質感測器,設計一套水質感測系統,進行長期監測與記錄;最後將上述三大系統所收集的資料上傳至雲端頁面,進行資料的統整與記錄,降低養殖業者的養殖成本並創造更高利潤,解決現今傳統養殖業所面臨的問題,未來也將增加養殖種類,以提高系統泛用性。三、具體作法分為下列幾個階段:1.收集大量的蝦苗資料集,以 YOLOv4 辨識蝦苗,並透過計數演算法,降低人工計數所造成的誤差。2.攝影機觀測三角網上蝦苗數量與飼料剩餘面積,利用模糊推論系統來決策是否增加餵食飼料,並給予 Add more、Add less 及 No action 之指示。3.利用 NodeMCU 模組結合四種水質感測器量測水質。4.將系統運算之蝦苗計數結果、最佳餵食量及水質感測資訊上傳至雲端介面,再進行資料統整與管理,提供養殖業者之決策。四、預期成果:1.提出一套基於物聯網與深度學習的智慧養殖系統。2.可精確且快速的計算出所進貨之蝦苗數量。3.透過模糊推論系統計算出最佳投餌量。4.收集不同水質感測器的資料,長期記錄並觀察水質變化。
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