| 作品介紹 |
在養殖漁業中，無論是從飼養魚苗、收成漁獲再到銷售過程，每一步都至關重要，尤其對於單價高且利潤可觀的魚種，其養殖效益更加顯著，據統計，臺灣養殖漁業每年的總生產量約三十萬公噸，其產值高達近三百億新臺幣。然而養殖過程容易受到未知因素影響，像是寒害等問題導致魚隻大量死亡，讓業者損失高達數千萬元。在慘重的損失下，若再無法有效控管銷售過程，將使收益更加艱困。在漁市中，分切工作主要依賴傳統的人工方式，這種繁瑣且耗時的工作增加生產成本，也限制魚產品的供應量和品質。為了解決這些問題，本作品主要研發重點為結合深度學習演算法、深度攝影機及自動化機器，設計出智慧型自動化切魚機，提出「切得好又切得巧」，協助解決業者的痛點，並增加業者效益為目標。利用人工智慧、深度學習、影像處理、演算法等方法，結合至自動化設備中，將切魚流程自動完成，能大幅降低人力成本、提升人員安全及讓魚片規格一致。所提方法可用於業者分切魚片的整個過程，先使用深度學習來辨識出魚頭和魚尾並將位置儲存起來，將魚隻資訊代入切魚演算法來準確推算魚片厚度線段位置，以降低人工判斷厚度線段時的不準確與提高判斷速度。最後代入自動切魚機進行自動分切魚片，不須經由人工操作輪切機，不但可減少消耗人力資源，亦可提高人員安全性。 |