Bildanalyse in der Aquakultur
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- Valentin Schräder
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1 Institut für Landwirtschaftliche Verfahrenstechnik Eiko Thiessen Bildanalyse in der Aquakultur 3. Büsumer Fischtag 7. Juni 2012
2 Wozu? PLF in der Aquakultur Landwirtschaftlichen Tierhaltung PLF: Precision Lifestock Farming Individuum angepasst, Sensoren & Aktoren, Management Aquakultur Sensoren für Wasserparameter, Regelbare Wasseraufbereitung, Futterautomaten Fisch wird per Auge betrachtet oder nach Schlachten vermessen bzw. stichprobenartig vorher. Kleinste Gruppe bis jetzt das Fischbecken (keine Einzeltierfütterung) Sensoren direkt für den Fisch? Automatisierung? Regelung nach Fischparametern?
3 Vision Sensoren gibt es, aber direkt für den Fisch? Production Management Feeding/Water Treatment Measuring and Control System Image Analysis FILM Ultrasound OEL Other Sensors like ph, O 2,... Fish in Basin
4 Stand der Forschung Automatische Bildanalyse zur Bewertung, Sortierung und Fischverarbeitung Misimi et al., 2007 und 2008
5 Stand der Forschung Größenbestimmung am Laufband Laser line is deformed by fish surface Volume is calculated Weight estimation of flatfish by means of structured light and image analysis - Frank Storbeck and Berent Daan 1990 Image of the whole fish Find head and tail Calculate length Automated measurement of species and length of fish by computer vision - D.J. White et al 2006
6 Stand der Forschung Fisch in situ Beddow et al Abstandsbestimmung mit Stereo Kameras Fischerkennung früher mit Hand, dann Kopf erkennen und Punktmodell anpassen und dann Vorverarbeitung und Kantendetektion Lines et al Costa et al Fa. Vaki, Island
7 Bildanalyse Bildanalyse als Sensor - automatisiert und objektiviert menschliches Auge - 24 h, 7 d - kann präziser sein - kann Unsichtbares ermitteln (IR, UV, Highspeed, Mikroskop, ) Bildanalyse Prozedur 1. Datenaqcuisition 2. Pre-Treatment 3. Filtern - Modelle 4. Binarisierung 5. Objektextraktion/selektion 6. Vermessen - Kalibrierung 7. Dokumentieren, Verwenden,
8 Kamerasysteme Standard Digitalkameras mit Weitwinkelobjektiv Camera-Setups 1. Camera above water 2. Camera in glasbottombox 3. Underwatercamera 1. camera light-proof box with transparent plate on bottom camera mit fisheye-objectiv Stereosystem mit LED-Beleuchtung
9 FIVOM: Fish In Vivo Online Monitoring Verschiedene Kamerasysteme ohne Beleuchtung Versuche bei ILV und Ex-Fa. ECOMARES, ruhende Steinbutt -> Unterwasserkamera mit Entzerrungskalibration wait for image with no motion difference image isolated fish not moving (after object extraction) transform to real-worldcoordinates (cm-units) raw image deskewed image documentation selection of typical fish-shape Event/FrameName Date Time Frame ObjNum ObjLength ObjWidth ObjArea ObjContourLength ObjLengthPix ObjWidthPix ObjAreaPix ObjContourLengthPix Fish in IC : Fish in IC : Fish in IC : Fish in IC time : fish size in cm-units fish size in pixel Fish in IC : of the raw image Fish in IC : Fish in IC : Fish in IC :
10 FIVOM: Fish In Vivo Online Monitoring Genauigkeit besser als 1 cm Praxis-Validation: manuelle Größenbestimmung - Kamerasystem Test, 3 weeks practical plant, 1839 fish in a 64 m² tank manual weighting: 725 g ± 265 g method A) all fish-detection B) without replicants, weighted mean C) without replicants and false detections (manually selected), weighted mean fish fish/h mean weight (*) SD of weight (*) g (10 %) 366 g (38 %) g (5 %) 352 g (33 %) g (-4 %) 253 g (-5 %) * relative difference to manual weighting 2 m es ut in te la r Dieses Projekt war Teil von e-region Schleswig-Holstein plus, ein Programm des Ministeriums für Wissenschaft, Wirtschaft und Verkehr und der Innovationsstiftung Schleswig-Holstein gefördert von der ISH und der EU aus dem Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE)
11 FILM: Fish In Line Monitoring Unterwasser-Stereokamerasystem mit Beleuchtung Versuche bei GMA, auch schwimmende Fische Lichtverteilung Lampenanzahl (berechnet) 6 LEDs 1 LED Berechnete Lichtverteilungen links: 6 LEDs ringförmig angeordnet; rechts: 1 LED zentriert
12 FILM: Fish In Line Monitoring Lichtverteilung Strahlwinkel (gemessen)
13 FILM: Fish In Line Monitoring Lichtfarben Kontrast zwischen Fischen und Boden bei entsprechender Beleuchtung Fisch Boden Licht Rot Licht Weiss Licht Grün Licht Blau Licht Gelb Licht IR Dunkel Weiss Dunkel Grau Dunkel Schwarz Dunkel Grün Hell Weiss Hell Grau Hell Schwarz Hell Grün
14 FILM: Fish In Line Monitoring Abstandsmessung durch Stereogeometrie Linke Kamera 0 Rechte Kamera 1 Mean reprojection error analysis: Intensity- camera 0 : 1.19 pixel Intensity- camera 1 : 0.97 pixel Entspricht etwa 1 mm Messgenauigkeit in 1 m Abstand Dieses Projekt wird gefördert durch das Ministerium für Wissenschaft, Wirtschaft und Verkehr des Landes SchleswigHolsteins
15 FILM: Fish In Line Monitoring Fischerkennung mit Chamfer-Matching Originalbild
16 FILM: Fish In Line Monitoring Vorverarbeiten und Kanten filtern
17 FILM: Fish In Line Monitoring Durch Training wird Modell-Datensatz erstellt
18 FILM: Fish In Line Monitoring angepasste Kantensegemente mit Mittelpunkt
19 FILM: Fish In Line Monitoring Auswahl des Besten Dieses Projekt wird gefördert durch das Ministerium für Wissenschaft, Wirtschaft und Verkehr des Landes Schleswig- Holsteins
20 Zusammenfassung und Ausblick Bildanalyse als automatisierte Sensortechnik Probleme Lichtverhältnisse (Brechung, Intensität) lösbar, Trübung nicht Größenbestimmung klappt Stichprobenstatistik Schwimmverhalten noch in Entwicklung Geplant: Futterverhalten Restlos Aufenthaltswahrscheinlichkeit % 1 Steinbutt 48 h
21 Institut für Landwirtschaftliche Verfahrenstechnik Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! FILM wird gefördert durch das Ministerium für Wissenschaft, Wirtschaft und Verkehr des Landes Schleswig-Holsteins FIVOM war Teil von e-region Schleswig-Holstein plus, ein Programm des Ministeriums für Wissenschaft, Wirtschaft und Verkehr und der Innovationsstiftung Schleswig-Holstein gefördert von der ISH und der EU aus dem Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE)
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