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海洋漁產業智能技術應用

本計畫以海洋漁業智能化為主軸分別以遠洋鮪延繩釣漁船、魷魚及秋刀漁船為對象,開發電子辨識、智慧溯源、省工與節能之設備,並應用於海洋漁產業,實現海洋漁業智能技術之理念,提升台灣漁撈產業的競爭力。 魚種辨識與智慧溯源已完成2,000筆、資料量達100MB;在產業成效方面,技轉廠商投入進行LED智能燈具開發與建置,研發投資約1千萬元;在省工方面,預估每艘船可減少10~15人外藉漁工;在節能方面,LED燈取代傳統集魚燈具,每航次油耗可減少約20%。透過海洋漁產業智能技術推動,不但可有效運用既有資源、減輕資源耗損,而且解決漁業人力老化短缺及促進青年漁民從漁意願,以提高漁業機具與智能機具之使用效能。

智能LED 集魚燈具開發

國立成功大學系統及船舶機電工程學系

國立成功大學漁船中心針對遠洋秋刀漁船研製具備光色調變與智能診斷系統之LED集魚燈具,使其可即時記錄LED燈的運作狀況,如燈具光色、照度、溫度與燈具使用時數。智慧型LED集燈具,創新性高且產品極具前瞻性,不但可搶佔發明專利與研發時程之優勢,更可提升海洋漁業智能技術與LED集魚燈市場的滲透率。 由實船實驗結果顯示,使用LED集魚燈的耗電僅約傳統集魚燈的10%,不但可減少一台副機,而且不會有紫外光。實驗船相較傳統燈具之對照船約可減少25%~28%的燃油,亦即每航次可節省600萬元油耗費用,且於第二航次平衡支出成本。

魚種辨識智能管理系統開發

國立台灣大學生物產業機電工程學系

本技術結合深度學習與電子觀察員系統自動辨識延繩釣中常見的11種魚種/類與量測魚體長。在魚種辨識的部分利用四種不同的卷積神經網路架構辨識魚種,準確率最高可達95.82%,而在1080Ti的圖像顯示卡上運行速度最快可達7.81毫秒/影像。 魚體長量測模型可自動偵測影像中魚體位置,再利用校正矩陣將影像校正,最後計算出魚吻與尾差間的距離推測實際魚體長(圖3),目前利用南方澳漁港卸魚貨時所取得的227張影像時測試,平均長度誤差為5.66%,魚體預測長度與實際測量長度分布圖如圖4。

魚類自動選別、排整技術

國立雲林科技大學機械工程系

魚體選別與排整裝箱是一項非常消耗人力的作業流程,每一條魚都需經過船上漁工依照尺寸級別標準進行分級後排整裝箱,人工的選別標準也常因漁工的認定標準而以所不同,導致整箱漁貨品質參差不齊,此外,漁船眾多的漁工不僅增加了漁船出海作業的成本,同時也影響了漁工在漁船上的生活品質。魚體自動化選別技術、魚體排整技術不僅能夠有效地降低作業時間及人力成本、提高漁貨鮮度及品質,也能夠避免船上漁工因長時間工作過度疲勞而產生的意外事故,大幅降低船長管理壓力。

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