Til hovedinnhold

Yngelsens

Yngelsens

Ny sensorikk og maskinlæring for optimal utfôring, redusert slamproduksjon og bedre vannmiljø i lukkede anlegg.

Illustrasjon av kamerasystem i oppdrettsmerd
Konseptskisse: Fiskens atferd registreres som mål på vannmiljø, fòrrespons og velferd ved hjelp av maskinsyn. Sedimenterte partikler (fòrpellet, feces) suges opp i tankens rensesystem og klassifiseres.

Hovedfokus i YNGELSENS vil være å utvikle nye, kamerabaserte sensorer for å overvåke og tallfeste fiskeatferd og knytte atferd opp mot regulering og optimalisering av utfôring for å redusere slamproduksjon og bedre vannkvalitet. Disse sensorene finnes ikke i dag og vil kunne gi uvurderlige, objektive målinger i sanntid.

Mål

Utvikle nye, kamerabaserte sensorer for optimal utfôring, redusert slamproduksjon og bedre vannmiljø i lukkede anlegg.

Delmål:

  • Videreutvikling av pelletsensor
  • Identifisering av state of the art maskinlæringsmetodikk (atferd / videostrøm)
  • Design av kamerasystemer (maskinvare) for optimal bildekvalitet i produksjonsmiljø
  • Utvikle metodene klare for test i produksjonsmiljø
  • Test i industrielt produksjonsmiljø
  • Publisering; populærvitenskapelig artikkel og foredrag i relevant fora

Innovasjon

YNGELSENS omfatter utvikling av sensorikk og bruk av maskinlæring for å automatisk observere og styre yngelproduksjon. Dette er nye løsninger og potensielt produkter som kan inngå i styringssystemer for RAS-anlegg, utfôringssystemer eller andre systemløsninger for yngelproduksjon. 

Løsningene vil kunne resultere i verktøy for oppdretter som gir automatisert overvåkning av atferd. Per i dag finnes ikke sensorløsningene for kvantitativ observasjon av fisk. 

Prosjektpartnere:

  • Mowi AS
  • Skala AS
  • NTNU (inst. for teknisk kybernetikk)
  • SINTEF Ocean AS

Finansiert av HAVBRUK-programmet til Norges Forskningsråd.

Publisert 7. mars 2019

Prosjektvarighet

2019 - 2022

Budsjett:
NOK 12,1 mill.