秋风起，蟹脚痒；菊花开,闻蟹来。河蟹一直深受我国消费者喜爱，2018 年，全国河蟹总产量在 80 万吨左右，总产值接近千亿元，江苏约占44%，依然领导河蟹产能。河蟹养殖业对水体水质观察、水产品生长情况的了解以及生产管理等方面，主要还是采用简单仪器结合人工经验操作的方法进行，信息化、智能化水平低，很难达到客观准确性、时效性以及连续性。
想象一下，如果可以实时采集水温、溶解氧、亚硝酸盐、氨氮、光照环境参数；自动开启或者关闭指定设备；如果可以知道池里螃蟹的数量、大小，自动喂食；通过模块采集、收发温度传感器等信号，实现对池塘或养殖池的远程控制，这样的水产养殖是不是轻松了许多。但是谁可以帮我们时时采集这样的数据呢？答案当然是水产养殖机器人。
水产养殖机器人综合水质传感器、计算机视觉、巡塘、投饵、施药、专家指导部分组成，基础功能还包括各种船体设备的驱动、控制、数据通信等功能。通过它的帮助可以节约人力成本，提高养殖效率。
河蟹养殖塘往往浑浊，看不到水下情况，大多凭经验摸瞎养殖。一旦过度喂养，水中残留过多的残饵与排泄物，细菌增生，水质恶化。在传统的水产养殖行业，许多企业仍然在使用手工计数，饲料的浪费比例平均在 20% 左右。养殖机器人运用强化的监控影像资料来训练机器协助渔民判断投饵时机，并透过机器学习来建立水产动物的成长模型，掌握池里水产动物的数量、分布、大小与移动速度。机器人将采集到的传感器及图像数据上传到云平台，云平台上的应用程序除了采集水质数据、控制，重点是通过水下摄像头拍摄的照片来分析螃蟹的大小、规格、密度、观察他们的习性。当然这些图片识别要经过前期复杂的处理，主要包括图片采集、图片人工标注与分类、神经网络训练和应用神经网络四方面。
由于河蟹主要在池塘底部活动，且水质条件较差，水中存在气泡和悬浮物等杂质。因此水体会对光线产生较大的衰减作用，对采集图像的质量有较大影响。此外河蟹的形状与姿态存在较大差异，这给河蟹的识别带来了较大的挑战。需要针对水下环境采用优化的算法对水下图像进行增强，以提高图像对比度，增强河蟹在图像中的细节表现，然后采用合适的深度学习模型对河蟹进行识别。掌握了这些情况后，水产养殖机器人会使得投饵更加精准、高效。
如何挑一只黄多油满的螃蟹呢？传统意义上，区分螃蟹雌雄要看其腹部脐的形状，但是当机器安装上“眼睛”和“大脑”，依靠机器视觉技术，从螃蟹背部纹理特征和体色差异，也能对性别进行智能分辨。同时长“眼睛”的光谱技术还可以用来判断螃蟹的蟹黄蟹膏含量、成熟度等内部品质。0.6秒即可辨别螃蟹信息并分级处理，多指标分选的准确率达到了95%以上。
让渔业机械装备“开眼看世界”，集成养殖技术、水质和环境监测，又像人一样独立思考，实现智能增氧、投喂、鱼病防治，直至调控后期的水产品加工、物流配送等功能，大幅降低水产养殖风险，提升养殖效率。
