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魚の健康状態監視とは?課題と対策・製品を解説

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物体検出・追跡における魚の健康状態監視とは?

画像処理技術を活用し、水槽内の魚を自動で検出し、その動きや外見の変化を継続的に追跡することで、魚の健康状態を早期に把握し、異常の兆候を検知する技術です。これにより、病気の予防や早期発見、養殖効率の向上を目指します。

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WiFiビデオカメラ『MinVID WiFi5MP』

WiFiビデオカメラ『MinVID WiFi5MP』
『MinVID WiFi5MP』は、ほとんどの顕微鏡に取り付けることができ、WiFiで画像を送信することができるWiFiビデオカメラです。 (別売りの接眼筒アダプターを使用することにより、接眼レンズにも装着可能) 無償の”UCamPlus"アプリをAppストアもしくはGoogle playストアからダウンロードすることで、ほとんどのiOSデバイス(iPhone/iPad)またはAndroid携帯/タブレットに接続でき、動画や静止画を見ることが可能なほか、一般的なパソコン用ソフトウェアが付属しています。 【特長】 ■顕微鏡画像をパソコンやタブレット、スマホに取り込める ■高解像度と高速フレームレートを両立 ■同時に複数のデバイスにストリームライブ映像を提供   など ※詳しくはPDFダウンロード、またはお問い合わせください。

光学フィルター

光学フィルター
全製品在庫あり 短納期可能なオンライン・カスタムサイジング オンライン見積・注文 10年保証

顕微鏡用カメラ

顕微鏡用カメラ
当社が取り扱う、『顕微鏡用カメラ』をご紹介します。 「TrueChrome II Plus」は、お持ちの顕微鏡にCマウントで接続するだけで 簡単に使用可能。CCDカメラから直接HDMIケーブルでモニターに画像を 表示する事ができ、フルHD 30fpsだから高解像度でもリアルタイム画像に もたつきがありません。 この他にも、「Michrome CMOSカメラ& Mosaic Software」と 「CMOSカメラ&ToupView Software」をラインアップしています。 【TrueChrome II Plus 特長】 ■PC不要で直接モニターを見ながらマウスで操作が可能 ■蛍光撮影に強い ■お持ちの顕微鏡にCマウントで接続するだけで簡単に使用できる ■CCDカメラから直接HDMIケーブルでモニターに画像を表示 ■フルHD 30fpsだから高解像度でもリアルタイム画像にもたつきがない ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

全種類正面・側面レンズ水中カメラの仕様作成書

全種類正面・側面レンズ水中カメラの仕様作成書
『全種類正面・側面レンズ水中カメラの仕様作成書』は、工業用内視鏡・ ボアスコープ・カスタマイズスコープの製造・販売を行っている近藤研究所の仕様作成書です。 φ6mm正面レンズ水中カメラやIPφ16mmワイド正面レンズ水中カメラなどの仕様作成書をはじめ、水中カメラの基本レイアウト図やレンズスコープの固定方法などを掲載しています。 【掲載内容】 ■全種類正面・側面レンズ水中カメラの仕様作成書 ■正面・側面レンズ水中カメラの基本レイアウト図 ■φ6mm正面レンズ水中カメラの仕様作成書 ■IPφ16mmワイド正面レンズ水中カメラの仕様作成書 ■IPφ16mm正面レンズ水中カメラの仕様作成書 ※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

画像解析パッケージソフトウエア『コスモス』

画像解析パッケージソフトウエア『コスモス』
『コスモス』は、ライブラリー社製の画像解析(動画・静止画) パッケージソフトウエアです。 当製品は、ビデオカメラで撮影された画像データからオフラインで 2次元の動作や行動を計測する「Move-tr/2D」をはじめ、 魚や線虫、蛇、紐状物体などの体幹の曲がり具合や向き、進行方向を計測する 「Wriggle Tracker」などがパッケージされたWindows対応の製品です。 【パッケージ内容】 ■2次元動画計測ソフトウェア「Move-tr/2D」 ■2次元歪み計測ソフトウェア「Strain-mp」 ■紐状物体計測ソフトウェア「Wriggle Tracker」 ■3次元動画計測ソフトウェア「Move-tr/3D」 ■流体計測ソフトウェア(PIV)「Flow-vec」 ■統合型流体計測ソフトウェア(PIV/PTV)「Image-Flow」 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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物体検出・追跡における魚の健康状態監視

物体検出・追跡における魚の健康状態監視とは?

画像処理技術を活用し、水槽内の魚を自動で検出し、その動きや外見の変化を継続的に追跡することで、魚の健康状態を早期に把握し、異常の兆候を検知する技術です。これにより、病気の予防や早期発見、養殖効率の向上を目指します。

​課題

個体識別と追跡の困難さ

多数の魚が密集する環境下で、個々の魚を正確に識別し、その動きを継続的に追跡することは技術的に難しい。

外見変化の微細さ

魚の健康状態の変化は、色合いの変化や傷、鱗の剥がれなど、微細な外見上の特徴として現れるため、人間の目では見逃しやすい。

環境要因の影響

水質、照明、水槽内の障害物などが、画像認識の精度に影響を与え、正確な健康状態の評価を妨げる可能性がある。

データ量の膨大さと解析負荷

長期間にわたる監視には大量の画像データが必要となり、その解析には高い計算リソースと専門知識が求められる。

​対策

高精度な物体検出アルゴリズム

ディープラーニングを用いた最新の物体検出アルゴリズムを導入し、密集した魚群や複雑な環境下でも個体を高精度に検出する。

特徴量抽出と異常検知

魚体の色、形状、動きのパターンなどの特徴量を抽出し、正常な状態からの逸脱を検知する異常検知モデルを構築する。

環境補正技術の適用

画像の前処理として、照明の変動やノイズを除去する技術を適用し、環境要因による認識精度の低下を抑制する。

効率的なデータ管理と分析システム

クラウドベースのシステムやGPUを活用し、大量のデータを効率的に保存・処理・分析できる環境を構築する。

​対策に役立つ製品例

画像認識モジュール

魚体の検出、識別、および特徴量抽出を自動で行うためのソフトウェアモジュール。様々な監視システムに組み込み可能。

リアルタイム監視システム

カメラ映像をリアルタイムで取り込み、AIによる分析結果を可視化・通知する統合システム。異常発生時のアラート機能も搭載。

行動パターン分析ツール

検出された魚の動きの軌跡や頻度を分析し、異常な行動パターンを特定することで、ストレスや病気の兆候を早期に発見する。

データ蓄積・分析サービス

長期間の監視データを安全に蓄積し、機械学習による高度な分析を行うことで、魚群全体の健康状態の傾向や改善策の提案を行うクラウドサービス。

⭐今週のピックアップ

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