Prosjektnummer
910474
V-tag: Automatisert registrering av biomasse i settefiskanlegg basert på datasyn-teknologi
Oppdrett av laks og ørret utvikler seg raskt, med større landbaserte kar, høyere tetthet og større fisk før utsett i sjø. Selv om dette gir bedre logistikk og reduserer risiko i sjø, gjør det også at det blir vanskeligere for oppdrettere å følge biomasse og vekst. I dag estimeres biomassen ved å håve og veie et begrenset antall fisk. Dette gir kun data fra et lite utvalg med stor usikkerhet, og forårsaker stress som kan skade velferd og vekst. Pålitelige, ikke-invasive metoder for biomasseovervåking er derfor et sentralt behov for akvakulturnæringen.
Flere kamerabaserte løsninger finnes, men disse er enten avhengige av at fisk manuelt ledes gjennom skanningsenheter, eller de mangler nøyaktighet. Slike systemer gir ofte uregelmessige data, er arbeidskrevende eller forstyrrer fisken. Det finnes per i dag ingen validert metode som leverer kontinuerlige, automatiserte og nøyaktige biomasseestimater i settefisk- og postsmoltanlegg.
V-tag-systemet representerer en ny tilnærming, der fisk passerer frivillig gjennom en kanal og fotograferes uten håndtering. Datavisjonsmodeller konverterer bildene til estimater av vekt, størrelsesfordeling og total biomasse. Dette gir kontinuerlige data med minimal innvirkning på velferden.
Forskningsspørsmålene i dette prosjektet er:
• Kan V-tag gi individuelle målinger av fiskens morfologi med <5 % feilmargin under realistiske driftsforhold?
• Kan V-tag gi totalbiomasseestimater med <2 % feilmargin under realistiske driftsforhold?
• Er alle størrelsesgrupper rettferdig representert i dataene, eller dominerer enkelte grupper?
• Hvordan presterer systemet under reelle forhold som høy tetthet, grumsete vann og begroing?
Flere kamerabaserte løsninger finnes, men disse er enten avhengige av at fisk manuelt ledes gjennom skanningsenheter, eller de mangler nøyaktighet. Slike systemer gir ofte uregelmessige data, er arbeidskrevende eller forstyrrer fisken. Det finnes per i dag ingen validert metode som leverer kontinuerlige, automatiserte og nøyaktige biomasseestimater i settefisk- og postsmoltanlegg.
V-tag-systemet representerer en ny tilnærming, der fisk passerer frivillig gjennom en kanal og fotograferes uten håndtering. Datavisjonsmodeller konverterer bildene til estimater av vekt, størrelsesfordeling og total biomasse. Dette gir kontinuerlige data med minimal innvirkning på velferden.
Forskningsspørsmålene i dette prosjektet er:
• Kan V-tag gi individuelle målinger av fiskens morfologi med <5 % feilmargin under realistiske driftsforhold?
• Kan V-tag gi totalbiomasseestimater med <2 % feilmargin under realistiske driftsforhold?
• Er alle størrelsesgrupper rettferdig representert i dataene, eller dominerer enkelte grupper?
• Hvordan presterer systemet under reelle forhold som høy tetthet, grumsete vann og begroing?
Hovedmål
Å ferdigstille og validere et robust, sanntids in-situ overvåkingssystem (V-tag) for automatisert måling av individuell lengde og vekt hos settefisk, og å verifisere at de aggregerte dataene reflekterer biomassefordelingen på populasjonsnivå i operasjonelle settefiskanlegg.
Delmål (med korresponderende arbeidspakker (AP-er))
Å ferdigstille og validere et robust, sanntids in-situ overvåkingssystem (V-tag) for automatisert måling av individuell lengde og vekt hos settefisk, og å verifisere at de aggregerte dataene reflekterer biomassefordelingen på populasjonsnivå i operasjonelle settefiskanlegg.
Delmål (med korresponderende arbeidspakker (AP-er))
• Å vurdere presisjonsnivået til V-tag sin nåværende ytelse i operativt miljø (AP1).
• Å forbedre vektberegning (AP2).
• Å verifisere nøyaktigheten av biomasseestimatene (AP3).
• Å presentere et ferdig produkt, klart for kommersialisering, som måler morfologiske egenskaper, vekt og biomasse hos laks i produksjonsenheter før sjøutsett (AP4).
• Å verifisere og optimalisere systemet for regnbueørret (AP5.
• Å forbedre vektberegning (AP2).
• Å verifisere nøyaktigheten av biomasseestimatene (AP3).
• Å presentere et ferdig produkt, klart for kommersialisering, som måler morfologiske egenskaper, vekt og biomasse hos laks i produksjonsenheter før sjøutsett (AP4).
• Å verifisere og optimalisere systemet for regnbueørret (AP5.
Norsk lakseoppdrett går mot større kar, høyere tetthet og lengre landfase for smolt og postsmolt. Selv om dette gir bedre logistikk og reduserer risiko i sjøfasen, gjør det det vanskeligere for oppdrettere å overvåke biomasse, vekst og velferd. Dagens prøvetakingsmetoder er stressende for fisken, arbeidskrevende og unøyaktige, noe som understreker behovet for automatiserte, ikke-invasive løsninger. V-tag løser dette ved at fisken frivillig svømmer gjennom en skanner hvor bilder analyseres med datavisjon for å gi sanntidsestimater på vekt, størrelsesfordeling og biomasse.
Systemet gir både kortsiktige og langsiktige fordeler. På kort sikt vil mer presise biomassedata forbedre fôringsstrategi, planlegging av flytting og tetthetskontroll, samtidig som håndteringsstress reduseres og dødelighet potensielt kan kuttes med opptil 40 % (omtrent 8 prosentpoeng absolutt). Svak eller deformert fisk (~3 % av populasjonen) kan også identifiseres tidligere, noe som sparer fôr og ressurser. På lengre sikt vil validerte biomassemålinger styrke presisjonsoppdrett, støtte avls- og fôrstrategier, og legge grunnlaget for videre utvikling, inkludert deteksjon av avvik, biometrisk identifikasjon og velferdsovervåking gjennom atferds- og miljødata. I stor skala kan V-tag redusere usikkerhet, dødelighet og fôrsvinn, samtidig som bærekraft og lønnsomhet i næringen styrkes.
Systemet gir både kortsiktige og langsiktige fordeler. På kort sikt vil mer presise biomassedata forbedre fôringsstrategi, planlegging av flytting og tetthetskontroll, samtidig som håndteringsstress reduseres og dødelighet potensielt kan kuttes med opptil 40 % (omtrent 8 prosentpoeng absolutt). Svak eller deformert fisk (~3 % av populasjonen) kan også identifiseres tidligere, noe som sparer fôr og ressurser. På lengre sikt vil validerte biomassemålinger styrke presisjonsoppdrett, støtte avls- og fôrstrategier, og legge grunnlaget for videre utvikling, inkludert deteksjon av avvik, biometrisk identifikasjon og velferdsovervåking gjennom atferds- og miljødata. I stor skala kan V-tag redusere usikkerhet, dødelighet og fôrsvinn, samtidig som bærekraft og lønnsomhet i næringen styrkes.
Prosjektorganisering
Prosjektet ledes av Norse Vision3F, den norske avdelingen av Vision3F, med ansvar for koordinering og systemimplementering. Vision3F, selskapet bak utviklingen av V-tag-teknologien, leverer teknologisk utvikling og teknisk støtte. De uavhengige forskningspartnere NMBU og NIVA bidrar med vitenskapelig validering, dataanalyse og kvalitetssikring. NMBU fokuserer på validering av biologiske parametere som vekt, vekst og velferd, mens NIVA vurderer miljømessig og operasjonell ytelse. De tre industrielle partneranleggene Sande Settefisk, Eidesvik Settefisk og Osland Settefisk fungerer som fullskala teststeder og gir operativ tilbakemelding. En styringsgruppe med representanter fra Vision3F, NMBU, NIVA, oppdrettsanleggene og næringen sikrer fremdrift, risikohåndtering og måloppnåelse.
Arbeidet er organisert i fem faglige arbeidspakker (AP-er).
AP1: Måling av nåværende ytelse av V-tag
Ansvarlig: Hans Van Soest (Vision3F)
Arbeidssteder: Sande Settefisk (Sandane), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Installere og drifte V-tag-systemet ved det første deltakende anlegget.
• Sammenligne automatiserte V-tag-målinger av fiskelengde, vekt og biomasse med manuelle referansedata.
• Undersøke hvordan plassering i karet påvirker målenøyaktighet.
• Bruke elektronisk merkede fisk til å studere om enkelte individer eller størrelsesgrupper er over- eller underrepresentert.
• Tilby et datasett for å forbedre V-tag sine KI-modeller og validere systemets nøyaktighet under driftsforhold.
AP2: Forbedring av individuelle vektestimater
Ansvarlig: Thomas Holemans (Vision3F)
Arbeidssteder: Eidesvik Settefisk (Bømlo), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Forbedre formler som kobler fiskens morfologi (lengde, høyde) til vekt, ved bruk av datasett fra to anlegg.
• Evaluere hvordan faktorer som størrelse, fenotype og vekststadium påvirker nøyaktigheten.
• Inkludere miljømetadata (f.eks. vannkvalitet, temperatur) for å teste deres innvirkning på V-tag-målingene.
• Utvikle forbedrede regresjonsmodeller som reduserer feilmarginer i vektestimatene.
• Produsere en validert formel som kan brukes på tvers av flere størrelsesklasser av atlantisk laks.
AP3: Utvikling og verifisering av biomasseestimater
Ansvarlig: Hans Van Soest (Vision3F)
Arbeidssteder: Eidesvik Settefisk (Bømlo), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Integrere V-tag-systemet i fiskeflyttesystemet for å muliggjøre eksakt telling under kar-til-kar-flytting.
• Teste om flere V-tagger kan telle fisk pålitelig med <2 % feilmargin.
• Bruke fisktelling til å beregne total start- og sluttbiomasse i en produksjonssyklus.
• Generere store mengder bilder for videre KI-trening.
• Validere biomasseestimatene mot kontrollerte fisketellinger og reelle produksjonsforhold.
AP4: Full systemvalidering
Ansvarlig: Øyvind Øverli (NMBU) og Matias Medina (NIVA)
Arbeidssteder: Eidesvik Settefisk (Bømlo), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Ta i bruk det komplette V-tag-systemet, forbedret gjennom AP1–AP3, over en hel produksjonssyklus ved det andre anlegget.
• Sammenligne systemets resultater (vekt, størrelse, biomasse) med manuelle referansesett og slakteresultater.
• Uavhengig validering vil bli utført av NMBU og/eller NIVA.
• Levere en endelig ytelsesvurdering og anbefalinger for implementering i næringen.
AP5: Tilpasning til regnbueørret
Ansvarlig: Hans Van Soest (Vision3F)
Arbeidssteder: Osland Settefisk (Bjordal), AquaGen (Trondheim), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Tilpasse V-tag-systemet, opprinnelig utviklet for laks, til regnbueørretproduksjon.
• Trene opp AI-modeller på nytt med annoterte bilder av ørret samlet under vekstsykluser.
• Utvikle en ny vektestimeringsformel spesifikk for ørretens morfologi.
• Validere ytelsen gjennom manuelle referansesett og full syklus-testing, tilsvarende AP4.
• Benchmarking av ørret-resultater mot laks for å vurdere bruk på flere arter.
Prosjektet ledes av Norse Vision3F, den norske avdelingen av Vision3F, med ansvar for koordinering og systemimplementering. Vision3F, selskapet bak utviklingen av V-tag-teknologien, leverer teknologisk utvikling og teknisk støtte. De uavhengige forskningspartnere NMBU og NIVA bidrar med vitenskapelig validering, dataanalyse og kvalitetssikring. NMBU fokuserer på validering av biologiske parametere som vekt, vekst og velferd, mens NIVA vurderer miljømessig og operasjonell ytelse. De tre industrielle partneranleggene Sande Settefisk, Eidesvik Settefisk og Osland Settefisk fungerer som fullskala teststeder og gir operativ tilbakemelding. En styringsgruppe med representanter fra Vision3F, NMBU, NIVA, oppdrettsanleggene og næringen sikrer fremdrift, risikohåndtering og måloppnåelse.
Arbeidet er organisert i fem faglige arbeidspakker (AP-er).
AP1: Måling av nåværende ytelse av V-tag
Ansvarlig: Hans Van Soest (Vision3F)
Arbeidssteder: Sande Settefisk (Sandane), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Installere og drifte V-tag-systemet ved det første deltakende anlegget.
• Sammenligne automatiserte V-tag-målinger av fiskelengde, vekt og biomasse med manuelle referansedata.
• Undersøke hvordan plassering i karet påvirker målenøyaktighet.
• Bruke elektronisk merkede fisk til å studere om enkelte individer eller størrelsesgrupper er over- eller underrepresentert.
• Tilby et datasett for å forbedre V-tag sine KI-modeller og validere systemets nøyaktighet under driftsforhold.
AP2: Forbedring av individuelle vektestimater
Ansvarlig: Thomas Holemans (Vision3F)
Arbeidssteder: Eidesvik Settefisk (Bømlo), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Forbedre formler som kobler fiskens morfologi (lengde, høyde) til vekt, ved bruk av datasett fra to anlegg.
• Evaluere hvordan faktorer som størrelse, fenotype og vekststadium påvirker nøyaktigheten.
• Inkludere miljømetadata (f.eks. vannkvalitet, temperatur) for å teste deres innvirkning på V-tag-målingene.
• Utvikle forbedrede regresjonsmodeller som reduserer feilmarginer i vektestimatene.
• Produsere en validert formel som kan brukes på tvers av flere størrelsesklasser av atlantisk laks.
AP3: Utvikling og verifisering av biomasseestimater
Ansvarlig: Hans Van Soest (Vision3F)
Arbeidssteder: Eidesvik Settefisk (Bømlo), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Integrere V-tag-systemet i fiskeflyttesystemet for å muliggjøre eksakt telling under kar-til-kar-flytting.
• Teste om flere V-tagger kan telle fisk pålitelig med <2 % feilmargin.
• Bruke fisktelling til å beregne total start- og sluttbiomasse i en produksjonssyklus.
• Generere store mengder bilder for videre KI-trening.
• Validere biomasseestimatene mot kontrollerte fisketellinger og reelle produksjonsforhold.
AP4: Full systemvalidering
Ansvarlig: Øyvind Øverli (NMBU) og Matias Medina (NIVA)
Arbeidssteder: Eidesvik Settefisk (Bømlo), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Ta i bruk det komplette V-tag-systemet, forbedret gjennom AP1–AP3, over en hel produksjonssyklus ved det andre anlegget.
• Sammenligne systemets resultater (vekt, størrelse, biomasse) med manuelle referansesett og slakteresultater.
• Uavhengig validering vil bli utført av NMBU og/eller NIVA.
• Levere en endelig ytelsesvurdering og anbefalinger for implementering i næringen.
AP5: Tilpasning til regnbueørret
Ansvarlig: Hans Van Soest (Vision3F)
Arbeidssteder: Osland Settefisk (Bjordal), AquaGen (Trondheim), Vision3F (Rotselaar, Belgia), Norse Vision3F (Måløy), NIVA (Oslo) og NMBU (Ås)
Aktiviteter
• Tilpasse V-tag-systemet, opprinnelig utviklet for laks, til regnbueørretproduksjon.
• Trene opp AI-modeller på nytt med annoterte bilder av ørret samlet under vekstsykluser.
• Utvikle en ny vektestimeringsformel spesifikk for ørretens morfologi.
• Validere ytelsen gjennom manuelle referansesett og full syklus-testing, tilsvarende AP4.
• Benchmarking av ørret-resultater mot laks for å vurdere bruk på flere arter.
Prosjektresultatene vil bli kommunisert bredt og effektivt for å maksimere verdien for akvakulturnæringen. Formidlingen vil rettes både mot direkte brukere i næringen, forskningsmiljøer og bredere interessenter, gjennom en strukturert plan som kombinerer tradisjonelle kanaler og digitale verktøy.
Næringsrettet formidling prioriteres. Resultatene vil bli presentert på FHF-møter og arbeidsmøter (workshops), samt på viktige bransjekonferanser som Aquaculture Europe, AI Aqkva, North Atlantic Sea Forum og Aqua. Partneranleggene vil fungere som viktige demonstrasjonsarenaer, hvor praktiske erfaringer med V-tag kan deles direkte med produsenter. Fremdriftsrapporter og sluttrapporter publiseres på FHFs nettside. Kortfattede sammendrag på norsk vil sikre tilgjengelighet for oppdrettere og driftsansatte.
Vitenskapelig formidling vil inkludere minst to fagfellevurderte publikasjoner i tidsskrifter som Aquaculture og Aquaculture Engineering. Den ene artikkelen vil omhandle nøyaktigheten av individuelle vektestimater, mens den andre vil rapportere om fullskala validering av V-tag-systemet. Digital formidling styrkes gjennom konsortiets eksisterende kanaler, inkludert nyhetsbrev, sosiale medier og nettsider hos partnerne.
Opplæring og dialog er nøkkelfaktorer for å maksimere nytteverdien. Prosjektgruppen vil arrangere webinarer og korte arbeidsmøter for oppdrettere og næringsaktører for å presentere delresultater, demonstrere teknologien og hente inn tilbakemeldinger for videre utvikling. Dette vil bidra til at V-tag-systemet tilpasses reelle behov i næringen og at kunnskapen overføres effektivt.
Næringsrettet formidling prioriteres. Resultatene vil bli presentert på FHF-møter og arbeidsmøter (workshops), samt på viktige bransjekonferanser som Aquaculture Europe, AI Aqkva, North Atlantic Sea Forum og Aqua. Partneranleggene vil fungere som viktige demonstrasjonsarenaer, hvor praktiske erfaringer med V-tag kan deles direkte med produsenter. Fremdriftsrapporter og sluttrapporter publiseres på FHFs nettside. Kortfattede sammendrag på norsk vil sikre tilgjengelighet for oppdrettere og driftsansatte.
Vitenskapelig formidling vil inkludere minst to fagfellevurderte publikasjoner i tidsskrifter som Aquaculture og Aquaculture Engineering. Den ene artikkelen vil omhandle nøyaktigheten av individuelle vektestimater, mens den andre vil rapportere om fullskala validering av V-tag-systemet. Digital formidling styrkes gjennom konsortiets eksisterende kanaler, inkludert nyhetsbrev, sosiale medier og nettsider hos partnerne.
Opplæring og dialog er nøkkelfaktorer for å maksimere nytteverdien. Prosjektgruppen vil arrangere webinarer og korte arbeidsmøter for oppdrettere og næringsaktører for å presentere delresultater, demonstrere teknologien og hente inn tilbakemeldinger for videre utvikling. Dette vil bidra til at V-tag-systemet tilpasses reelle behov i næringen og at kunnskapen overføres effektivt.