養殖稚魚の選別をAIとIoTで効率化する「稚魚自動選別システム」の実証実験を開始!近畿大、マイクロソフト、豊田通商

近畿大学水産研究所、豊田通商株式会社、日本マイクロソフト株式会社は、養殖現場での稚魚の選別作業に対し、AIやIoTなどを活用した業務効率化を図る「稚魚自動選別システム」を開発。現在、実証実験を開始していることを8月21日に発表した。

今回の実験は、養殖稚魚の選別作業工程にAIやIoTのデジタル技術を導入し、作業全体の効率化を図る。漁業という第一次産業における“働き方改革”の実現を目指したもので、第1段階として稚魚選別作業の要となるポンプ調節をリアルタイムで自動化、最も効率的な作業の実現に取り組んでいる。


同実証実験の背景

近畿大学水産研究所ではこれまで、多くの魚種の養殖研究を行っており、現在も研究の一環として、マダイ稚魚を生産し、大学発ベンチャーの株式会社アーマリン近大を通じて、全国の養殖業者に、日本の年間生産量の24%(約1,200万尾)を販売している。

その中で、稚魚を出荷する前に専門作業員が、生育不良のものを取り除くなど基準を満たす魚だけを選り分ける選別作業を行っていたが、作業員の経験と集中力が高度に要求される目検と手作業は、作業員への大きな体力的負担より、自動化が長年の課題となっていた。

そこで、豊田通商、日本マイクロソフトは同研究に参画、共同でAIやIoTを活用し、画像解析と機械学習技術を組み合わせた稚魚の自動選別システムを開発し、現在実証実験を行うこととなった。

【各社の役割】
豊田通商:近畿大学水産研究所との長年にわたるクロマグロの完全養殖事業も含め、研究所で行われている具体的な選定プロセスの知識と経験をもとに、自動化システムのハードウェア設計とプロトタイプ構築を担当。
日本マイクロソフト:目視作業の要件をもとにマイクロソフトのクラウドプラットフォーム Microsoft AzureのIoT機能、ならびにAI機能であるCognitive ServiceとMachine Learning を活用することで、ポンプの流量調節をリアルタイムで自動化するシステムを設計、開発。


同研究の概要

通常稚魚の選別作業は、いけすからポンプで吸い上げた稚魚をベルトコンベアに乗せ、作業員の前を通過する間に生育不良の個体を目視で見分け、選別を行っている。

特にポンプの流量調節は、吸い上げる水量が多すぎると、コンベアを通過する稚魚が多すぎてしまい、選別作業が追いつかない一方、吸い上げる流量が少ないと含まれる稚魚の数が少なすぎてしまうため、全体の作業効率が落ちる。開発中の自動選別システムでは、選別作業の最も重要な役目を担っている作業である、ポンプ制御の自動化から取り組みを始めた。

まずは、ベルトコンベア上の魚影面積とその隙間の面積をマイクロソフトのAIを活用して画像解析し、一定面積あたりの稚魚数を分析。さらに選別者の作業ワークロードを機械学習させ、作業のための最適値を割り出し、ポンプの流量調節作業を自動化するソフトウエアを試作。現在は実証実験を継続し、データの収集・分析を行うととともに、2019年3月までに改良した制御システムを本番環境に実装することを目指している。

【稚魚選別システム概要図】
① いけすから移送ポンプで、稚魚を出荷選別台へ
② 移送ポンプの吸入口と吐出口の2台の監視カメラで画像撮影
③ 画像は、リアルタイムでAzure Machine Learningで解析処理
④ 解析結果は、PC経由で移送ポンプ インバーターへ転送され、稚魚の流量を自動制御
⑤ 出荷選別台で作業員により、最終選別され、出荷用いけすへ移送


今後の展開

ポンプ制御システムに次ぐ第2段階として、現在目視で行っている生育不良の個体を取り除く作業においても、画像解析と機械学習を組み合わせて自動化することを計画しており、豊田通商と日本マイクロソフトは、同取り組みに関して継続して技術支援、並びに更なるシステム開発を行っていくとともに、今回の事例をもとに第1次産業のような労働集約型産業において、AIとIoTを活用した更なるソリューション提案を行っていくと述べている。


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ロボスタ編集部
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