龟鳖养殖智能孵化设备研究

Intelligent hatching equipment for farming turtles and soft-shelled turtles

摘要

目的 揭示龟鳖胚胎发育阶段与环境参数的生物响应规律，填补水产动物智能化孵化调控策略的理论空白，以期为水产养殖精准环境控制提供可复制的智能化技术路径，推动产业向标准化、生态化方向转型。 方法 基于物联网感知技术、多源信息融合与智能决策技术，构建环境动态感知、胚胎发育智能诊断及养殖装备协同控制于一体的龟鳖工厂化智能养殖系统。该系统通过多参数传感器网络实时采集孵化微环境数据，采用YOLOv5算法，实现胚胎发育阶段智能识别，实现环境参数自适应调节，其核心系统包括环境监测模块、AI智能识别模块和远程监控模块等。 结果 本智能设备的使用可显著提高人工养殖过程的孵化效率与标准化水平。与传统养殖模式相比，智能系统使龟鳖孵化成活率提高了15%，人工成本降低了70%，环境调控精度较人工操作提高3个数量级。 结论 本研究构建了龟鳖胚胎发育特征数据库，建立了温度-湿度-溶氧量多参数耦合调控模型，实现了孵化过程的全要素数字化监控。

Abstract

Objectives The biological response laws between the embryonic development stage of turtles and soft-shelled turtles and its environmental parameters were investigated and the theoretical gap in the intelligent hatching and regulation strategies for aquatic animals was filled to provide a replicable and intelligent technology paths for precisely controlling environment in aquaculture and promoting the transformation of the standardized and ecological industry. Methods An intelligent system of farming turtles and soft-shelled turtles with integrating environmental dynamic perception, embryonic development diagnosis, and equipment collaborative control was developed based on IoT sensing technology, multi-source information fusion, and intelligent decision-making technologies. The system used a multi-parameter sensor network to collect real-time micro-environmental data during hatching. The YOLOv5 algorithm was used to achieve intelligent recognition of embryonic development stages, enabling adaptive regulation of environmental parameters. Its core system includes an environmental monitoring module, an AI intelligent recognition module, and a remote monitoring module. Results The use of this intelligent system significantly improved the hatching efficiency and standardization level of artificial farming processes. The intelligent systems increased the hatching survival rate of turtles and soft-shelled turtles by 15%, reduced labor costs by 70% compared with traditional farming, and improved environmental regulation accuracy by three orders of magnitude compared to manual operations. Conclusions This article constructed a database of embryonic development characteristics of turtles and soft-shelled turtles, established a multi parameter coupled regulation model integrating temperature, humidity and dissolved oxygen, and achieved full element digital monitoring of the hatching process. It will provide a replicable technical paradigm for intelligent aquaculture.

Graphical abstract

关键词

龟鳖养殖 / 智能设备 / 物联网技术 / 自动控制 / 精准养殖 / 发育识别

Key words

farming turtles and soft-shelled turtles / intelligent equipment / IoT technology / automatic control / precision farming / recognizing development

中国作为全球规模最大的水产养殖国，2023年龟鳖类养殖产量达到56万t，产业规模突破千亿元，已成为推进乡村振兴与县域经济发展的战略性重要特色产业^[1]。然而，该领域仍面临严峻技术挑战：尽管《“十四五”数字经济发展规划》（2022）明确提出农业数字化水平转型要求^[2]，但龟鳖养殖业仍普遍存在传统养殖模式主导（>65%）、智能化装备渗透率低(<12%)等问题。

蔡雪芹等^[3]指出广东省龟鳖养殖具有野生资源恶化、标准化滞后、疾病多发等问题，建议建设种群库与原良种场、推进标准化与产业化、加强疾病防治及发展深加工。鉴于此，推进产业集约化与智能化转型具有双重战略价值：一方面通过构建基于物联网的环境监控系统，开发人工智能驱动的精准饲喂及分拣模型，建立大数据支持的疫病预警平台等技术体系，可实现养殖产量与过程标准化率显著提升；另一方面，这种技术革新不仅能有效保护龟鳖种质资源，还将通过建立环境友好型循环养殖系统，显著降低水体污染物排放量，提升生态效益。

近年来，工业机器人技术的突破推动了智能装备在规模化养殖中的应用^[4-6]。在水质调控领域，郭清达等^[7]构建了基于物联网的水质调控系统，通过多参数传感器网络与云端数据分析平台，实现了溶解氧、氨氮等7项关键指标的动态调控，使养殖水体合格率显著提升。洪一民^[8]设计了1种基于物联网NB-IoT(narrowband internet of things)技术构建的低功耗水污染监控系统，在安徽区域示范工程中实现运维成本降低56%。余开^[9]研发了精准投喂智能管控系统，通过融合鱼类行为识别与水质传感数据，使饲料转化率提高19%。吴建坤等^[10]在山塘水库利用智能自动化设备集成技术实践了四大家鱼的集约化生态养殖，单产达1 287 kg/666.7 m²。阎天宇^[11]设计的饲料投喂应用场景下的无人船控制系统，可执行实时定位、主动避障、路径规划的功能，实现了螯虾的精细化养殖，使工作效率显著提升40%。许达等^[12]设计了一种池塘养殖鮰的智能分选设备，其分选正确率高达93%，显著提高生产效率。

然而，现有研究在龟鳖集约化养殖关键环节仍存在显著技术瓶颈：一是传统人工巡检模式导致劳动力成本占比高达38%~45%；二是孵化环境温湿度调控精度不足，致使畸形苗发生率高达15.7%；三是苗种分拣依赖人工目视鉴别，误判率超过20%。针对上述问题，本研究创新性研发了龟鳖智能孵化⁃分拣集成系统，旨在降低养殖人员劳动强度、降低人工成本，保障苗种健康安全和生产性能，为规模化龟鳖养殖智能孵化及分拣技术与设备提供支撑。

1 材料与方法

1.1 设备结构

龟鳖养殖智能孵化-分拣集成设备如图1所示，主要包括智能孵化箱与分拣台。智能孵化箱主要包括：具可视窗的箱体、驱动箱盖开合的机构、多层可拆卸蛋架、多维度传感器、AI智能识别设备、滑杆机构、进出水管、雾化喷头、加热管、光源等；分拣台主要包括：机架、筛选、识别、转运机构、电推动杆、抓取机构等。

1.2 工作原理概述

如图2所示，本智能设备通过多源传感器网络实时采集孵化环境参数（温度、湿度、CO₂浓度及水体溶氧量），经边缘计算节点进行数据融合与特征提取，构建基于模糊PID的动态调控模型，实现孵化箱内环境参数的亚摄氏度级精准控制（温度±0.3 ℃，湿度±2% RH）。

AI智能识别模块搭载改进型YOLOv5算法，通过多光谱成像系统（波长400~900 nm）动态捕捉胚胎血管网络发育特征，结合ResNet-50迁移学习模型解析14项形态学指标，实现胚胎活力分级（准确率97.2%）与异常胚胎早期诊断（灵敏度93.5%）。执行机构采用柔性气动机械手与步进电机协同驱动，响应时间≤0.8 s，劣质苗种分拣。远程监控模块基于MQTT协议构建分布式通信架构，通过数字孪生界面实时映射物理环境，支持多节点协同决策（延迟≤150 ms）。

1.3 硬件设计

智能养殖孵化箱体采用双层隔热结构，内置多层蛋架，蛋槽间距优化为卵径的1.2倍，确保气体交换效率。硬件系统由以下核心模块构成：

1）温控系统。分区调控策略：采用上下双加热盘管（镍铬合金，功率密度3.5 W/cm²），通过热成像试验确定加热梯度分布，实现孵化箱空气区（上层）与水体区（下层）的独立控温。传感器网络，部署多模态传感器阵列，包括空气温度监测：DS18B20数字传感器（在-10~85 ℃内误差为±0.4 ℃），空间分辨率为5 cm×5 cm；水体温度监测：PT100铂电阻传感器量程为-200~850 ℃；允许偏差值△℃：A级±（0.15＋0.002│t│），B级±（0.30＋0.005│t│）；分布式热流传感器（MEMS技术）监测局部热平衡状态；控制性能：基于模糊PID算法实现温度动态调控，温度误差≤0.1 ℃（实测方差0.08 ℃），阶跃响应时间≤90 s。

2）湿度系统。雾化调控模块：采用压电陶瓷雾化喷头（雾滴粒径≤5 μm），结合超声波液位传感器（精度±0.5 mm）构建闭环控制系统，支持分阶段湿度设定（前期85% RH→后期70% RH），调控精度±2% RH。防结露设计：箱盖内侧集成PTC加热膜（功率25 W/m²），防止开盖操作导致的冷凝现象。

3）AI识别系统。具体如下：

①运动机构。三轴高精度丝杠滑台（重复定位精度±0.02 mm，最大速度200 mm/s）搭载防水红外摄像头（Sony IMX585，分辨率3 840×2 160 @60fps），支持微米级对焦（景深±50 μm）。

②光学成像。集成多光谱LED光源（波长405 nm/630 nm/850 nm），通过偏振滤波技术抑制水体反光干扰。

③算法优化。改进YOLOv5s网络结构，引入ECA注意力机制与CIoU损失函数，在自建数据集（含12万张龟卵图像）上实现卵裂阶段识别准确率96.4%（F1-score 0.947）。

4)筛选分拣系统。本分拣系统由筛选转运机构、识别机构和分离转移机构组成，旨在实现乌龟蛋受精状态的自动化检测与分类。系统通过机器视觉技术识别未受精蛋，并利用机械装置完成精准分拣，显著提升孵化效率与资源利用率。具体如下：

①筛选转运机构。第一皮带水平输送机：输送带表面设有区块化分布的椭圆蛋槽（第二蛋槽），每个区块包含多行排列的蛋槽，蛋槽底部设计透光孔（光孔），以便光源穿透进行图像采集；第二皮带水平输送机：接收未受精蛋的次级输送设备，结构与第一输送机相似，末端配备接蛋箱，箱内设倾斜导板，以减少蛋体碰撞。

②识别机构。暗箱结构：由开口向下的箱体构成，覆盖于第一输送带上方，左右两侧设遮光帘与通孔，确保内部暗环境以消除外部光线干扰。

③光源发生装置。采用高亮度LED阵列，其排布与蛋槽区块对齐，提供均匀背光以增强蛋体内部特征的可视性。

④图像采集模块。配备高分辨率CCD相机，与计算机连接，实时拍摄透光蛋体图像。基于机器视觉算法（如边缘检测与纹理分析）判断受精状态，识别精度可达95%以上。

⑤分离转移机构负压抓取装置。包含负压盘与电磁阀，通过真空吸附原理抓取未受精蛋。负压盘直径适配蛋体尺寸（通常为15~20 mm），抓取力经试验优化为0.5~1.0 N，避免蛋壳损伤。

⑥运动控制模块。由转盘与电动推杆组成，转盘由步进电机驱动，实现水平旋转（0°~180°）；电动推杆调节抓取高度（行程50~100 mm），确保精准投放至第二输送带。

5)自清洁系统。主要包括：

①机械结构。可转动面板（转角0°~180°，扭矩0.5 N·m）配合硅胶密封条（硬度30 HA），通过液压驱动（压力0.2 MPa）实现箱内残渣自动刮除至收集槽（容积2 L）。

②消毒模块。UV-C紫外灯（波长253.7 nm，辐射强度90 μW/cm²）进行周期性消毒（30 min/次），经ATP生物荧光检测，杀菌效率达99.7%（对比组下降2.4 log CFU）。

1.4 软件设计

1）控制算法。具体如下：

①协同调控模型。基于FPGA（Xilinx Zynq-7000）开发温湿度耦合控制模型，融合模糊PID与自适应前馈补偿算法，实现多变量解耦控制（耦合度≤5%），响应时间≤1.2 s。

②故障容错机制。采用卡尔曼滤波与LSTM预测模型，在传感器异常时维持环境参数稳定（最大偏差≤设定值5%）。

2）视觉系统。主要包括：

①特征提取。构建ResNet-50与时空特征融合模块，提取卵壳纹理分形维数（精度±0.02）、血管网络密度（误差±3.1 px/mm²）等14项形态特征。

②决策模型。基于迁移学习框架（ImageNet预训练+龟卵微调），分类准确率达97.2%（AUC=0.983），支持胚胎活力四级评估（健康/亚健康/异常/死亡）。

3）人机交互。远程监控平台：采用Python+QT开发跨平台系统，集成Modbus-TCP协议实现设备群控，数据可视化延迟≤0.5 s，报警响应时间≤200 ms。物联网架构：边缘层：STM32H7微控制器实现传感器数据预处理（采样率1 kHz）；传输层：基于MQTT协议（QoS=1）构建分级通信网络（WiFi 6+5 G冗余链路）；云平台：阿里云IoT平台部署时序数据库（TSDB），支持SQL与NoSQL混合查询；应用层：开发移动端APP（Android/iOS），集成AR功能实现设备状态三维透视。

2 结果与分析

2.1 智能养殖系统技术性能优势分析

本项目研发的龟鳖智能孵化-分拣集成系统通过物联网传感网络与模糊PID动态调控模型的协同作用，在关键性技术指标上实现突破（表1）。

试验数据显示：智能养殖系统将孵化环境控制精度提升至温度±0.3 ℃、湿度±2% RH，较传统模式（温度±2.5 ℃、湿度±8% RH）分别提升88%和75%。精准的环境控制显著抑制了病原微生物滋生，使畸形苗发生率从15.7%降至3.8%（降幅76%）。

在胚胎分拣环节，本研究构建的多光谱成像与改进YOLOv5算法实现两大创新：①胚胎活力分级，基于卵黄吸收率与血管发育特征的AI诊断模型，分级准确率达97.2%；②异常胚胎早期识别，通过胚体形态学异常检测，灵敏度达93.5%，误判率从传统人工分拣的20%降至4.8%。

2.2 养殖模式经济性分析

从产业化应用角度来看，智能系统的经济性优势显著（表2）。以年孵化量10万枚龟卵为例：人工成本从传统模式的28.5万元降至8.6万元，降幅达70%；综合效益方面，尽管设备初期投入增加32万元（含物联网传感器、PLC控制器及AI服务器），但通过能耗优化（电费节省18%）及病害损失减少（医疗成本下降41%），投资回收期仅2.3年。

此外，该系统标准化操作使单枚龟卵孵化边际成本降低0.15元，规模化生产（＞50万枚/年）成本优势进一步放大，为养殖企业集约化转型提供核心驱动力。

3 讨 论

本研究构建的龟鳖智能孵化-分拣集成系统在技术性能与经济性层面均取得显著突破。与同类研究相比，该系统的核心优势如下：

①环境控制精度。本研究提出的模糊PID动态调控模型将温湿度误差分别控制在±0.3 ℃、±2% RH，较郭清达等^[7]研发的水质调控系统（温控误差±1.2 ℃）提升3倍，且通过热梯度分区策略解决了传统单点测温导致的局部过热问题。同时，与朱新平等^[13]提出的胚胎发育最优湿度阈值研究结论高度吻合。

②胚胎分拣环节。基于改进YOLOv5算法的多光谱成像技术将误判率降至4.8%，优于许达等^[12]设计的鮰智能分选设备（误判率7.2%），这得益于血管网络密度与卵壳纹理分形维数等14项形态特征的深度提取。

尽管本系统在技术层面取得了一定的突破，但仍存在一定局限性，具体如下：

①设备成本约束。初期投入成本较高，这对中小型养殖场构成经济压力，这一现象与吴建坤等^[10]在山塘水库智能化改造中提及的“硬件成本占比超40%”问题一致，其根源在于高精度传感器与专用算法开发成本尚未通过规模化生产摊薄。未来可通过模块化设计（如分阶段部署温控与分拣系统）及国产替代（如采用海思芯片替代Xilinx FPGA）优化成本结构。

②算法泛化能力局限。当前模型依赖12万张龟卵标注数据，对鳄龟、黄喉拟水龟等物种的适应性不足，这与余开^[9]提出的“鱼类行为识别模型跨物种迁移误差率达28%”问题类似，需引入小样本学习（few-shot learning）与自监督预训练技术突破数据瓶颈。

③长期运维风险。UV-C紫外灯虽能实现99.7%杀菌效率，但连续运行500 h后硅胶密封条硬度下降15%（对照组下降3%），可能导致箱体气密性劣化。该问题在阎天宇^[11]研究的无人船控制系统中未被提及，推测与本研究采用的密闭环境加速材料老化有关，后续需通过材料表面改性（如氟碳涂层），延长部件寿命。

从产业转型视角，本系统的应用将推动龟鳖养殖业向3个方向演进，具体如下：

①标准化生产。通过全要素数字化监控，使孵化成活率稳定在92.5%以上（传统模式波动范围±8%），这与赵伟华等^[14]提出的“环境稳定性决定胚胎发育一致性”理论形成闭环。

②低碳化发展。环境精准控制使单位龟卵碳排放量降低0.23 kg CO₂e（较传统模式下降18%），契合《“十四五”数字经济发展规划》的生态转型目标^[2]。

③产业链延伸。结合洪一民设计的低功耗监测系统^[8]，未来可构建“孵化－养殖－加工”全流程智能管理体系，通过区块链溯源技术增强产品质量可信度，提升终端市场溢价空间。

未来研究需重点突破以下方向：一是开发基于数字孪生的虚拟调试系统，通过多物理场仿真（温度场、流场），优化设备参数配置效率；二是探索龟鳖胚胎表观遗传学指标（如DNA甲基化水平）与环境参数的响应机制，为智能化调控提供分子层面的理论支撑；三是构建“设备－养殖户－政府”协同平台，通过共享经济模式降低中小型养殖场技术应用门槛，最终实现智能化养殖技术的普惠性推广。

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