Journal of National Fisheries University 72（2）29-37（2023）

本論文

中～大型魚養殖における水中ロボットを用いた
斃死魚回収システムに関する構成と基礎的研究
藤原慎平1

Idea and basic research on the dead fish collection systemusing underwater robot in medium to large fish aquaculture
Shinpei Fujiwara1
Abstract : In aquaculture, leaving dead fish that have sunk to the bottom of the net for a long time causes harmful
components from the dead fish body. This risk making other fish in the aquaculture net sick. The early collectionof dead fishes is required, but when divers work in the sea, high water pressure and low water temperatures makeit difficult for them to work for a long time, and the work efficiency of the entire aquaculture facility is reduced dueto the need for manpower.
To protect aquaculture fishes from disease, it is useful to install devices and robots to detect and collect the deadfish at an early stage. If the target is small fishes, there is a pumping method. But if the target is medium to large
fishes, it is not reasonable. Therefore, we devised a system for collecting dead fishes using AUV(autonomousunderwater vehicle) and wire. This report describes the configuration and operation of this system, and conducts
simple experiments to confirm its feasibility.
Key words : Aquaculture, Underwater robot, AUV, Collection of dead fishes, Work efficiency

緒言

要となるポンプのサイズや動力を考えると合理的ではない。現行ではアーム型のマニピュレータを搭載した大型魚類の養殖において，養殖網の底に沈んだ魚の死骸を長ROV(Remotely Operated Vehicle)を使って斃死魚回収の研期間放置することにより，魚体内部で有毒な物質（アンモ究が進められているが，機体が大型ゆえ取り回しが容易でニウムイオン等）や感染症の元となる細菌（コイヘルペスはなく，またROVなので操縦者が必要となる1)。本研究室

ウィルス等）が発生し，養殖網内部の他の個体に悪影響をではこの研究と差別化を図るため，操縦者のいらない小型及ぼす危険がある。これは一尾あたりが高額な大型魚でもAUV (Autonomous Underwater Vehicle)とワイヤーを用同様であり，養殖業者は日々奮闘している。斃死魚の早期いた斃死魚回収システムを考案した。本報告では，このシ回収が求められるが，海中でダイバーが作業する場合には，ステムの構成と運用方法について述べ，システムを構成す

海況によっては高水圧や低水温の影響により作業が困難にる各機構のプロトタイプを製作し，運用の可否を確認するなる可能性も考えられる。またこの作業に人員を割く必要ために回収するための機構を備えた機体とワイヤーの代用があるため，養殖施設全体の作業効率も下がる。

を用意し，対象魚を回収できるか見極めるための簡易的なこれらへの対策として，早期に斃死魚を発見・回収する実験を実施する。

システムの導入は有用と考えられる。対象が小型魚の場合はポンプで吸引する手段があるが，中～大型魚の場合は必2023年8月28日受付，2023年12月11日受理
1 水産大学校海洋機械工学科 (Department of Ocean Mechanical Engineering)† 別刷り請求先 (corresponding author) ： fujiwara@fish-u.ac.jp

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システムについてシステム全体の構成としくみ外線センサーであれば活用できると考えられる。
また，ウィンチで回収した斃死魚は陸揚げできる訳ではなく水面までの回収に留まるため，最終的には人力で船上に揚げる必要

斃死魚回収システムで使用する水中ロボットの概要図をがある。銛は搭載できる数に限りがあるものの，大型魚のFig.1に，システム全体の概要図をFig.2に示す。Fig.1のド場合は網の中の個体数が小型魚と比べ少なく，一度に斃死ローン型AUVには機体底面にカメラ，ライト，そして斃する数も少ないと考えられる。

死魚回収に用いるための銛が備わっており，複数の銛はワイヤーで連結されている。サーボモータを用いた機構とス水中ロボットの運動方程式の検討

ラスターの鉛直方向推力により銛を対象となる斃死魚に突Fig.1に示すドローン型AUVは４台のスラスターの回転き刺すことができる。Fig.2左図の構成では，機体とワイ軸が全て同じ方向を向いており，これは水中ドローンよりヤーの他に養殖網の淵にウィンチを設置し，これはワイは空中ドローンの形状に近い。一般的な水中ドローンはスヤーを巻き取るために用いる。Fig.2右図Phase 1～ Phase

ラスターの向きが２～３方向に分かれているものが多い

4は斃死魚回収の順序を示しており，Phase 1で機体が底付が，これは全方向からの水流に対応しながらのホバリング近を底面に沿って移動していき，Phase 2でカメラとライを実現するためである。しかし本研究では，AUVから斃トにより対象の斃死魚を発見，Phase 3で斃死魚に銛を打死魚に対して銛を突き刺す際に，鉛直上向きのスラスターち込みそのまま次の走行に移り，Phase 4で底面を走破し推力が小さいと力負けして銛が対象魚に刺さらないため，たら水面に浮上して，無線でウィンチに巻き取り指示を与鉛直上向きに大きな推力を確保すべく４台のスラスターのえる。底面をまんべんなく走行するために，機体にはジャ向きを揃えている。また，生け簀内は外に比べて海流の影イロセンサーと測距センサーを搭載する。市販の測距セン響が少ないと推測し，横方向に大きな推力は必要ないと判

サーは赤外線を用いるタイプが多く，水中では赤外線は水断した。

分子に吸収される傾向が強いため多少不向きであるが，計よって本検討で採用するドローン型AUVの運動方程式

測範囲は0.5m程度を想定しているため放射強度の高い赤には空中ドローンと同等のもの，つまり同じ回転軸方向のFig. 1 A
 UV to collect dead fishes. It is equipped with camera, LED light, four thrusters, andmechanisms to spear harpoons to fishes.

水中ロボットを用いた斃死魚回収システム

31Fig. 2 C
 onstitution and drive order of the dead fish collection system. Phase1: Robot moves the bottom of theaquaculture net. Phase2: Robot discovers a dead fish using a camera and a LED light.
Phase3: Robot spears a dead fish with a harpoon and shift to the next run. Phase4: Robot goes up on the surface of
the water and sends instruction to reel wire to a winch using wireless communucation.
４台のプロペラを有するマルチコプター型ドローンの運動方程式が適用できると判断した。Fig.3にドローンの運動
方程式における座標系を示す2)3)。
Fig.3における(ξ,η,ζ)はドローンのベースに配置された局所座標系であり，ドローンの重心を原点とする。４台のスラスターに対応する位置にζ軸方向の推力Fiとスラスターの回転によって生じるζ軸まわりのトルクTiを与える。また，全体座標系(x,y,z)のz方向においてはドローンに重力mgと浮力Fbが働く。
これらの条件を元に，ドローンの並進運動方程式を式(1)Fig. 3 S implified drone model with four thrusts andtorques, gravity, buoyancy.に，回転運動方程式を式(2)に示す2)3)。
方向では流体による抗力を，z方向では抗力に加えスラス(m+max)ax=Fx , (m+may)ay=Fy , (m+maz)az=FzIξω̇ξ = Tξ+ (Iη-Iζ) ωη ωζIηω̇η= Tη+ (Iζ-Iξ) ωζ ωξIζω̇ζ= Tζ+ (Iξ-Iη) ωξ ωη

}(1)

ター推力，重力mg，浮力Fbを含む。
式(2)において，Iξ , Iη , Iζ は回転の主軸まわりの慣性モーメント，ωξ , ωη , ωζ は主軸まわりの角速度，ω̇ξ ,(2)ω̇η , ω̇ζ は主軸まわりの角加速度，Tξ , Tη , Tζ はスラス
ターによるトルクを示す。本研究の用途ではドローンの回転運動はほぼ使わず並進移動のみで運動制御を目指すた

式(1)において，m はドローンの質量，max , may , mazはめ，付加慣性モーメントの影響は極めて小さいと仮定して全体座標系(x,y,z)で表したドローンの付加質量，ax , ay , az無視できるものとする。また，ワイヤーは十分にたわんだは全体座標系(x,y,z)で表した加速度成分，Fx , Fy , Fz は重状態でドローンを駆動させるため，ワイヤーの張力も無視心に作用する合力を全体座標系で表した成分であり，x,yできるものと仮定している。

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また，流体による抗力Fdξ , Fdη , Fdζ は簡単化のために並別する目的で実用化されている画像認識は，応答までに数進運動のみに与え，次式(3)のように局所座標系方向の抗力秒の遅れがあるため，このシステムでは適用できない。

成分のみを考慮する。
ξdξ
D2ηdη
D2ζdζ
D2F = ρC (vξ-Uξ) Aξ/2
F = ρC (vη-Uη) Aη/2F = ρC (vζ-Uζ) Aζ/2

二つ目が必須である理由は，本ロボットは水中ロボット}であり，陸上とのネットワークが遮断された状態で運用するためである。実用化されている外部ネットワークを通じ(3)て判別するシステムでは，高精度な画像認識が可能である。
しかし水中では電波が使えないため外部ネットワークは使用できない。ケーブルを用いて水面から電波を飛ばす方法

ここでρは流体（真水または海水）の密度，vξ , vη , vζも考えられるが，ただでさえロボットにはワイヤーを装着

は一様流れを想定したドローン速度のξ,η,ζ 成分，Uξ ,しているため，運動の妨げになる要素は可能な限り排除しUη , Uζ はドローンの周りを流れる水流の流速のξ,η,ζたいところである。

成分，Aξ , Aη , Aζ はξ,η,ζ軸からみた投影面積，CηD

ξD,ζDC , C はξ,η,ζ軸からみた抗力係数である。

これらの理由により，リアルタイムかつ内蔵マイクロコントローラのみでの画像認識が求められ，これを実現する

以上の式(1) ～ (3)より，ドローン型AUVの運動方程式をためにはマイクロコントローラ内で扱うデータ量をいかに組み立て，今後の製作にて運動制御プログラムを作成する圧縮し軽くできるかが重要となる。そこで本検討では，カための足掛かりとする方針をたてた。初期条件として必要メラから画素データを得る際にハフマン符号化法を用いるな情報の一部にはスラスターの推力とトルクが挙げられ，ことで，画素データの圧縮を試みた。ハフマン符号化法とこれらは運動方程式の引用元ではプロペラの回転数をもとは，データの出現頻度に着目したデータ圧縮方法で，出現に算出していたが，本研究では分力計を用いた水中試験に頻度が高いデータには少ないビットの符号を，出現頻度がよりこれらを計測する予定である。

低いデータには大きなビットの符号を割り当てる方法である4)。例えばFig.4のように，それぞれの値を持つ４つ画素画像データの圧縮の出現確率が与えられた場合，これらをそのまま符号化（２AUVで網の底に沈んだへい死魚を発見して回収するシ進数に変換する）を実行すると小さい値でも桁数は２桁でステムを実現するための画像認識における必須条件とし統一されるため，単位データあたりのビット数は２ビットて，一つ目にリアルタイム認識であること，そして二つ目となる。対してハフマン符号化を実行した場合，単位デーにロボット内部のマイクロコントローラのみで完結していタあたりのビット数はFig.4の出現確率とハフマンコードることが挙げられる。の欄より，1桁×0.65＋2桁×0.2＋3桁×0.1＋3桁×0.05＝1.5

一つ目が必須である理由は，ロボットが移動しながらのとなり，そのまま符号化する場合よりも単位データあたり認識になるため，そして銛の照準を合わせながら対象魚にのビット数を0.5だけ小さくすることができる。ハフマン打ち込むためである。現在，出荷する水産物や農作物を選符号化の流れとしては，まず各データを出現確率の高い順

Fig. 4 C oncept of the Huffman encoding. First, each data set is arranged in order ofappearance probability to create a tree structure. Next, 0 and 1 are assigned tothe branches, and the Huffman code is completed by tracing the routes.

水中ロボットを用いた斃死魚回収システム

33に並べ，Fig.4の下表のようなツリー構造を作成する。次定した閾値を越えた箇所のみ数値が赤色になっており，ビにツリーの枝分かれする箇所に０と１を割り当て，ツリーニールテープの丸い形状が検出されていることが確認できを辿ったときに現れる符号がハフマン符号となる。

る。応答までの時間は0.5～0.7秒で，水中ロボットの移動速度が空中ドローンに比べてそこまで速くないことより，画像認識方法の検討移動しながらの検知は十分可能であると推測できる。

このハフマン符号化法を用いて，実際にマイクロコント

次に，この画像認識を実際の魚でも適用可能にするため，ローラ単体でのリアルタイム画像認識の可否を確認するたプログラムに改良を施す。本システムの対象となる養殖魚めの試験を行った。マイクロコントローラとしてはmbed

はマグロ（Thunnus thynnus），ブリ（Seriola quinqueradiata），NXP LPC1768を，撮影カメラとしてはLogicool C270 HDカンパチ（Seriola dumerili），マダイ（Pagrus major）など720pを使用した。マイクロコントローラは動作周波数が挙げられ，これらの魚に共通する画素を検知するプログ96MHz，RAMは64kB，そしてUSB接続でカメラを接続可ラムを検討した。通常，カメラから得るデータは赤/緑/青能である。動作確認のため，赤色を検知するプログラムをの強さで表すRGB方式が用いられる。しかし水中で対象魚作成し，検知する赤色画素の閾値は200，データをとる周を検知する場合，緑と青は海藻や水の色と被ってしまうた期は0.5秒とした。Fig.5は赤いビニールテープをカメラのめ水中での検知には不向きであり，また赤は対象魚の種類前で転がしてみたときの映像で，奥のパソコン画面では設が 限 ら れ て し ま う。 そ こ で， 画 素 の デ ー タ をRGBか らYCbCrに変換する方法を採用した。YCbCrにおいて，Yは輝度，Cbは青の色差，Crは赤の色差を表し，輝度とは人間の目が明るさとして感じる数値である。魚の体表面は滑らかな形状のものが多く，魚にライトを当てた際に発生する照り返しを輝度として検知することで，多くの対象魚に適用できる画像認識プログラムになると考えた。Fig.6は作成したプログラムの概念図であり，元々縦120×横160画素であった画像データを図のように分割し，それぞれの区画の画素においてRGBからYCbCrへの変換を施し，Yチャネルの統計量と平均値をプログラムに用いた。
このプログラムの有用性を確認するため，実際に魚を使った画像認識実験を行った。Fig.7はこの実験の概要図であり，水中に固定した漁網の上に鮮魚を置き，漁網の下Fig. 5 T he red tape is detected by image recognition. The
response time was 0.5 to 0.7 seconds, indicating thatimage recognition was possible in almost real time.には黒いフェルトシートを敷き，上からカメラとライトにより対象魚の画像認識を行った。実際の水域において透明度が高い場合，カメラで上から見下ろすと水底は光が吸収

Fig. 6 Schematic diagram of image recognition for finding fish.

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されて黒く見えるため，その状況を再現するために光を吸とで対象魚を回収する方法を考える。
本研究にて考案した，収するフェルトシートを敷いている。実験設備はそこまで対象魚を刺突するための機構をFig.9に示す。ロボット下大きくないため，今回は対象魚として全長約20cmのマア部に搭載するこの刺突機構は，サーボモータ，シリンダー，ジ（Trachurus japonicus）を用意した。Fig.8は実験で得た２つのネオジウム磁石，ステンレスの銛で構成されており，画像データであり，各区画における輝度の平均値が表示さ

今回はサーボモータとしてFutaba製 S9571SV（トルク：れている。本プログラムにおける輝度値は-128～127で表

定格電圧下にて10.6 kgf・cm）を用いている。銛を対象魚しており，閾値は80としているため，Fig.8の中の赤色のに刺すことで銛がシリンダーから外れるしくみである。

数値はこの閾値80を越えている区画になる。Fig.8の画面

ここで，刺突機構含むロボットに働く力のつり合いを中央部に固まった赤色数値の区画がマアジの魚体の流線形

Fig.10に示す。l はサーボモータの腕の長さ，Fs は l を腕状に近いと判断し，画面中央にマアジを検知できていることした場合のサーボモータの発生力，θは刺突する瞬間のとが確認できた。

腕の角度，Fi は各スラスターの推力，mg は重力，Fb は浮力を示す。銛を対象魚に刺突する瞬間には，ロボットが斃死魚の刺突機構の検討

力負けしてz軸上向きに動いてしまうと銛が刺さらないた

回収方法に関しては前述の通り，ワイヤーで連結されため，Fig.10におけるz軸方向の力がつり合うか，もしくはz銛を対象魚に打ち込み，ウィンチでワイヤーを巻き取るこ軸下向きの力が勝る必要がある。式(4)に刺突する瞬間のロ

Fig. 7 Schematic diagram of an experiment to detect fish on fishing net.

Fig. 8 I mage data from an experiment to detect fish. The target fish is in
the center of the screen.

水中ロボットを用いた斃死魚回収システム

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ボットの力の等式を示し，n はスラスターの個数とする。

置いた２匹の対象魚をカメラで認識して刺突し，ナイロンまた必要な刺突力がわかれば，Fig.10よりサーボモータにラインを巻き取ることで対象魚を２匹とも回収できるか確必要なトルクを算出することができる。

認を行う。
実験の手順は，まず陸上で漁網を張り，その上に全長約n∑Fs cosθ+Fb=

Fi + mg(4)k=1

20cmの２匹のマアジを並べ，人が機体を持ちながら漁網の面に対して平行に動かしていく。その過程でマアジが刺突機構の真下にあることをカメラで検知すると，刺突機構

斃死魚回収のための簡易実験が発動して銛をマアジに打ち込んでいく。このとき，式(4)

前章の画像認識と刺突機構を用いて，斃死魚回収の可否

動時には人がしっかりと機体を掴み，並進移動しないようを確認するための簡易実験を行った。Fig.11のようなロ固定する。最後にナイロンラインを巻き取り，銛が外れずボットの殻を製作し，その中にマイクロコントローラ，バッにマアジを回収することができるか確認する。のように機体周りの力はつり合うと仮定し，刺突機構の発テリー，カメラ，LEDライトを入れ，外側の下部には刺この実験を20回行ったところ，うち11回が２匹とも回収突機構を２台搭載した。前章では刺突機構の銛はワイヤー成功，４回が片方刺さり損ね，残り５回が刺さったものので連結すると述べたが，今回は簡易的な実験のためナイロ回収時に銛が抜けてしまうといった結果となった。Fig.12

ンラインで代用した。この機体を用いて，陸上で網の上には２匹とも回収成功した場合の写真で，(a)図ではマアジに

Fig. 9 Mechanism for spearing target fishes.

Fig.10 Balance of forces acting on AUV with the spearing mechanism.

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銛を打ち込んでいる様子が，(b)図ではナイロンラインをに用いるための銛が備わっており，複数の銛はワイヤーで巻き上げて２匹のマアジがまとめて回収されている様子が連結されていて，サーボモータを用いた機構とスラスター写っている。の鉛直方向推力により銛を対象となる斃死魚に突き刺すことができる。斃死魚の探索，刺突を終えると，機体は水面考察と結言に浮上し，無線でウィンチに巻き取り指示を与え，斃死魚

本報告では，操縦者のいらない小型AUVとワイヤーを本システムで用いるAUVは空中ドローンの形状に近い用いた斃死魚回収システムを考案し，このシステムの構成ため，運動制御に用いるための運動方程式には同じ回転軸と運用方法について考察し，運用の可否を確認するための方向の４台のプロペラを有するマルチコプター型ドローン簡易的な実験を実施した。の運動方程式が適用できると判断した。運動方程式を組みの水面までの移動が完了する。

システムはAUV，ワイヤー，ウィンチで構成され，立て，今後の製作にて運動制御プログラムを作成するためAUVには機体底面にカメラ，ライト，そして斃死魚回収の足掛かりとする方針をたてた。初期条件として必要な情

Fig. 11 R obot temporarily assembled for use in a simple experiment.
Microcontroller, battery, camera, and LED light are equipped
inside. Two spearing mechanisms are equipped outside.

Fig. 12 P hotos of the simplified experiment. (a):Spearing one target fish. (b): Reeling in the nylon line and retrieving twotarget fishes.

水中ロボットを用いた斃死魚回収システム

37報の一部にはスラスターの推力とトルクが挙げられ，これるか確認を行った。この実験を20回行ったところ，うち11

らは運動方程式の引用元ではプロペラの回転数をもとに算回が２匹とも回収成功，４回が片方刺さり損ね，残り５回出していたが，本研究では分力計を用いた水中試験によりが刺さったものの回収時に銛が抜けてしまうといった結果これらを計測する予定である。となった。刺さり損ねた原因としては，網がたわんでおり提案したシステムを実現するための画像認識は，リアル刺突の衝撃を吸収したことが考えられ，対策としてスラスタイムかつ内蔵マイクロコントローラのみでの画像認識がター推力を使って銛を機体全体で押し込むように駆動させ求められ，これを実現するためにハフマン符号化法を用いた方が良いと思われる。また回収時に銛が抜けてしまう原て画素データの圧縮を試みた。実際にマイクロコントロー

因として，一つ目は自作した銛の「かえし」のつくりが悪ラ単体でのリアルタイム画像認識の可否を確認するためのいこと，二つ目はマアジの腹部の軟らかい部位に刺したこ試験を行った結果，対象を検知することができ，応答までとで身が破れてしまうことが挙げられる。これらへの対策の時間は0.5～0.7秒で，ロボットが移動しながらの検知はとして，銛の形状を改良し，画像認識においては対象魚の十分可能であると判断した。次に実際の魚でも適用可能に中央もしくは比較的硬い部位を検知できるようなプログラするため，RGBからYCbCrに画素を変換し，Y値を用いるムを作成する必要があると考えられる。

ことで多くの種類の魚に適用できる画像認識プログラムを作成した。マアジを用いて実験した結果，リアルタイムで謝のマアジの検知が確認できた。

辞

対象魚を刺突するための機構を考案，製作した。ロボッ

本研究を実施するにあたり，工作施設の利用を許可してト下部に搭載する刺突機構は，サーボモータ，シリンダー，頂いた同校の田村賢准教授および椎木友朗講師，実験のサ２つのネオジウム磁石，ステンレスの銛で構成されており，ポートをしていただいた同校藤原研究室の学生に心より感銛を対象魚に刺すことで銛がシリンダーから外れるしくみ謝の意を表する。とした。銛を対象魚に刺突する瞬間には，ロボットが力負けして上下に動いてしまうと銛が刺さらないため，上下方文

向の力がつり合うか，もしくは上向きの力が勝る必要があ献る。よって対象魚に銛を刺すために必要な刺突力を調べ，

1) ㈱ マリン・ワーク・ジャパン：ROVを用いた大型へいそれをもとにスラスターに必要な推力とサーボモータに必死魚の効率的な回収方法の検討，令和４年度 海の次世要なトルクを算出する必要がある。

代モビリティの利活用に関する実証事業報告(2023)

最後に，画像認識と刺突機構を用いて，斃死魚回収の可2) 野 村卓史，小林俊熙：ドローンの飛翔モデルに関する否を確認するための簡易実験を行った。ロボットの殻を製基礎的検討，平成29年度日本風工学会年次研究発表会，作し，その中にマイクロコントローラ，バッテリー，カメ149-150 (2017)

ラ，LEDライトを入れ，外側の下部には刺突機構を２台搭載した。ワイヤーはナイロンラインで代用し，陸上で網の上に置いた２匹の対象魚をカメラで認識して刺突し，ナイロンラインを巻き取ることで対象魚を２匹とも回収でき

3) Luukkonen T: “Modelling and Control of Quadcopter”,
Aalto University(2011)4) 今井秀樹：情報理論 改訂２版，オーム社 (2019)