以機械學習實現超音波系統於智慧水產養殖之應用 machine learning based ultrasonic system for smart aquaculture
概要-
超音波為藉由介質傳送之機械波，且在水中之衰減速度甚低，故在養殖場域中具有能穿過懸浮微粒、對養殖物影響極小之優點，且超音波的成像機制幾乎不受光線、水色、混濁度的影響，在智慧水產養殖領域中極具發展潛力。
本研究開發一套白蝦超音波影像辨識系統，主要利用verasonics系統(如圖一)擷取超音波影像(如圖二)，先將其影像輸入卷積神經網路 (convolutional neural network, cnn)，擷取影像特徵，而後輸入類神經網路模型中進行訓練，訓練完成之模型(如圖三)將能根據影像進行分類。
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概要-
生物醫學實驗中常使用超音波影像作為觀察動物肌肉、內臟之手段，但由於機台移動不易，故往往須將實驗體運送至機房並進行麻醉，運送與麻醉過程中常造成實驗體死亡或受傷，因此本研究目標為設計用於小型實驗動物的無線背包式超音波影像擷取裝置。
本實驗使用labview程式控制掃描鏡模組與脈衝發射接收器，對實驗體進行脈衝聲波掃描與訊號擷取，重建出其超音波影像並定時回傳給實驗者，此程式亦可調整聲波訊號增益以加強或衰減特定深度的影像。
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