前言
投喂，是决定水产养殖养殖成本和水质的主要因素，对鱼虾摄食行为分析，是优化水产养殖的重要组成部分。传统的投喂是一般采用人工投喂，容易出现投喂过多或不足。特别是，由于环境的复杂性和鱼虾行为的不确定性，准确识别鱼虾的摄食行为面临重大挑战。
一、自动投喂机的应用前景
为了适应大规模养殖、减少劳动力，使用自动投喂机是最合适的选择之一。但是目前很多自动投喂机的频率和投喂数量，通常是根据养殖户的经验来决定的，灵活性有限。
使用传统自动投喂机，可能导致投料过多或过少。投喂饲料少了会增加鱼虾个体间的竞争以获取饲料；另一方面，投喂饲料多了会导致饲料被浪费，增加养殖成本，降低饲料利用率。特别是，造成池塘底部有大量有机废物，产生氨氮、亚硝酸盐等化合物，对鱼虾的健康生长不利。
因此，传统的自动投喂技术，是有缺陷的。必须使用光学传感器、声音和其他方式的传感器来收集、处理、分析鱼虾的图像、声音和其他信息，以高精度定量和确定鱼虾的摄食行为，才能够实现控制最佳的饲料量，达到最终降低饲料成本的目的。
然而，由于环境的复杂性，以及记录鱼虾觅食行为的准确性，存在一定的难度。因此，这项先进的技术一直在研究当中。然而在过去的30年里，很多研究人员进行了广泛的研究，包括对鱼虾的觅食能力、环境压力、游泳速度、活力....进行了大量的研究。
这篇文章的目的是，全面评估近年来用于自动投喂机的技术和方法，重点研究采用直接和间接方法，应用计算机视觉技术，应用声音技术，还有其多类型的传感器的方法，实现捕捉到鱼虾摄食行为的准确数据。
二、根据光、声、传感器来判断鱼虾的摄食行为
1、根据光源来判断鱼虾的摄食行为
近年来，计算机视觉技术在水产养殖中得到了广泛的应用。根据水下摄像机可以使用的不同波长，使得我们可以有效的捕捉到鱼虾的摄食行为。一般来说，应用于水下记录光源，可以分为可见光和红外线。
计算机视觉自动投喂系统的结构图。
基于计算机视觉技术捕捉鱼虾的摄食行为，比其他技术被更广泛地使用。目前，对鱼虾摄食习性的研究主要分为两种办法。一种是：采用直接的方法，包括使用视觉的图像功能，来获取鱼虾的形状、结构、面积、分散度和游泳活动等参数。另外一种是：间接的方法，包括通过分析水下摄像机记录池塘中，多余的饲料来评估鱼虾的摄食行为。
两种办法的互相配合，能够最大限度的获得鱼虾的准确数据。但是以摄像机拍摄的方式，去了解鱼虾的摄食行为，会受到光线的影响。因此，为了在相对黑暗的环境中可以获得更好的视觉效果，红外线技术就开始应用于水下监测，并适用于在弱光条件下记录鱼虾的行为。
2、根据声源来判断鱼虾的摄食行为
用计算机视觉方法记录鱼虾的摄食行为，成本低廉，但有一些局限。例如，计算机视觉技术通常仅限于可视的近处，如果大量的鱼虾在池塘的底部或者远离光源，那么摄像系统可能无法提供鱼虾的准确图像。另外，虽然红外线可以在黑暗中使用，但除非使用适当的红外滤镜，否则图像质量可能不足以跟踪鱼虾运动行为。
但是，这些缺陷可以通过使用声音方法来解决。跟踪鱼虾活动的声音，可以用来确定繁殖周期性、觅食活动和种群丰度的变化。然而，该方法的测量精度需要提高，因为这项技术，需要减少环境噪音和其他随机性出现的噪声影响。
3、利用传感器，判断鱼虾的摄食行为
除了声音和光源技术外，许多基于不同参数的传感器，如：水温传感器、溶解氧传感器...，这些都是广泛使用的传感器，可以利用这项传感器来判断鱼虾的摄食行为。例如，当鱼虾吃料的时候，它的局部氧溶解度降低了；同时，池塘底部沉淀的多余的饲料。也会改变溶解氧和氮化合物的浓度...
因此，这些传感器被用来跟踪和量化鱼虾的行为，并为水产养殖提供准确的数据，方便养殖户下各种决策。
三、小结：
目前市场上很多自动投喂机器，虽然大家都宣称采用高科技技术！但是如果无法准确的判断出池塘鱼虾的摄食行为，那么就是在“盲目”投料。只有在“光+声+传感器”的配合下，才能准确的估算池塘中鱼虾的数量、摄食情况...最终达到优化投喂准确性的目的。
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