为解决养殖工船养殖舱壁固体废料附着堆积，人工清洁效率低，不能及时清理等问题，设计了一种适用于养殖工船养殖舱的清洁系统。该清洁系统结合养殖舱的养殖特点，设计有清洁装置、绕行装置、传动装置以及排污系统。通过仿真试验分析，得到系统合适的运行速度，清洁装置不同工况下的清洁效率。结果显示，系统的运行速度应该控制在0.5 m/s以内，运行速度越慢，系统的清洁效率越高，提高毛刷的转速能够有效提高清洁效率。毛刷在单位路径下的工作圈数与清洁效率正相关，当运行速度为0.2 m/s、转速为190 r/min时，清洁效果比较理想。清污刮板为30°时，可有效清除残留附着物。研究表明，该清洁系统可解决养殖舱在养殖过程中的清洁问题，且结构紧凑有效，具有较高的工作效率和性价比，有较好的推广价值。

草鱼疫苗注射主要依靠人工注射，具有劳动强度大、注射效率低、注射位置非标准化和注射精准度差等缺点，严重制约水产养殖的发展。根据草鱼疫苗注射特点，制定了疫苗自动注射作业策略，通过开展鱼苗姿态自动识别与快速调整、注射工位自动分配、鱼体输送与拨杆LS-DYNA动力学仿真分析、鱼体柔性固定与快速注射等技术研究，研制了疫苗自动注射样机，以100 ~120 mm长的幼草鱼为自动注射对象进行试验。结果显示：草鱼疫苗自动注射装置产量约为900尾/h，试验幼鱼注射疫苗后3周内的存活率达到98.3%，存活率较人工疫苗注射提高4%。该装置实现了草鱼幼苗的高效连续注射，提高了水产养殖装备自动化水平，对纺锤形鱼幼苗的连续注射均具有参考意义，具有较高应用价值与经济效益。

海水养殖网箱网衣的完整性对于维护养殖效率和生态平衡至关重要。破损的网衣不仅会降低性能，还可能引起养殖生物逃逸，导致经济和生态的双重损失。为评估网衣破损对水动力特性及流场的影响，并探索损伤的初步定位和严重性评估方法，以指导网箱维护策略的优化，建立了基于ANSYS Workbench的单向流固耦合数值模型，流体域中模拟网衣周围的流场，同时将网衣表面所受压力等数据传递到固体域，计算网衣在流体载荷作用下的变形和应力分布，获得了不同破损程度网衣在0.1~1 m/s流速下的流场特性及动力响应。结果显示：网衣阻力与流速呈二次方增长关系，破损程度的增加导致阻力下降，尤其在破损较大时阻力减小显著。流速衰减率在不同破损程度下相对稳定，表明网衣破损对整体流速衰减率的影响有限。在0.5m/s流速条件下，破损网衣前方流速衰减区影响有限，但破损使得网线间流速加快现象更明显，对后方流速衰减区造成显著干扰。网衣整体的最大变形与最大应力并未因破损程度的增加而显著变化，但破损区域附近的应力有明显增大。该研究不仅增进了对网衣水动力特性的理解，而且为海水养殖网箱的设计、性能评估和风险管理提供了重要的技术支撑。

为深入研究不同辐照度和光谱对刺参行为和生理的潜在影响，设置了黑暗对照组、红光试验组（1.0 W/m²、2.5 W/m² 和 4.0 W/m² ）和白光试验组（1.0 W/m²、2.5 W/m² 和 4.0 W/m² ），利用自制装置，进行了觅食、翻身、运动行为试验，提取了刺参褪黑激素和皮质醇激素，试验周期37 d。结果显示：红光条件下刺参在觅食成功率、觅食速度以及对外界刺激的响应能力上的表现均优于白光和黑暗组。在红光2.5 W/m²的光照条件下，刺参的综合表现最优。与白光和黑暗组相比，红光组刺参运动速度更快、等时运动路程更长。红光组刺参的皮质醇含量高于白光组和黑暗组，而褪黑激素含量则未表现出显著差异（P>0.05）。在稚参培育阶段建议采用红光光谱，并将辐照度设定为2.5 W/m²，养殖环境应避免使用辐照度过高的光照。本研究不仅为了解刺参活动习性及生长所需的最适光环境条件提供了科学依据，同时也为刺参增养殖业的可持续发展提供了参考。

为突破水质监测传感器普遍存在因长期浸泡水中而导致检测灵敏度下降和准确率降低等技术瓶颈，研制了一种升降清洗式水质传感器管控装置。该装置采用Arduino UNO R3作为主控板，结合SIM7020 NB-IoT模块和HC-05蓝牙模块，并基于Blynk平台开发移动端应用软件，用户可以通过手机实时查看和控制设备的运行状态，实现装置的远程和近距离双模式控制。传感器支架设计为可更换结构，能够灵活配置和调节传感器的摆放位置，通过自动化升降和清洗机制，装置能够定期清除传感器探头表面的污垢，确保数据的准确性和传感器的长期稳定运行。选取水质pH和溶氧传感器进行该装置的应用对比测试。结果显示：使用该装置的pH检测传感器的检测数值与采用国标法的pH检测仪检测数值的平均相对误差仅2.13%，而未使用该装置的平均相对误差高达9.51%，具有显著差异（P<0.05）；使用该装置的溶氧检测传感器的检测数值与采用国标碘量法检测数值的平均相对误差仅3.09%，而未使用该装置的平均相对误差高达10.92%，具有显著差异（P<0.05）。研究表明，该装置具有体积较小，系统运行稳定，探头清洗干净和适用场景广的优点，具有良好的推广和应用价值。

随着海洋牧场建设向纵深发展，环境监测平台已广泛应用于海洋牧场海水养殖环境监测中。针对生产使用的海洋环境监测平台数据采集吊舱布放回收过程中因受风、浪、流影响下出现的电缆断裂损坏问题，设计了一种海上平台吊舱减摇装置。基于牛顿第二定律建立了海上平台横摇、纵摇激励下的吊舱减摇装置动力学模型，并使用Matlab/Simulink软件进行了数值仿真分析，比较了有无减摇装置情况下吊舱摆幅的变化情况。结果显示：在有减摇装置的情况下，吊舱的面内角摆动幅度可减小约66.9%，面外角摆动幅度可减小约69%，平均减摇比为67.95%，在已有的理论基础上搭建了样机并进行了试验验证。 结果显示，吊舱减摇装置对吊舱的摆幅具有明显的抑制作用，面内角摆动幅度可减小约73.5%。研究表明，吊舱减摇装置对提高海洋牧场监测平台数据采集系统的可靠性与安全性具有重要的实践指导意义。

罗非鱼养殖排放尾水特征及沉降特点是影响尾水处理沉淀池设计的关键因素，也是实现尾水高效处理的前提和基础。本研究以海南罗非鱼养殖尾水为研究对象，通过对养殖排放尾水和周边环境进行污染监测及静沉降试验，测定水体总氮(TN)、总磷(TP)、化学需氧量(CODMn)、悬浮颗粒物(TSS)浓度，分析总结罗非鱼养殖尾水中污染情况及尾水处理合理沉降时间。结果显示：罗非鱼养殖尾水中TN、TP、CODMn和TSS的质量浓度范围分别为2.00~15.60、0.59~2.74、17.20~20.40和2.50~144.00 mg/L；养殖池周边水体TN、TP、CODMn和TSS的浓度范围分别为2.20~5.80、0.44~3.21、4.05~18.95和55.00~152.00 mg/L；养殖尾水中颗粒态氮(TPN)、磷(TPP)平均占比分别为20.80%~62.80%、50.80%~74.90%。尾水经静沉降处理24 h后，上层水体中TSS的下降率达到83.08%，静沉降处理48 h后TSS质量浓度下降84.62%，沉降效果趋于稳定。综合考虑，尾水静沉降时间建议选24 h可有效去除水体中悬浮污染物。

在水产养殖过程中，及时准确地获取鱼苗形体尺寸十分重要。传统人工取样测量方式费时费力，无法满足智慧水产发展的需求。以体长分布在20~100 mm的草鱼 (Ctenopharyngodon idella) 鱼苗为对象，提出了一种基于视觉的鱼体体长快速测量方法，可在无参照和非接触情况下对试验鱼苗进行快速准确体长测量。首先利用RGB-D相机获取目标深度信息和灰度图像，通过图像处理完成目标鱼体与背景分割；进一步对可能存在的粘连鱼群图像提取对应的凹区域和凹点，完成基于凹点的鱼苗个体分离；然后利用改进的细化算法提取鱼体骨架，并筛选出骨架关键点；最后结合图像深度信息完成骨架点三维坐标的转换，实现鱼苗全长准确测量。结果显示，该方法对试验鱼苗全长测量的平均绝对误差为1.62 mm，平均相对误差为4.24%。研究结果可以为水产养殖业分级饲养、智能投喂等应用提供非接触测量技术支持。

水产养殖管理中，精准分割图像中的鱼类生长管理至关重要，但水下环境复杂，图像质量低，现有分割方法面临精度低、泛化能力弱等挑战。提出了一种改进Segformer模型（FT-Segformer，简称SegFT）的水下鱼类图像分割方法。首先，利用四层transformer block提取输入图像高分辨率到低分辨率的不同尺度特征。在解码器部分，借助特征金字塔融合机制增强上下文感知；然后，利用转置卷积还原特征图维度，进一步提升特征学习的效果；最后，构建了一个用于模型评估的真实水下养殖环境的锦鲤数据集UAGF，并在该数据集上进行相关验证试验。结果显示：该模型在mIoU、mPA和mRecall等评估指标上均优于现有方法，分别提升了1.76%、0.39%和0.19%，在mIoU指标上， SegFT分别超越了U-Net、PSPNet、HRNet、Deeplabv3+模型1.92、3.73、3.07和3.58个百分点。研究表明，所提出的方法在复杂的水下环境下，具有显著的有效性和鲁棒性。分割性能上优于现有的监督图像分割方法。

针对鱼类目标检测存在精度低和计算量大的问题，提出了一种基于改进YOLOv8模型的轻量化鱼类目标检测方法YOLOv8-FCW。首先，引入FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8中C2f模块的Bottleneck结构，减少网络模型的冗余计算；其次，引入注意力机制CBAM(Convolutional Block Attention Module)，实现高效提取鱼体特征，提升网络模型检测精度；最后，引入动态非单调聚焦机制WIoU(Wise Intersection over Union)替代CIoU(Complete Intersection over Union)，加快网络模型的收敛速度，提升网络模型的检测性能。结果显示，与原模型相比，改进YOLOv8-FCW模型精确率提升了1.6个百分点，召回率提升了5.1个百分点，平均精确率均值提升了2.4个百分点，权重和计算量分别减少为原模型的80%和79%。该模型具有较高的精确率和较强的鲁棒性，该研究能够帮助养殖者精确计算鱼群数量，提高养殖效率。

三疣梭子蟹（Portunus trituberculatus）是一种具有重要经济价值的甲壳类动物，性别分类的准确性对于优化水产养殖策略和提高海产品加工效率至关重要。本研究提出了一种基于深度学习的自动性别分类方法，采用了增强型卷积神经网络模型SE-ResNet18。该模型结合了Squeeze-and-Excitation（SE）模块和全局平均池化，通过数据增强和优化算法对包含大量雌雄梭子蟹图像的数据集进行了训练和验证。结果显示，SE-ResNet18的总体分类准确率达到99.5%，相比ResNet-18提高了近4个百分点，其中雄性梭子蟹的分类准确率为99.68%，雌性梭子蟹为99.74%。研究表明，SE-ResNet18在三疣梭子蟹的性别分类任务中具有极高的准确性和鲁棒性，能够高效地完成自动化分类任务。

为解决水下图像常见的颜色失真、对比度降低以及有监督方法在缺乏大规模成对的高质量水下图像数据集支持时效果一般等问题，提出了一种无监督水下图像增强方法，该方法利用条件变分自动编码器（cVAE）结合概率自适应实例归一化（PAdaIN）以及多色空间拉伸技术，旨在提高生成图像的视觉质量，确保生成图像与原始输入图像在视觉上具有一致性。此外，多尺度残差连接模块有效减少了非关键信息的传递，进一步提升了模型的性能。该方法提供了一个以依赖参考图像作为训练数据的替代方案。结果显示，该方法在测试集上的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）分别比FunieGAN和Water-Net提升12%和3%，显著改善了增强后图像的视觉效果，同时，该方法在不同测试集上的优异表现也验证了其良好的泛化能力。研究表明，该方法在无需参考图像的情况下，显著改善了水下图像的质量，有效提升了图像的细节和色彩校正，为水产养殖和海洋监测提供了一个有效的解决方案。

针对生鲜虾夷扇贝人工开壳存在开壳难和效率低，传统热处理开壳易影响生鲜品质等问题，提出了基于瞬时热处理的虾夷扇贝精准开壳方法。为了探明虾夷扇贝的瞬时热处理的精准开壳方法，通过测定虾夷扇贝的体型特征参数，构建精准化蒸汽喷射开壳方法；对比不同瞬时热处理条件下虾夷扇贝的开壳完整率、色差、汁液损失率等，结合感官评价分析，确定最优的瞬时开壳参数。结果显示：相对于140 ℃蒸汽，在160 ℃蒸汽作用下，虾夷扇贝的开口宽度更大，开壳拉力值更小，开壳完整率更高，因此确定瞬时热处理的热源温度为160 ℃；蒸汽喷射时间越长，虾夷扇贝的开壳难度越小，开口宽度越大，综合感官评定，确定瞬时热处理的蒸汽喷射时间2 s。壳长110~120 mm，壳厚22~25 mm，质量为100~125 g/枚的虾夷扇贝，采用蒸汽喷射(160 ℃、2 s)，虾夷扇贝开壳后的开壳完整率100%，汁液流失率0.86%。研究表明，采用瞬时热处理精准开壳能够较好地保持虾夷扇贝生鲜品质，为其自动化加工提供理论依据。