鲑鱼银化是年幼的大西洋鲑鱼从淡水到海水生活过渡的适应过程中的一系列复杂的生理变化。在鲑鱼养殖中，“幼鲑”到“小鲑鱼”（初次由河入海的小鲑）的转变是通过灯光或功能性饲料来控制的，以确保向杂货店、餐馆和其他海鲜市场提供持续和可预测的鱼类供应。

图1：鲑鱼银化过程

      SINTEF 是位于挪威特隆赫姆的欧洲最大的独立研究机构之一，其科学家最近开发了一种高光谱成像 (HSI) 系统，以研究检测鲑鱼银化的重要过程，该系统部分依靠 BitFlow Camera Link图像采集卡来捕捉高光谱图像，能以每秒100 多帧的速度抓取视频帧进行分析。

图2：BitFlow Camera Link图像采集卡

      验证银化的能力至关重要，因为不完全的海水适应可能会导致动物福利不佳和死亡率增加。动物福利在鲑鱼养殖中变得越来越重要，因为出于道德考虑，该行业面临着改善生产和养殖运营的压力。传统的银化评估是在将鱼暴露于盐水后测量血液样本中的氯化物含量，或者通过分析鳃组织样本来检测离子传输酶的存在。这些方法非常耗时，因此通常只对几十万条鱼的种群中的少数鲑鱼进行测试。

      为了评估 HSI 系统的稳健性，SINTEF 使用三个不同的鲑鱼养殖场收集鱼类不同颜色、图案、大小和形状的各种数据。数据每周与站点各自的生产和测试计划同步收集。搭载 Intel i7 处理器的 计算机安装了 BitFlow 图像采集卡，用于从配备 23 mm/f.2.4 镜头的高光谱相机中抓取图像。根据当地条件和鱼的状态定期调整曝光设置。并且由于鲑鱼过渡涉及鲑鱼变得更具反射性，因此调整了快门速度以将曝光保持在传感器的动态范围内。为了使所有数据集具有可比性，尽管环境光照条件和曝光设置存在差异，所有数据集都使用白色和黑色参考图像进行标准化比较。

      从 HSI 获得的原始数据是单个鱼的多维图像，包括它们的背景。该多维图像的每一层表示与特定波长处的反射率测量强度相对应的单个灰度图像。堆叠时，所有层和反射率测量值都代表一个 3D 立方体。采用分步程序对数据进行处理和分析，以便观察低维光谱特征，可对幼鲑或小鲑鱼进行分类。通过考虑水温、溶解氧、水的不透明度和颜色，以及光照和摄食条件，对波长进行了优化。

      在研究结束后，SINTEF展示了一个HSI系统，该系统只需三个波长即可识别大西洋鲑鱼的银化状态，并且该系统可作为鱼类生产中的补充或独立验证工具。通过该研究，研究人员还为制造低成本的HSI仪器奠定了基础，这些仪器可用于生产槽中，或集成到现有的分类和疫苗接种系统中，以便更快、更广泛和更具成本效益地对大西洋鲑鱼进行群体抽样。

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