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畜牧廢水處理在日本法規有一定規範，畜牧養殖戶必須遵守其規定，須要符合一定程序才可將廢水排出，而固液分離是廢水處理過程中相當重要的環節，過去皆按照人工目視檢查以及手動調整凝聚劑的添加量，調整其分離效果，以達到最佳的淨化效能，然而尚無自動化調節檢測設備，因此過程中需要耗費大量人力成本。
研究團隊利用人工智慧影像辨識技術開發新型態水質感測器，並自動感測廢水凝聚程度，調節凝聚劑的添加量，利用不同程度的凝聚影像給10種AI模型進行學習與偵測，並且採用微調（Fine-tuning）的學習方法，讓模型能夠更精準判讀凝聚狀態。除了模型訓練外，感測器配置專門拍攝凝聚槽內的攝影機以及負責執行AI運算的元件，透過計算與判讀，利用變頻器連結至調節泵浦，使其自行添加凝聚劑和控制流量，使用者也可利用電腦或手機隨時觀看執行成果。
研究發現10種AI模型中，由ConvNeXt模型執行的測量誤差最小，模型識別廢水凝聚程度也與人類肉眼判斷達到相似的水準，而感測器也能夠成功的將凝聚度控制在目標值中，並且持續維持穩定。這也代表著ConvNeXt模型與感測器能夠有效判讀廢水凝聚程度以及自動調整添加劑使用量，並且維持穩定，實現自動化實施固液分離。
此項研究發表在2024年12月《Water Research》期刊，研究貢獻在於開發全新型態的人工智慧水質感測器，透過精準判讀與劑量調節達到優化整體畜牧廢水處理效能的目標，並且也能夠大幅降低人力成本以及廢水處理成本，同時將技術推廣至相關業者，以利整體畜牧產業對環境更為友善。
