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奶牛饲喂自动机电控制系统的设计与试验 总被引：3，自引：1，他引：2
为开展奶牛精准饲喂及采食行为学研究,设计了一种集自动识别、饲喂、数据自动采集、数据分析与处理于一体的奶牛饲喂自动机电控制系统。该系统包括机械装置、电子识别系统、料槽称质量系统、中央控制系统、现场数据存贮及远程数据提取与分析系统等几部分。其中,机械装置包括料斗、支撑座、栏杆和阻挡单元等;电子识别系统包括阅读天线及料门启闭的气动装置;料槽称质量系统除支撑座外,还有嵌入的质量传感器及线路;中央控制系统包括微处理器、看门狗复位电路、读卡器电路、称质量数据采集电路、数据通信电路、数据收发器电路及外围驱动与稳压电路等。现场数据存贮电路接受来自各个饲喂系统的中央控制系统发送的采食行为数据,其主板结构与中央控制系统基本一致,预设可存贮记录数为14 000条,且采用堆栈数据存贮模式。远程PC端数据提取与分析系统实时管理采食行为数据,并提供多功能的数据挖掘分析。系统测试结果表明,对牛只低频RFID(134 kHz)电子耳标的识读率为100%,料及槽的计量范围为0.01~200 kg,最低称量精度10 g,实际称量相对误差≤0.15%,同时满足奶牛对最大采食量及精准饲喂对计量的需求。系统的采食行为试验表明,奶牛的日均采食次数、采食时间及采食量等采食行为均差异显著(P0.05),符合奶牛的采食行为特点。具体地,奶牛日均采食次数10~13次,日均采食时间5.38 h,而奶牛个体实际采食量与NRC(National Research Council)模型预测的采食量有-4.76%~7.83%的偏差,可能是由各种内外部因素及NRC模型的普适度造成的,有待进一步研究。总之,该系统能较好地实现奶牛个体的精细化饲喂,为研究奶牛的采食行为特点提供了在线、智能化的自动数据采集与分析平台。 相似文献
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大型自然通风奶牛舍空气颗粒物浓度监测方法中测点数和位置优化 总被引：1，自引：1，他引：0
对奶牛舍颗粒物浓度和分布进行实时连续监测,是评估其环境风险和制定科学减排措施的前提。随着大型奶牛舍的快速发展,对尽可能少且科学地布置测点数量和位置并能够对舍内颗粒物浓度进行精准监测,提出了新的挑战。为探究测点优化布置方案,该研究基于物联网技术在大型自然通风奶牛舍内3个相邻饲养区域布置17个采样点,对总悬浮颗粒物（total suspended particle, TSP）和细颗粒物（PM2.5）浓度进行了连续6个月监测,得到舍内浓度平均值（视为“真值”）;利用系统聚类和误差分析方法得到优化的测点方案,并将其颗粒物浓度结果与6种传统测点方案进行对比,以确定最优的测点数量和位置方案。结果表明,舍内3个饲养区域内颗粒物浓度分布均匀,PM2.5浓度在不同采样高度上无统计差异（P>0.05）,而TSP浓度在屋顶通风口下方（9.0 m）明显低于1.5和2.5 m高度（P<0.05）。与真值相比,优化测点方案的TSP和PM2.5浓度监测误差绝对值之和分别为6.4%～22.6%和4.7%～14.2%,均低于传统测点方案。综合考虑优化方案的科学性和传统方案的易操作性,确定最优测点方案为：在奶牛舍中央屋顶通风口下方1.0～2.0 m处布置1个测点,在奶牛卧床上方2.5 m高度布置2个测点,上述3个测点按奶牛舍斜对角线进行布置;另外,分别在挤奶通道、饲喂通道、清粪通道上方2.5 m高度处各布置1个测点;共计6个测点。该优化测点方案可满足监测准确性和易操作性要求。 相似文献
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自动定向大蒜播种机的设计与试验 总被引：6，自引：5，他引：1
针对现有大蒜播种机难以满足蒜种"鳞芽朝上、直立栽种"农艺要求的问题,该文设计了一种大蒜自动定向播种机。该播种机主要由底盘、机架、种箱、取种装置、蒜种定向装置、插播装置、气动控制系统和镇压轮组成。采用链勺式取种方式完成单粒取种,利用三级锥形料斗实现蒜种鳞芽定向,通过鸭嘴式插播器实现直立栽种。设计了各关键部件结构,通过试验研究探明了影响取种效果和鳞芽定向效果的主要因素,确定了合理工作参数组合。以兰陵大蒜为试验对象,取种试验表明,当播种机行进速度0.10 m/s、振动机构振动作用力15 N、十字轮转速20 r/min时,单粒取种率为93.50%,多粒率为2.30%,漏取率为4.20%,综合取种效果最优;蒜种定向试验表明,当3级料斗尖锥半顶角依次为45°、40°和30°时,料斗安装间距100 mm、料斗打开间隔时间0.4 s时的鳞芽朝上率为94.44%,综合定向效果最优。大蒜播种机田间试验结果表明,上述参数组合下鳞芽朝上率为89.2%,重播率为3.2%,漏播率为2.0%,播种效率为500～650 m~2/h,满足大蒜播种农艺需求。该文研究结果为推动大蒜播种机械化和自动化发展提供参考。 相似文献
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仿形滑刀式开沟器设计与试验 总被引：1，自引：10，他引：1
为了改善种床质量、提高播种分布直线性及播深一致性,通过"V"形种沟成因分析,设计了一种适用于大豆垄上双行种植模式的仿形滑刀式开沟器。该开沟器具有滑刀和仿形压土轮机构,可实现开沟、压沟和仿形功能,进而构建底部紧实、覆盖土壤松软的优良种床。通过土槽试验,以回土量为指标,采用响应面优化法分析得出最优参数组合,即载荷大小为689.66 N,开沟角度为40.43°,前进速度为2.12 m/s,开沟深度为51.62 mm。在最优工况下进行田间验对比试验,仿形滑刀式开沟器、双V型筑沟器、圆盘开沟器的横向偏移离散度分别为4.42、4.34、6.55,播深变异系数分别为6.06%、6.80%、11.52%,在50~75 mm土层开沟镇压后土壤紧实度分别为0.261、0.248、0.165 MPa,仿形滑刀式开沟器作业效果优于双V型筑沟器和圆盘开沟器,可以提高种床质量和播深一致性,且使种床紧实,利于种子出苗。 相似文献
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土壤活性有机碳不同组分对保护性耕作的响应 总被引：7，自引：0，他引：7
为分析保护性耕作措施对旱作农田土壤活性有机碳的影响以及对土壤有机碳的敏感响应指标进行归纳总结,探讨适合西南丘陵区紫色土农田生态系统在保护性耕作下的有机碳分组方法和活性碳有效指标提供科学依据,进而为土壤固碳减排、提高土壤质量奠定理论基础。在重庆北碚西南大学试验农场对平作(traditional tillage,T)、垄作(ridge tillage,R)、平作+秸秆覆盖(traditional tillage+straw mulching,TS)和垄作+秸秆覆盖(ridge tillage+straw mulching,RS)4种处理下、西南紫色土丘陵区"旱三熟"种植模式下的土壤总有机碳(Total soil organic carbon,TOC)、颗粒有机碳(Particulate organic carbon,POC)、水溶性有机碳(Dissolved organic carbon,DOC)、易氧化有机碳(Readily oxidized organic carbon,ROC)、可矿化有机碳(Mineralized organic carbon,MOC)以及微生物量有机碳(Microbial biomass carbon,MBC)进行了测定和分析。结果表明,秸秆覆盖不仅增加了表层土壤的TOC,也有利于20cm以上的耕层TOC的增加,而垄作对TOC的影响很小。秸秆覆盖处理下各土层POC均显著高于传统耕作,而单纯的垄作处理对5cm以下土层的POC没有影响,却显著地降低了0-5cm土层POC含量。DOC含量随土层的加深逐渐降低,且不同处理的差异主要出现在表层0-5cm土壤中,5cm以下土壤的DOC含量不易受到耕作措施的影响。TS、RS与对照相比均显著提高0-5cm土层的ROC含量,R与T之间差异不显著,秸秆覆盖只对土壤表层ROC影响很大。T、R、TS、RS处理全年日均土壤呼吸分别为1.84,1.65,2.22,2.21μmol/(m2·s),年土壤呼吸总量分别为696.31,624.41,840.12,836.33g/m2。与对照相比,垄作对土壤呼吸的影响不大,秸秆覆盖加速了土壤呼吸速率。秸秆覆盖处理显著提高了MBC含量,而垄作处理的影响不大。MBC与土壤呼吸速率呈显著正相关,R2介于0.756~0.919之间,P0.05。通过对土壤总有机碳及各组分之间的相关分析分析结果显示,TOC、POC、DOC和ROC在0-5cm土层表现显著的正相关,其他土层没有明显的规律。TOC、POC、DOC、ROC和MBC对耕作措施的响应变化基本一致,表现为对垄作处理的响应不显著,而受秸秆覆盖的影响很大,其中颗粒有机碳占总有机碳的35.74%~49.66%,二者显著正相关,可以作为反映土壤有机碳变化的敏感指标。 相似文献
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基于EDEM的双螺旋奶牛饲喂装置给料性能分析与试验 总被引：3，自引：3，他引：0
奶牛精确饲喂技术的实施不仅能够促进奶牛业健康发展,而且还能够提高牛场经济效益。基于牛场现状,该文在设计的等径双螺旋精确给料的奶牛饲喂装置基础上,理论分析了物料输送速度与给料时间,通过Solidworks对双螺旋给料装置进行了三维建模,并利用EDEM软件分别对40 mm搅龙和70 mm搅龙不同转速(80、100及120 r/min)的给料过程进行了离散元仿真,分析了装置给料稳定性,结果表明,40 mm搅龙在转速为120 r/min时变异系数为0.052 2,70 mm搅龙在转速为100 r/min时变异系数为0.105 2,给料稳定性最优。为进一步验证仿真结果,在搭建的双螺旋给料饲喂装置上,对40 mm搅龙和70 mm搅龙进行了给料试验,试验结果显示,40 mm螺距搅龙转速120 r/min和70 mm搅龙转速100 r/min时给料稳定性最优,试验结果与仿真结果吻合。在验证装置给料稳定性基础上,对给料精度进行了试验,结果显示:40 mm搅龙和70 mm搅龙在80、100、120 r/min等不同工作转速组合下,给料精度均大于95%,当40 mm搅龙转速为120 r/min,70 mm搅龙转速为100 r/min时,给料时间为14.1 s,给料量为6.009 kg,装置给料精度不低于99.835%,符合奶牛精确饲喂效率与精度要求。 相似文献
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集约化奶牛养殖场不同粪尿处理阶段氮素分布及氨排放特征 总被引：3，自引：1，他引：2
为促进奶牛养殖场的大气氨排放控制,形成奶牛养殖场粪便中氨排放的阻控体系,该文在冬季和夏季对内蒙古呼和浩特地区奶牛养殖场A和奶牛养殖场B的大气、牛粪和牛尿进行了采样试验分析,研究了2种奶牛养殖场不同处理工艺的氨排放特征。静态试验结果表明,奶牛养殖场A和奶牛养殖场B氨气排放浓度最高的是氧化塘处理工艺、预处理工艺,分别为冬季0.862,3.169 mg/m3,夏季2.785,2.130 mg/m3。动态试验结果表明,牛粪的氨排放系数要高于牛尿1.85倍,奶牛养殖场A和奶牛养殖场B平均排放系数分别为29.23%、49.36%。奶牛养殖场A和奶牛养殖场B总大气氨排放量分别为冬季172.69,1 101.00 kg/d,夏季284.70、1 395.32 kg/d。2种处理工艺冬季和夏季大气氨含量均满足畜禽场环境质量标准,但超过人居空气质量标准。 相似文献
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基于卷积神经网络的奶牛个体身份识别方法 总被引：5，自引：14，他引：5
视频分析技术已越来越多地应用于检测奶牛行为以给出养殖管理决策,基于图像处理的奶牛个体身份识别方法能够进一步提高奶牛行为视频分析的自动化程度。为实现基于图像处理的无接触、高精确度、适用性强的奶牛养殖场环境下的奶牛个体有效识别,提出用视频分析方法提取奶牛躯干图像,用卷积神经网络准确识别奶牛个体的方法。该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频,用帧间差值法计算奶牛粗略轮廓,并对其二值图像进行分段跨度分析,定位奶牛躯干区域,通过二值图像比对跟踪奶牛躯干目标,得到每帧图像中奶牛躯干区域图像。通过理论分析和试验验证,确定了卷积神经网络的结构和参数,并将躯干图像灰度化后经插值运算和归一化变换为48×48大小的矩阵,作为网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频,随机选取训练数据60 000帧和测试数据21 730帧。结果表明,在训练次数为10次时,代价函数收敛至0.0060,视频段样本的识别率为93.33%,单帧图像样本的识别率为90.55%。该方法可实现养殖场中奶牛个体无接触精确识别,具有适用性强、成本低的特点。 相似文献
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基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部 总被引：1，自引：2，他引：1
为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值（mAP）为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但mAP提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51%和16.32%;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。 相似文献
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为缓解奶牛热应激,该研究基于奶牛胸颈部热敏感区产热及散热理论,开发了一套卧床冷水管局部降温系统。该研究在自然通风牛舍,通过水管壁温与试验组卧床表面温度变化测试了系统性能,并通过试验组与对照组奶牛核心体温、呼吸频率、产奶量及躺卧行为的差异分析了系统的应用效果。试验期间,系统水管壁温的变化范围为18～22 ℃,进出水温差1.7 ℃;试验组卧床表面平均温度维持在21～23 ℃,比对照组显著降低2.1 ℃（P<0.01）。结果表明,卧床冷水管局部降温系统水管壁温与距进水口的管道长度呈线性正相关关系。当温湿指数（Temperature-Humidity Index, THI）达到72时,试验组奶牛核心体温比对照组降低0.3 ℃（P<0.01）,呼吸频率降低9次/min（P<0.01）,证明卧床冷水管局部降温系统可有效缓解奶牛热应激。该研究为牛舍环境局部降温及缓解奶牛热应激提供了方法支撑。 相似文献
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基于奶牛个体体况的精细饲养方案的设计与实现 总被引：15，自引：6，他引：15
在“奶牛精细养殖技术平台”上,通过应用RFID、PDA、无线局域网等技术,进行奶牛个体体况信息采集,将采集的数据与系统预先设置的主要养分预测模型、泌乳奶牛泌乳曲线模型等结合,按个体计算出符合筛选条件的奶牛的日营养需要量,然后对相同生产或生理阶段的奶牛,采用相同的精补料类型,以及相同的粗饲料原料,由系统按线性规划原理批量优化依个体体况不同而异的日粮配方。计算结果表明,主要从几种原料的不同用量上,体现日粮的个体差异性,从而实现基于奶牛个体的精细饲养。此外,研究还指出,制约个体日粮的科学性主要取决于采集的奶牛个体信息是否完整,所采用的养分预测模型是否科学,所采用的饲料成分和营养价值数据是否反映饲料的真值等。 相似文献
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基于点云采集设备的奶牛体尺指标测量 总被引：4，自引：4，他引：0
为验证Xtion在奶牛体尺测量上应用的可行性,该文以提高现有体尺指标测量技术的精度、效率及自动化程度为目标,选用Xtion作为采集设备,石膏奶牛模型和真实奶牛作为试验对象,在实验室环境下,采用高精度三维扫描仪扫描奶牛模型作为对比点云数据,以不同距离下Xtion采集的数据作为测试点云数据,通过统计误差定量分析数据精度和密度随采集距离变化的规律,以确定合适的采集距离。养殖场环境下,在小于1.2 m采集距离条件下利用Xtion获取奶牛点云数据,采用Meshlab对点云数据进行可视化和交互测量,定性分析阳光、体表材质等因素对获取点云数据质量的影响,并将交互测量与人工测量结果进行对比分析。结果表明,在遮挡太阳光和采集距离大于0.6小于1.2 m条件下,平均误差小于±5 mm,相对误差小于10%,Xtion作为点云采集设备用于奶牛体尺测量是可行的。 相似文献