基于机器视觉的育肥猪分群系统设计与试验
发布时间：2021-11-21 06:44
为控制育肥猪出栏时的体质量差异,该研究开发了一套基于机器视觉技术的育肥猪分群系统,该系统通过机器视觉技术和卷积神经网络模型代替传统地磅对猪只体质量进行估测,可有效避免粪污对设备精度的影响及腐蚀;以前一天全部猪只体质量数据从小到大排列的第30%个数据作为当日的分群基准质量,将大于等于基准质量的视为长势较快的猪只,小于基准质量的视为长势较慢的猪只,每次采食按照猪只长势快慢分为2群进行饲喂;该系统依托于LabVIEW软件开发平台和物联网系统构建,平均每头猪只通过系统时间为6.2 s。为验证该系统的实际应用效果开展了为期30 d的现场试验,将饲喂于装有分群系统猪栏中的120头长白育肥猪作为试验组,由分群系统按猪只长势快慢分群饲喂;将饲喂于传统猪栏中的120头长白育肥猪作为对照组,按照传统人工调栏的方式进行饲喂。试验开始时试验组和对照组猪只平均体质量分别为32.21、31.76 kg,标准差分为别2.61和2.49 kg;结束时试验组和对照组猪只平均体质量分别为57.68、57.41 kg,标准差分为别5.26和5.51 kg,总料肉比分别为2.31和2.34,期间试验组猪只体质量的标准差小于对...
【文章来源】：农业工程学报. 2020,36(17)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
控制系统示意图Fig.2Controlsystemdiagram1.3基于机器视觉技术的猪只体质量估测原理
。育肥猪分群试验中，所选猪只品种相同，体型一致，并且由于相机高度固定，即使遇到体长相近，体高较大的猪只，该猪只的背部图像中的轮廓面积也会较大，从而获得较大的估测结果，降低估测差，因此本文中使用的2D相机也可以取得良好的估测效果。该研究中，由于工业相机获取的原始图像为1294×964像素，在输入神经网络前，需要将原始图像处理200×100像素大校具体过程为：先在原始图像中以1200×600大小截取猪只区域，而后处理为200×100像素大小的图像作为模型输入对猪只体质量进行估测，该过程如图3所示。图3猪只体质量估测原理Fig.3Principlesofpigweightestimation1.4育肥猪分群机理如前文所述，分群系统对每头猪每次进行体质量估测后，会将估测的结果存入数据库。每天的零点，分群系统会自动查阅数据库中整个猪群前一天的全部猪只体质量数据，将这些数据从小到大排列后，以取整后的第30%个数为分群中值，也就是当日的分群基准质量，其计
第17期张建龙等：基于机器视觉的育肥猪分群系统设计与试验177算方法如公式（1）和（2）P=X(i)（1）i=[n×30%]（2）式中n为前一天总数据个数，i为取整后的第30%个数，X(i)为从小到大排列后的体质量数据，P为分群基准质量。将大于等于分群基准质量的视为长势较快的猪只，小于分群基准质量的视为长势较慢的猪只。分群流程如图4所示。图4分群系统工作流程图Fig.4Diagramofsortingsystem1.5分群系统工作原理如图5所示，装有分群系统的猪舍被划分为躺卧区、FP采食区以及SP采食区，3个区域通过分群系统和单向门相连。躺卧区域配备有玩具球供猪只玩耍，用以避免大群饲养中猪只的打斗，同时提高动物福利。单向门的设置可以保证猪只每次采食时必须先通过分群系统，由分群系统对其进行体质量估测和长势进行判定后进入相应的采食区域。采食结束后，猪只经过单向门进入躺卧区域饮水、躺卧或玩耍。这样就可以给长势较慢的猪只创造一个相对缓和的采食环境，减少采食过程中长势较快的猪只对长势较慢的攻击，同时可以给长势较慢的猪只增强营养，从而提高育肥猪出栏时的整齐度，减小其体质量差异。图5分群系统工作原理Fig.5Workingprincipleofsortingsystem1.6人机界面设计育肥猪分群系统的控制程序和人机界面采用LabVIEWV18.0进行编写，图像处理及猪只体质量估测模块由LabVIEW中自带的python节点导入。最终设计的人机界面如图6所示，系统右侧用于显示猪只在系统中所处的位置，同时可以手动控制气动门和分选门的动作；系统中部用于显示获取的猪只背部图像；系统左侧显示猪只体质量预估结果以及与分群基准质量对比后猪只长势快慢的判断?
【参考文献】：
期刊论文
[1]非洲猪瘟对猪肉消费行为的影响研究——基于辽宁省沈阳市459份消费者问卷调查[J]. 朱佳,于滨铜,张熙,王志刚. 中国食物与营养. 2019(05)
[2]福利化养猪生产工艺与技术装备[J]. 惠雪,施正香,李保明. 猪业科学. 2016(08)
[3]浅谈“全进全出”的现代化养猪工艺[J]. 彭利英. 兽医导刊. 2014(S1)
[4]利用二维数字图像估算种猪体重[J]. 杨艳,滕光辉,李保明. 中国农业大学学报. 2006(03)
博士论文
[1]基于立体视觉技术的生猪体重估测研究[D]. 李卓.中国农业大学 2016
[2]基于双目视觉的猪体体尺参数提取算法优化及三维重构[D]. 刘同海.中国农业大学 2014
本文编号：3508992
【文章来源】：农业工程学报. 2020,36(17)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
控制系统示意图Fig.2Controlsystemdiagram1.3基于机器视觉技术的猪只体质量估测原理
。育肥猪分群试验中，所选猪只品种相同，体型一致，并且由于相机高度固定，即使遇到体长相近，体高较大的猪只，该猪只的背部图像中的轮廓面积也会较大，从而获得较大的估测结果，降低估测差，因此本文中使用的2D相机也可以取得良好的估测效果。该研究中，由于工业相机获取的原始图像为1294×964像素，在输入神经网络前，需要将原始图像处理200×100像素大校具体过程为：先在原始图像中以1200×600大小截取猪只区域，而后处理为200×100像素大小的图像作为模型输入对猪只体质量进行估测，该过程如图3所示。图3猪只体质量估测原理Fig.3Principlesofpigweightestimation1.4育肥猪分群机理如前文所述，分群系统对每头猪每次进行体质量估测后，会将估测的结果存入数据库。每天的零点，分群系统会自动查阅数据库中整个猪群前一天的全部猪只体质量数据，将这些数据从小到大排列后，以取整后的第30%个数为分群中值，也就是当日的分群基准质量，其计
第17期张建龙等：基于机器视觉的育肥猪分群系统设计与试验177算方法如公式（1）和（2）P=X(i)（1）i=[n×30%]（2）式中n为前一天总数据个数，i为取整后的第30%个数，X(i)为从小到大排列后的体质量数据，P为分群基准质量。将大于等于分群基准质量的视为长势较快的猪只，小于分群基准质量的视为长势较慢的猪只。分群流程如图4所示。图4分群系统工作流程图Fig.4Diagramofsortingsystem1.5分群系统工作原理如图5所示，装有分群系统的猪舍被划分为躺卧区、FP采食区以及SP采食区，3个区域通过分群系统和单向门相连。躺卧区域配备有玩具球供猪只玩耍，用以避免大群饲养中猪只的打斗，同时提高动物福利。单向门的设置可以保证猪只每次采食时必须先通过分群系统，由分群系统对其进行体质量估测和长势进行判定后进入相应的采食区域。采食结束后，猪只经过单向门进入躺卧区域饮水、躺卧或玩耍。这样就可以给长势较慢的猪只创造一个相对缓和的采食环境，减少采食过程中长势较快的猪只对长势较慢的攻击，同时可以给长势较慢的猪只增强营养，从而提高育肥猪出栏时的整齐度，减小其体质量差异。图5分群系统工作原理Fig.5Workingprincipleofsortingsystem1.6人机界面设计育肥猪分群系统的控制程序和人机界面采用LabVIEWV18.0进行编写，图像处理及猪只体质量估测模块由LabVIEW中自带的python节点导入。最终设计的人机界面如图6所示，系统右侧用于显示猪只在系统中所处的位置，同时可以手动控制气动门和分选门的动作；系统中部用于显示获取的猪只背部图像；系统左侧显示猪只体质量预估结果以及与分群基准质量对比后猪只长势快慢的判断?
【参考文献】：
期刊论文
[1]非洲猪瘟对猪肉消费行为的影响研究——基于辽宁省沈阳市459份消费者问卷调查[J]. 朱佳,于滨铜,张熙,王志刚. 中国食物与营养. 2019(05)
[2]福利化养猪生产工艺与技术装备[J]. 惠雪,施正香,李保明. 猪业科学. 2016(08)
[3]浅谈“全进全出”的现代化养猪工艺[J]. 彭利英. 兽医导刊. 2014(S1)
[4]利用二维数字图像估算种猪体重[J]. 杨艳,滕光辉,李保明. 中国农业大学学报. 2006(03)
博士论文
[1]基于立体视觉技术的生猪体重估测研究[D]. 李卓.中国农业大学 2016
[2]基于双目视觉的猪体体尺参数提取算法优化及三维重构[D]. 刘同海.中国农业大学 2014
本文编号：3508992
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