基于STM32的羊群智能化养殖装置的设计

针对国内养殖业普遍存在的人工称重分栏效率低、精度差等问题,设计开发了一种羊群智能化养殖装置。该装置以STM32处理器为控制器核心,综合利用传感器、射频识别、485通信等技术,对养殖场的羊群进行个体识别、自动称重,并根据设定好的羊只体重范围实现分群管理的目的。试验结果表明:该装置实现了对羊只的个体识别、自动称重及根据称量的质量对羊只自动分栏,系统结构合理,达到了节省劳动力和提高称重效率的目的,为养殖业中羊群识别、称重、分栏提供了技术支持。     

羊自动分栏系统及其开门机构的设计

为减少羊的应激反应,避免与人畜接触,提高养殖效益,设计一套基于PLC和组态软件的自动称重分栏系统。采用射频识别器读取耳标信息,平台式称重器获取实时体重,访问数据库获取羊只其它信息,从而对其进行分栏管理;当完成一次分栏工作后,将本次记录的体重数据传输到本地数据库中,为后续研究提供数据支持。本设计使用四杆机构原理设计的双开门机构减小开门空间,通过对杆长优化实现两扇门开启的同步性。     

羊只动态称重及分群系统的设计与试验

为实现羊只日常体重的无应激快速精确检测,提高羊只福利化水平和羊场智能化程度,结合经验模态分解(EMD)和平均值处理动态称重算法,设计出一套羊只动态称重分群系统且对两种算法进行试验对比。结果表明:在相同平均用时8.4 s时,EMD算法平均误差1.1%,平均值算法平均误差2.7%,前者优于后者。同时本系统在10 s内,可顺利完成羊只无应激称重分群工作,具有一定应用价值。     

奶牛精细饲养系统的研究现状

随着奶牛养殖规模的不断扩大,传统的粗放型饲养模式已严重制约了奶牛生产效益的提高.基于奶牛个体体况信息的精细饲养能够充分发挥每头奶牛的产奶潜能,提高产奶量,同时减少饲料浪费,降低生产成本.为此,介绍了奶牛精细饲喂系统的组成、工作过程、饲喂方式以及实现精细饲养所需的关键技术和设备.     

羊自动称重分群设备的研究

介绍了羊的称重、分群在羊群饲养中的作用,阐述了黑龙江省畜牧机械化研究所研制的羊自动称重分群设备的整机结构、工作机理、主要结构设计,指出了羊自动称重分群设备集机、电、气三种技术于一体,能自动完成羊的称重与分群,实现了机械化与自动化。     

9CF-300型羊自动称重分群设备使用方法

9CF-300型羊自动称重分群设备按设定数格对羊只进行分群管理,本文主要从其结构、工作原理及安装方法、常见故障排除等方面进行介绍。     

奶牛数字化精细饲养设备的研究进展

目前,奶牛业在中国农业体系中占有重要地位,为了提高中国奶业的整体发展水平,对奶牛进行数字化精细饲养已成为必然.作者在简要分析讨论了国内奶牛生产力水平低的原因和奶牛养殖的发展趋势后,探讨了奶牛数字化精细饲养技术系统的构成,并对系统中的奶牛身份识别、饲喂、挤奶、采食、虚拟栅栏、发情检测等方面所需要的有关设备进行了论述.在此基础上,提出了中国奶牛数字化精细饲养设备的发展方向.     

精细农业背景下小型农业机械的推广和发展

农业作为我国基础性行业,保障农业可持续发展至关重要。精细农业背景下,对于当前基层小型农业机械推广工作提出了更高的要求。大力推广小型农业机械设备,能够实现农业高效生产,同时也能够降低劳作强度,实现高产增收。首先分析了小型农业机械推广的重要性;其次探讨了精细农业背景下小型农业机械推广发展对策。     

种猪场群体母猪精细饲养管理系统的研究与应用

针对我国养猪业整体水平落后于欧美国家、先进饲养设备和饲养技术应用较少及大部分养猪场采用传统的限位栏模式的现状,提出了群体母猪精细饲养系统,并对系统整体架构和各部分进行了详尽阐述。利用射频识别(RFID)技术、计算机技术、通信技术、智能控制技术等完成系统构建,包括自动上料站和精细饲喂站的搭建,并自行研发了一套用于母猪精细饲养的母猪管理系统软件。     

可穿戴设备部署位置对羊只行为识别的影响与分析

羊只的行为状态能够直接反映其健康状况及所处的生理阶段,为实现自动化的羊只行为识别,以圈养的小尾寒羊为试验对象,构建一个基于加速度传感器的可穿戴式行为监测装置。利用MPU9250为核心的九轴姿态传感器采集羊只静止、行走和进食的行为信息,并将传感器分别部署在羊只颈部、背部靠近前腿处、前腿和后腿四个不同的位置。对于采集的数据,利用去噪和降维进行预处理,并分别利用k means和SVM进行分类识别。k means均值聚类算法对颈部处的行为识别准确率最高,为79.34%,SVM支持向量机算法对颈部处的行为识别准确率最高,为92.63%。SVM算法用于羊只行为识别的整体准确率高于k means,且传感器部署在羊只颈部时在不同识别方法下,识别效率均优于其他部位。研究结果对于构建自动化的羊只行为检测系统具有重要的现实意义。     

基于RFID的生猪自动饲喂控制系统的研究

针对生猪喂养自动化程度不高的现状,研究一种基于RFID的生猪自动饲喂控制系统。上位机采用组态可视化界面,不仅能够精确控制,精准精量配料,而且还实现了对整个配料过程和配料现场的的监测和控制。下位机为智能饲喂子系统,主要由电子耳标读取设备、称重饲喂装置和其他硬件驱动设备组成,利用无线射频识别技术(RFID)实现生猪身份的识别,不仅可以有效地解决人工喂料不准确、不规范等问题,而且能够实现精细化养殖从而增强生猪饲喂自动化水平。     

普洱茶自动化多口计量拼配设备研究

拼配是普洱茶精制加工生产中的重要工序,通过对不同特性的普洱茶进行计量拼配,以获取更好的品质。为解决传统普洱茶拼配加工中存在的问题,提出普洱茶自动化多口计量拼配设备。计量拼配机组由匀料上料输送机、连续式称重计量输送机和其他单机组成。该设备能够实现加工生产过程的连续化、数据化、自动化、绿色化,提高普洱茶计量拼配的准确性和稳定性,推动茶叶行业产业化和现代化发展。     

羊群四季放牧饲养管理技术要点

<正>科学放牧饲养管理羊群,不仅能合理利用饲草饲料资源,而且能有效提高养羊经济效益,加速农畜产品的转化率。在日常管理中,要做到一勤(勤数羊以免丢失羊只),二慢(春秋两季放牧要慢),三坚持(每天要跟群放牧、早出晚归、饮好饮足水)。三稳(稳住放牧、出入圈门与饮水要稳),三防(防疫病、防毒蛇、防毒草),三过渡(从异地购入羊只在饲养方式的改变上、放牧或舍饲羊群在青干草的更换上、育肥羊只在精饲料的喂量     

基于虚拟箱的小麦动态称重系统应用研究

目前,农产品加工业在进行小麦称重时,大部分采用的是静态称重的方法,使得整个加工过程不连续,生产效率较低.为此,开发了一种基于虚拟箱的小麦动态称重系统的硬件和软件的设计方法,完全实现了全自动不停机计量.该系统在试运行过程中,效果较好,能够提高称量精度与生产效率.     

麦蛾饲养收集设备的研制

为了实现麦蛾饲养收集的智能化、自动化程度,研制了新一代麦蛾饲养收集设备。对原设备整体结构、成虫饲养框结构及其放置方式等关键部件进行优化设计。控制系统采用PLC核心控制模块,实现了麦蛾饲养过程中温湿度的自动化控制。同时增加触控显示屏,可实时显示所需参数,实现了人机交互。新设备更加方便智能,密封性能更好,大大提高了麦蛾成活率,解决了天敌昆虫繁育技术推广过程中产业化生产受制于配套装备不齐全的一大难题。     

饲养山羊的技术及管理要领研究

在长期的生产初中中不断探索总结饲养管理、选种选配、哺幼育肥、疫病防治等多方面的经验，概括为“管、选、配、育、防”5字。管即科学的饲养管理方法，选即优化羊群结构，配即选配和配种方式，育即对羊只的培育措施，防即预防疾病等方面做好山羊的技术管理工作。     

称重传感器的基本原理及非线性误差补偿方法

称重传感器在工业上应用十分广泛,能够显著提高生产、制造的效率和质量,近年来称重传感器的技术得到了快速的发展,其具备的种类和适用范围也越来越广泛。为提高先进的称重传感器测量精度,研究和寻找称重过程中非线性误差补偿方法是十分必要的。     

羊只形态参数无应激测量系统设计与试验

为解决羊只体尺、体质量参数传统测量方法依靠人工完成、工作量大、对羊的体位要求高、易引发人畜共患病、对羊有应激等问题,设计了羊只形态参数无应激测量系统,包括个体识别、体位限制、体质量称量、视觉图像采集、自动测控硬件系统构架及软件程序开发,应用通用的Modbus协议及虚拟仪器技术构建系统。对内蒙古某肉羊养殖基地小尾寒羊的现场试验表明,该系统可以在羊只无应激的条件下,自动完成形态参数的采集,既为后期的形态评价提供了全面的数据,又实现了羊只的福利化养殖,同时避免了人畜共患病。     

“9ZMQ-128智能型母猪群养管理系统(设备)”通过科技成果鉴定

广东省现代农业装备研究所(原广东省农业机械研究所)研发的"9ZMQ-128智能型母猪群养管理系统(设备)"于2012年12月27日顺利通过科技成果鉴定。系统(设备)根据母猪的饲养特性,应用RFID(无线射频识别)、微电子通讯等信息技术以及机电一体化技术,实现了母猪在群体饲养环境下的个体自动识别、个性化精确     

基于多角度Kinect v2的羊只三维模型重构方法研究

羊只的体尺参数是衡量其生长发育状况、生产性能和遗传特性的关键指标。重建羊只的三维模型可以为自动化获取多种羊只体尺参数提供数据基础,因此提出一种基于多角度Kinect v2的羊只三维模型重构方法。该方法通过放置在羊只顶部和左右两个侧面的Kinect v2设备,获取羊只的三维点云数据;利用这些数据中的点云之间的相对位置关系,进行点云坐标的转换和初始配准;采用ICP算法进行精确配准建立三维模型。结果表明：当Kinect v2深度相机高度为120 cm、俯视角为30°时,获取的点云质量较高,自动配准的平均误差为0.233 cm,平均耗时为12.89 s。根据模型计算出的羊只体高、体斜长、十字部高和腰脚宽等体尺参数与实际测量平均误差均在5%以内。