基于注意力机制和可变形卷积的鸡只图像实例分割提取

为提高鸡只个体轮廓分割提取的精度和准确度,实现基于机器视觉技术的鸡只行为、健康、福利状态监测等精准畜牧业管理,保证相关监测技术及决策的可靠性,针对叠层笼养环境下肉鸡图像的实例分割和轮廓提取问题,提出一种优化的基于Mask R-CNN框架的实例分割方法,构建了一种鸡只图像分割和轮廓提取网络,对鸡群图像进行分割,从而实现鸡只个体轮廓的提取。该网络以注意力机制、可变形卷积的41层深度残差网络（ResNet）和特征金字塔网络（Feature pyramid networks, FPN）相融合为主干网络,提取图像特征,并经区域生成网络（Region proposal networks, RPN）提取感兴趣区域（ROI）,最后通过头部网络完成鸡只目标的分类、分割和边框回归。鸡只图像分割试验表明,与Mask R-CNN网络相比,优化后网络模型精确率和精度均值分别从78.23%、84.48%提高到88.60%、90.37%,模型召回率为77.48%,可以实现鸡只轮廓的像素级分割。本研究可为鸡只福利状态和鸡只健康状况的实时监测提供技术支撑。     

颗粒饲料产品等级模糊综合评判法

基于模糊数学理论和统计分析方法,建立了颗粒饲料产品质量等级评价方法--模糊综合评判法,采用综合因素加权分析法对颗粒饲料产品的质量进行模糊综合评判,并通过实证分析验证了其科学性和合理性.     

锤片式粉碎机风网系统对其工作性能的影响研究

提高粉碎效率一直是饲料粉碎工段的研究热点，但基于实际生产场景下的粉碎机风网系统对其工作性能的影响却少有论及。文章基于实际生产场景下的锤片式粉碎机风网系统进行三维建模，利用计算流体力学软件Fluent对粉碎机粉碎腔内气流场进行数值模拟，得出不同风量下粉碎机粉碎腔气流场的负压特性分布规律及运动特性，通过调节进风口和风机开度验证了合适的风量可以有效改善粉碎系统工作性能。数值模拟和试验结果表明，锤片式粉碎机粉碎腔内气流场的压差和风速随风量的增大而增大，风网系统风量越大其粉碎系统产能越高，但能耗和水分损耗也会随之增加。综上所述，在粉碎过程中风网系统风量并非越大越好，应根据实际的粉碎系统工况和粉碎原料，选择恰当的风量粉碎系统，整体工作性能才能达到最佳状态。     

小型可调间隙饲料制粒机设计与试验

为实现小批量颗粒饲料生产,设计一种小型可调间隙饲料制粒机,包括环模及配套部件、压辊及配套部件、传动机构等。该制粒机特征为:压辊调节部件位于制粒机外部,能够在不停机的状态下实时调节模辊间隙,保证颗粒饲料的连续生产。同时设计了与该制粒机配套的控制系统。基于弹塑性理论,采用有限元分析软件Abaqus内置的Drucker-Prager Cap本构模型对制粒机模辊挤压过程进行了数值模拟,模拟结果表明,模辊间隙的设置应与物料的摩擦因数相匹配,适当提高物料的摩擦因数能够避免物料内部滑移耗能,有利于提高颗粒饲料的产量和质量。制造样机并进行了生产试验,以某配方乳猪料为原料,进行制粒机作业性能指标的测定,结果表明:该制粒机生产的颗粒饲料成品含水率为13.53%,直径为3 mm,颗粒含粉率为3.27%,颗粒耐久度(PDI)为94.34%,颗粒硬度为176.03 N,生产率约为42 kg/h,各项指标均达到设计要求,满足小批量颗粒生产的要求。