生猪养殖设施工程技术研究现状与发展分析

生猪养殖业是我国畜牧业的支柱产业,随着生猪养殖从分散养殖向规模化养殖的发展,对生猪养殖设施工程技术的需求日渐增加。为了向生猪养殖业发展提供参考与支持,对生猪养殖关键设施工程技术的研究与发展状况进行了总结和分析。重点对猪舍、育仔、饲喂、粪污处理设施工程环节进行研究与发展分析。目前,我国已初步形成了适合国情的生猪养殖设施工程技术体系,但与国外发达国家的生猪养殖设施工程技术还存在一定差距,存在养殖设施工程各环节发展不均衡,养殖工程的机械化、自动化、智能化技术水平较低,关键养殖设施工程技术的基础性研究体系不健全,养殖设施配套性差,养殖机械的适用性和可靠性较低等问题。建立健全的生猪养殖设施工程技术的研究体系,加强养殖、饲料、设施工程、资源环境等方面相互融合与协作、深入与系统的研究,开展适于我国南北方配套应用的生猪养殖设施与设备研发,实现生猪养殖过程的健康/福利化、生态化、自动化及至智慧化,将是我国生猪养殖设施工程技术的发展方向。     

采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标

为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet（MobileNet-FPN-CenterNet）模型,为确保目标检测的精确度,该模型首先以无锚式的CenterNet为基础结构,通过引入轻量级的MobileNet网络作为模型特征提取网络,以降低模型大小和提高检测速度,同时加入特征金字塔结构FPN（Feature Pyramid Networks）以提高模型特征提取能力,在保证模型轻量化、实时性的同时,提高遮挡目标和小目标的检测精度。该研究以某商业猪场群养生猪录制视频作为数据源,采集视频帧1 683张,经图像增强后共得到6 732张图像。试验结果表明,MF-CenterNet模型大小仅为21 MB,满足边缘计算端的部署,同时对生猪目标检测平均精确度达到94.30%,检测速度达到69 帧/s,相较于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4目标检测网络模型,检测精度分别提高了6.39%、4.46%、6.01%、2.74%,检测速度分别提高了54、47、45、43 帧/s,相关结果表明了该研究所提出的改进型的轻量级MF-CenterNet模型,能够在满足目标检测实时性的同时提高了对群养生猪的检测精度,为生产现场端的群养生猪行为实时检测与分析提供了有效方法。     

基于深度学习的密闭式猪舍内温湿度预测模型

针对目前猪舍环境控制中传感器只能实现对当前环境状况的监测，无法对猪舍内环境变化趋势作出预判，不能提前对环境控制设备运行状态进行调节，在一定程度上造成环境控制效果滞后的问题，基于深度学习方法，结合实际传感器监测的历史数据和猪舍外影响数据，建立了长短时记忆（Long short term memory，LSTM）网络预测模型，实现了精确的猪舍内温湿度变化预测。结果表明，猪舍内冬季和夏季温湿度预测值与实测值变化趋势一致，温度最大误差1.9℃，平均误差为0.5℃；相对湿度最大误差为13.5%，平均误差为2.3%；温度和相对湿度预测的平均决定系数分别为0.821和0.645。本文建立的预测模型具有较优性能，可为制定优化的猪舍内环境控制策略，解决环境控制效果滞后问题提供可行的参考。     

猪舍自动清粪控制系统设计与实现

本文设计了一种猪舍自动清粪控制系统,主要包括刮粪板和保温隔热门、猪舍内外环境数据采集、清粪设备运行状态监测、主控制单元、自动清粪控制APP五个主要部分,并在云服务器的模型对接上传数据以及下达控制指令。通过传感器采集环境数据定时上传云服务器,经模型计算后得到控制指令,发送给舍内主控制单元,进而控制刮粪板及保温门的协同工作,清粪运行状态监测装置反馈运行状态至云服务器,同时APP可以后台监控数据及下达控制指令,最终实现猪舍内粪污的动态化清理。     

基于加速度传感器的猪舍刮粪板运行状态监测装置设计与仿真

猪舍刮粪板在运行过程中可能存在清理不彻底、粪道内异物阻碍刮粪板运行、刮粪板损毁等工作人员难以监测的问题,因此设计一种基于加速度传感器的刮粪板运行状态监测装置,并通过MATLAB进行仿真。通过MPU6050传感器获得当前状态下刮粪板的姿态角,采集正常状态下运行数据并运用中值滤波算法消除异常角度波动,由此确定阈值,根据不同角度阈值将刮粪板状态不同故障类型和等级,通过判断运行时刮粪板各与其对应阈值的关系完成对故障的识别和警报。依据预定义的刮粪板运行状态进行MATLAB仿真测试,获得了96. 1%的平均准确率。仿真实验表明本装置可用于实际作业状态下对猪舍刮粪板状态的监测。     

融合注意力机制的个体猪脸识别

随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注。为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM（Convolutional Block Attention Module）,建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别。将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类。以随机采集的1 195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试。结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%,模型参数量仅为DenseNet121的1/10;与ResNet50、GoogLetNet和MobileNet模型相比,DenseNet-CBAM的识别准确率分别提高了2.18、3.60和23.94个百分点。研究结果可为智能化养殖过程非接触式个体识别提供参考。     

畜禽体温自动监测技术及应用研究进展

体温是衡量畜禽健康状况的重要生理指标,快速准确的测温方法是进行疾病监测及诊疗的有效手段。该文针对目前畜禽养殖行业采用的体温监测技术及其发展进行阐述,重点比较了体内和体外两大类自动化测温技术的优缺点以及应用场景;详述了红外体表测温、数据传输与网络以及体温自动监测等技术在畜禽生产性能、健康监测以及行为监测等方面的应用。分析了自动测温技术存在着设备安装、数据传输、温度补偿模型建立等难点,同时表明在无创测温、测量精度、测温部位以及畜禽舍环境调控等方面应作为改进研究重点,并提出体外检测非接触式红外热成像自动测温技术以其快速、高效、无应激等优点,将成为畜禽养殖体温监测研究及应用发展的重点方向。     

桨叶式日粮混合机机理分析与参数优化

为了促进全混合日粮(简称日粮)饲喂技术的推广应用,设计了一种桨叶式日粮混合机,并对该混合机进行了性能试验与参数优化。利用桨叶式日粮混合试验装置,对混合室内日粮的混合过程进行分析,将混合室内日粮分布区域划分为积料区、提料区、滑落区和塌落区,各区域混合方式为:积料区与提料区主要发生剪切混合与对流混合,滑落区与塌落区以较强剪切混合与扩散混合为主;以混合时间、转子转速和桨叶安装角为试验因素,以变异系数与净功耗为评价指标,采用三因素五水平二次回归正交旋转组合试验方法进行试验,获得了该机试验因素对混合均匀度及净功耗的影响规律。试验结果表明:在填充率为65%时,最优参数组合为:混合时间5. 3 min、转子转速8. 6 r/min、桨叶安装角34°,对应的变异系数为7. 01%、净功耗为51. 02 k J。该日粮混合机满足日粮的混合要求,性能较优。     

低温对高浓度人尿液废水培养小球藻的影响

针对寒区气温低，微藻培养过程加热能耗大的问题，以蛋白核小球藻Chlorella pyrenoidosa和普通小球藻 Chlorella sp为试验藻种，利用人工气候培养箱，在人尿液废水添加比例40%条件下，研究2种小球藻在15.0、17.5、20.0、22.5、25.0 ℃较低温度下的生长特性和小球藻蛋白质含量，以及培养液中营养物质的利用情况。结果表明，2种小球藻均可以在高浓度尿液废水中生长，蛋白核小球藻Chlorella pyrenoidosa对各试验组培养液中总氮、氨氮、总磷和化学需氧量（Chemical Oxygen Demand, COD）的平均去除率分别达到78.02%、79.59%、79.31%、20.11%，最大生物量达到0.502 g/L；普通小球藻 Chlorella sp对培养液中总氮、氨氮、总磷和COD的去除效果更好，平均去除率分别达到87.90%、89.55%、89.29%、68.66%，最大生物量达到1.007 g/L。2种小球藻对低温的响应均呈现随温度的升高生物量和培养液中相关指标的去除率也随之增大的趋势，但不同温度区段的变化率存在差异，温度为20.0 ℃及以上时变化较小，温度低于20.0 ℃时变化较大。并且在微藻培养各指标中，微藻的生物量和蛋白含量，以及培养液中的COD含量变化较大，而培养液中的总氮、氨氮、总磷的变化规律差别较小。普通小球藻Chlorella sp对低温的耐受特性明显优于蛋白核小球藻Chlorella pyrenoidosa，普通小球藻 Chlorella sp更适合在低温条件下用于高浓度尿液废水的处理和资源化。该研究为寒区微藻的低耗高效培养和尿液废水的资源化利用提供理论支持。