奶牛体温无线收发数据采集系统的设计与实现

定时采集奶牛体温对于发病奶牛的诊断、及时治疗有着重要的意义.为此,介绍了基于无线收发芯片nRF403实现PC机与多台STC51单片机系统的无线数据通信,在此基础上选用了高精度的一线式温度传感器DS18B20组成了奶牛体温无线数据采集系统,并给出了系统硬件和软件的设计.该系统结构简单,易于实现,可靠性较高,且功能易于扩展.系统的应用能够对奶牛的体温进行定时、连续、无损伤、精确地测量和记录.     

基于NRF24E1无线奶牛体温数据采集系统设计

奶牛体温是衡量奶牛健康状况的重要参数,定时采集奶牛体温对于判断奶牛的健康状况有着重要意义。人们对于数据传输大多采用有线方式,但牛舍环境不便于铺设线缆进行数据传输。为此,本系统利用收发芯片NRF24E1进行设计,实现了奶牛体温数据采集系统与上位机进行无线通信,满足了对奶牛体温数据实时监测的要求,提高了对奶牛体温数据采集的自动性和高效性。通过芯片的选型以及芯片外围电路的改进优化了硬件电路,并且设计了有效的通信协议,防止传输的数据信号产生畸变并具有自动剔除错误信号的能力。该系统对多头奶牛的体温进行了测量,试验表明,本系统具有较高的实用性和可靠性,成本低功耗低,具有良好的应用前景。     

基于STM32和OneNet云平台的奶牛计步器系统设计

奶牛活动量的及时准确监测对奶牛发情检测具有重要意义,为了实现奶牛活动量的无线远距离实时监测,设计一种基于STM32和OneNet云平台的奶牛计步器系统。系统采用STM32单片机作为主控制器,基于ADXL345加速度传感器来实时检测奶牛运动状况,同时利用ESP8266 WIFI实现活动量数据到OneNet云平台的传输。并通过LabVIEW开发奶牛计步器上位机监控系统,实现奶牛活动量的实时监视功能。测试结果表明：系统安装方便,实时性好,对奶牛活动计步的准确率可达97%以上,能够实现奶牛活动量的无线远程监测,及时有效地对发情状态的奶牛进行干预,对奶牛养殖的信息化和智能化具有一定的应用价值。     

奶牛活动量低功耗自动监测系统设计

为加强奶牛活动量的监测,设计了一种无线数据传输的低功耗计步器.单片机选用高性能的ATMEGA32,无线发射模块选用NRF24E1芯片,上位机采用了LABVIEW编程,系统平时工作在休眠状态,数据的采集和传输通过软件中断请求进行处理.实验结果表明,该系统能够提供可靠的奶牛活动量数据,并且系统模块集成度高、结构简单、功耗低、工作稳定可靠,适合推广应用.     

群养奶牛体温实时监测系统设计与实现

将无线连接WiFi技术应用于群养奶牛体温实时监测系统,实现了奶牛体温的智能化监测,使奶牛的管理和监控更科学方便。利用DS18B20型数字温度传感器测量奶牛耳道边沿温度,外部通过单线接口与ESP-WROOM模组进行双向通信。ESP-WROOM模组在初次上电时,必须通过SmartConfig通信协议获得要接入的AP（Access point）参数并将参数写入程序存储器中,使之与AP建立连接。模组连接成功后,温度传感器采集奶牛体温并传输给微处理器,微处理器接到数据后打包相应参数通过TCP协议发送给数据服务器,MySQL数据库分类储存每头奶牛的数据。使用Java语言编写人机交互界面可以查看相应数据库,实现了奶牛体温变化的实时显示、温度补偿以及历史数据查询等功能。在群养奶牛中同时接收数量众多的体温数据时,可能出现数据并发现象,利用异步通信框架,解决了数据并发问题。采用序时平均数算法更精确地描绘出奶牛体温变化曲线,并且解决了个别数据异常导致曲线波动较大的问题。试验结果表明,系统最佳传输距离在80m左右时,网络丢包率为4.42%。该系统模块体积小、性能可靠、功耗低,能够快速完成温度监测,并且在30~50℃温度范围内测试精度能够达到±0.2℃。     

奶牛行为特征识别系统的研究与设计

按照奶牛行为特征的特性,研究设计了奶牛行为特征识别系统.该系统以8位超低功耗单片机STM8L152 C6T6、三轴加速度传感器LIS3DH和ZigBee组网模块为硬件核心,进行了硬件电路和软件程序的开发设计.系统结构不复杂、对奶牛行为的区分度较高.经过实验,系统能够监测并识别奶牛的活动行为,为奶牛的发病判断和发情期预测提供了科学依据.     

奶牛体温植入式传感器与实时监测系统设计与试验

针对接触式奶牛体温检测方法测量精度低、实时性差,且易引起交叉感染等问题,设计了奶牛体温植入式传感器,并开发了相应的体温实时监测系统,利用无线传感网络实现奶牛体温信号的智能化监测。奶牛体温植入式传感器利用PT1000铂电阻作为温度测量探头,综合利用ADS1256模数转换器、MSP430控制芯片,对采集到的电压进行滤波处理,提高了测量精度。结合433M无线信号模块与ZigBee网络设计了项圈节点,作为将奶牛的体温数据从体内传到体外的中继节点,其中从奶牛体内传输到项圈节点使用433M无线信号模块,项圈节点再到远程监控中心使用2.4GHz的ZigBee网络,从而达到稳定、可靠传输的效果,实现了奶牛体温的高精度实时监测。分别对传感器准确性、稳定性、反应速度、传输性能及系统丢包率进行试验,结果表明,传感器温度测量误差在0.05℃以内,12h内温度最大波动为0.02℃,在15s内稳定,植入式传感器射频（RF）信息能有效传输至项圈节点,单个牛场内,整体系统的丢包率不超过1.2%,可高精度、实时检测奶牛的体温变化。     

基于单片机的奶牛精量饲喂系统的设计研究

开发了由PC机为管理平台基于单片微机控制的奶牛精量饲喂系统,介绍了系统的硬件、软件设计等方面的问题。本系统以PC机为管理软件运行平台,以ETR100嵌入式系统为控制平台,共同作为奶牛个体识别的Rf射频身份识别系统和给料系统的核心。该系统能够实现奶牛身份自动识别,并通过采集奶牛信息,根据不同情况自动计算奶牛应喂的精料量及饲喂次数,自动分多次、分时段对每头奶牛进行精量饲喂。经试验证明,该系统可靠性高、稳定性好、功能强、可扩展性好等,有广阔的开发应用前景。     

基于微信公众平台的奶牛发情监测系统设计

为解决现有奶牛发情人工监控移动性差、费时费力的特点,开发一种基于以太网和微信公众平台的奶牛发情体征监测系统。系统通过DS18B20接触式温度传感器和ADXL345三轴加速度计,分别采集奶牛发情体征的体温和运动量,并借助于ZigBee网络和以太网技术,实现发情体征数据上位机的远距离传输。同时设计上位机监控系统和微信公共平台的通信,实现利用手机微信客户端对奶牛发情体征的实时远程监控。经实际测试表明,该系统运行可靠稳定、实时性好、移动性强,节约人力成本,能实现对奶牛发情的预测和远程监控。     

奶牛产奶量自动检测系统的设计

奶牛产奶量是衡量奶牛健康状况的重要参数,定时测量奶牛的产奶量并进行分析,有助于奶牛健康状况的判断.为此,设计了基于单片机控制和检测的奶牛产奶量自动检测系统.单片机选用高性能的AT89C51;为了提高系统的测量精度,采用高精度时间数字转换芯片;上位机采用LABWINDOWS/CVI编程,实现产奶量的采集、存储、显示以及历史数据查询功能.运用奶牛产奶量自动检测系统对多头奶牛的产奶量进行了测量,试验结果表明,系统达到了快速、准确检测产奶量的目的.     

奶牛精确饲喂装置检测系统的研究

精确饲喂装置检测系统的核心技术是奶牛个体采食量检测技术.系统采用了螺旋输送料技术、非接触式的无线射频识别(RFID)技术和称重传感器技术.采食活动前,系统核对奶牛个体信息和启动螺旋输料系统进行投料,收集奶牛个体的采食数据,在上位机中利用Visval Basic 6.0 编写系统应用软件,实现对采食数据的接收、显示、存储和分析处理.     

基于RFID与WSN的现代化奶牛养殖系统研究

为了提高奶牛养殖的现代化水平,将RFID和WSN技术相融合,充分发挥两者各自的优势,构建适用于大规模奶牛养殖的现代化管理系统。利用RFID技术实现牲畜个体识别与追踪,WSN技术实现奶牛健康状况、养殖场环境的实时监测,为奶牛养殖的现代化管理、疾病防治和食品安全等提出了综合的解决办法。试验表明,该系统具有稳定、方便、布置灵活、成本低等特点,具有良好的应用前景。     

奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战

奶牛跛行是奶牛发生肢蹄病的外在表现。人工识别跛行奶牛存在效率低、成本高、主观性强等问题。奶业对奶牛跛行自动识别技术需求日益强烈。本文从机器视觉技术、压力分布测量技术、可穿戴技术、行为分析技术和跛行分类技术5个方面,分析了奶牛跛行自动识别技术的原理、功能、特点及研究现状。总结发现,当前奶牛跛行自动识别技术研究大多集中在传感器研发和算法开发,而性能验证和决策支持的研究较少,面临的主要挑战包括高质量跛行识别数据获取难度大,缺乏早期跛行识别技术手段,奶牛个体差异干扰模型识别精度,牧场非结构化环境对识别系统性能要求高,以及技术应用效果难评估等。因此,为促进奶牛跛行自动识别技术的发展,建议推动牧场跛行监测数据共享,研究奶牛个体跛行判别模型的构建方法,开发融合跛行检测、体况评分等多功能的一体化智能通道,并分析评价跛行自动识别技术应用在保障动物福利、环境生态、粮食安全等方面的重要意义。     

奶牛身份射频识别系统的防冲突技术

为了提高奶牛身份的识别度,采用无线射频识别技术来识别奶牛身份的识别系统。该系统采用耳标式电子标签来标记奶牛的身份,并在计算机系统建立一个电子数据档案。由于奶牛身份识别系统实行一畜一标,奶牛养殖规模大,植入的电子标签众多,射频识别技术中多标签存在冲突,因此防止多标签冲突问题是研究的重点。防冲突算法有ALOHA算法和二进制搜索算法两种常见算法:当采用ALOHA算法时,电子标签过多会造成防冲突时间长,甚至会出现判断错误;二进制搜索算法虽然不会出现错误,但用时较长,且安全性差,将二进制搜索算法进行改进成为返回式二进制树形搜索算法,可以解决这些缺点。为此,提出了基于返回式二进制树形搜索算法设计的奶牛身份射频识别系统的防冲突技术,试验表明:该设计可以解决识别系统中的防冲突问题,使系统采集信息与奶牛身份信息一一匹配,且缩短了识别时间,能迅速识别电子标签。     

基于JDBC技术的奶牛场信息管理系统

介绍基于JDBC技术和Microsoft SOL Server 2000数据库管理系统,利用JBuilder9.0开发工具,采用主程序统一协调运行方式,开发了适合中小型奶牛场使用的奶牛场信息资料管理系统.该系统分为牛群管理、产乳管理、牛群繁殖、统计与分析、养牛场(小区)管理、系统管理功能6个方面,可以对奶牛及奶牛场各种技术数据进行分析、综合和整理 ,是一种实用、经济、操作简便的奶牛场信息资料管理系统.     

奶牛智能饲喂关键技术研究

随着现代规模化养殖新格局的初步形成,奶牛智能养殖装置的不断涌现,奶牛饲喂技术发展呈现出信息化、精细化、智能化的趋势。通过分析奶牛全混合日粮饲喂技术与奶牛自动饲喂装备系统的特点和应用情况,对国内外奶牛养殖技术装备进行总结,国内中小型养殖场仍存在自动化水平较低、饲喂技术与装备结合不完善、饲喂效率较低等问题;大规模养殖场面临核心技术需进口、养殖成本与装备研制成本较高的问题;国外的智能养殖装备技术相对成熟,相关装备系统已经大范围使用。此外结合国内外研究现状提出我国饲喂技术装备的改进方向,针对实际养殖情况对装备技术进行研发,促进我国自主装备及核心技术的推广应用,推进奶牛养殖装备技术向精细化、智能化发展,切实提升我国奶牛养殖水平。     

基于Web的奶牛场管理信息系统

介绍基于JSP+SPrvlet+Javabean模式开发的、适合中型奶牛场使用的奶牛场管理信息系统,分为牛群管理、产乳管理、牛群繁殖、统计与分析、养牛场管理及系统管理功能6个方面,可以对奶牛及奶牛场各种技术数据进行分析与综合整理,是一种实用、经济和操作简便的奶牛场信息资料管理系统.     

温室环境温湿度智能检测装置的研制

利用单总线数字式温度传感器DS18820和数字式湿度传感器LTM8901来检测温室环境的温度和湿度，提高检测的精度。降低了干扰；并且利用FLASH芯片作为数据的移动式存储单元。方便了农户的数据转移，降低了成本。可以将其与PC通讯。将数据转移到PC机界面，实现对数据的存储、数据的回归分析和曲线显示等功能，为后期的温湿度控制、获得高产提供理论基础。     

Development and evaluation of a pastoral simulation model that predicts dairy cattle performance based on animal genotype and environmental sensitivity information

A dairy cattle simulation model for pastoral systems that considers how dairy cow genotypes respond to different environments is described. The dairy cow is represented by five modules for maintenance, pregnancy, growth, body energy reserves and lactation with the influence of environmental factors on processes included within each module. Feed intake is predicted based on the requirements for maintenance, growth and pregnancy, and the dairy cow’s potential for yields of milk, fat and protein and body fat change in a given environment. The effects of various temporary environmental factors such as cow body condition score, climate, feed quality and the stage of pregnancy are all considered when predicting yields of milk, fat and protein, energy and dry matter intake. The model was evaluated using information from a prior experimental study with 1990s Holstein-Friesian dairy cattle of North American/European or New Zealand origin managed in a pasture-based system in early to peak lactation. The model was able to predict, to a high degree of accuracy, mean values for yields of milk, fat and protein, and concentrations of fat and protein. However for individual cows, feed intake and live weight change were less reliably predicted. The major source of error was a lack of simulated variation, rather than any systematic bias. The major advance of the model is its ability to predict performance from genetic and environmental sensitivity information for particular breeds, and its ability to predict feed intake and yields of milk, fat and protein concurrently.