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以采食量自动记录设备FIRE系统为例,论述了采食量自动记录在猪育种中的研究和应用概况及其对我国现代养猪业的必要性。资料表明,采食量自动记录系统除能准确测定大群饲养猪只的个体采食量和饲料报酬之外,系统强大的数据记录和处理功能还对猪只的采食行为、日饲料利用率、采食曲线等做出细微分析,有助于猪行为学、采食量性状和精准饲料配方的研究,使其应用不仅仅局限于种猪中心测定站或大型育种公司。 相似文献
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正比利时鲁汶大学的科研人员应用音响技术自动测定28日龄罗斯肉鸡的采食量。试验研制出可检测每只肉鸡采食声音的算法,根据该算法可计算采食声音与采食量间的相关性;同时设定对照组,对照组的采食量值通过称量系统和视频观测获得。通过将麦克风连接到肉鸡采食槽连续3 d、每次15 min记录肉鸡的采食声音;每次试验前4 h肉鸡停止采食。通过称量系统自动记录肉鸡的采食量,同时人工收集肉鸡浪费的饲料并在每次试验结束后称重。基于以上数据,可计算肉鸡的采食量并进一步验证算法的有效性。结果显示, 相似文献
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近年来人们日益有兴趣于更精确地测定生长猪的采食量。大量的生产记录提供了所需要的资料,表明了季节、猪舍设施和猪种的不同对每日采食量的影响。另还据证明,猪的采食量随着其瘦肉生长遗传潜力的提高而趋于减少。 相似文献
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试验数据来源于2018年测定的广西某种猪场栏内444头长白猪使用自动喂料系统(FIRE)的采食情况,每日记录长白猪生长育肥阶段(90~160日龄)的采食量和采食行为。分析长白猪随日龄变化的采食行为规律,以及性别、胎次、气候因素对猪采食行为和饲料利用效率的影响,以期为育肥猪采食行为性状选育、提高经济效益及科学高效养殖提供理论依据。结果表明:①公猪和母猪采食行为区别不大,但在每日采食次数上表现出差异;②在生长育肥阶段,公猪的生长性能高于母猪;③较冷环境下的育肥猪平均每日采食量更多、平均日增重更高、采食速度更快。 相似文献
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试验旨在充分利用和挖掘自动测定设备在生长育肥猪养殖中获得的采食与体重数据,以广西某猪场三元杂肉猪为研究对象,收集2018年8-11月该场生产性能自动测定系统的记录数据,深入探讨育肥猪的采食行为及生长发育规律,为科学高效养殖提供理论依据。结果显示:①生长育肥猪自由采食具有明显昼夜节律特征,上午(7:00-11:00)和下午(15:00-19:00)为全天中两个采食高峰时期,并且下午采食欲望最频繁,采食时长最长,采食量最高;②采食欲望次数,采食量,采食时长三者之间具有显著或极显著的相关性;③体重水平影响猪只采食量,采食次数,采食时长,采食速度以及单次采食量。 相似文献
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猪用自动饲喂记录系统的研究及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
随着养猪业的蓬勃发展,养猪技术要求也越来越高。对大多数养猪场来说,通过各种先进的手段和生产工艺,使饲养的猪只在一定的生产条件下获得尽可能高的经济效益,是每个猪场面临的重大问题。猪只的采食行为直接影响其生长和饲料的转化率,为了准确地测定猪只在饲养过程中的饲喂和生长情况,我们研制了猪自动饲喂测定记录系统。该系统采用微电子技术,对被测猪只的日采食量、采食次数、采食时长、采食速度进行测定,并通过对被测猪只的增重量和饲料消耗量的测定,精确计算饲料的转化率以及猪的采食行为。1结构及工作原理表1被测猪日龄日采食量(g)日采… 相似文献
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为了研究青年公猪的采食习性,试验采用全自动生产性能测定系统将102头试验公猪(包括杜洛克猪、长白猪、大约克夏猪)随机分配到8个测定站中,每个测定站12~15头猪,自由采食及饮水,每天定时采集测定系统的前24 h的记录数据并进行显著性分析。结果表明:在30~90 kg以及91~120 kg生长阶段,不同品种公猪日均采食量、日均采食次数、每次采食所需时间均存在较大的差异;91~120 kg阶段的日均采食量较30~90 kg阶段明显提高;在30~90 kg阶段,杜洛克猪每次采食所需时间显著高于大约克夏猪(P0.05),大约克夏猪的日均采食次数显著高于杜洛克猪、长白猪(P0.05);在91~120 kg阶段,杜洛克猪每次采食所需时间、日均采食量均显著高于长白猪、大约克夏猪(P0.05)。3个品种公猪在白天(06:00—18:00)对饲喂器的利用率较高,在50%以上,而在晚上(18:00—翌日06:00)较低。说明品种对采食量、采食次数、每次采食所需时间均存在较大的影响。 相似文献
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奶牛个体采食量测定仪的设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
《饲料工业》2015,(19)
研究基于嵌入式系统设计了奶牛的个体采食量测定仪,利用无线射频技术(RFID)识别奶牛身份,称重传感器实时将槽内饲料重量通过以Zig Bee为核心的无线网络传送到电脑,实现奶牛个体采食量的测定。试验结果表明:该采食量测定仪射频识别正确率为100%,并且采食量的测定准确,计量误差小于5%,能够满足测定奶牛采食量的要求,同时具有奶牛个体采食量数据分析和打印功能,并支持奶牛个体采食量数据在线查询功能。 相似文献
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《国外畜牧学(猪与禽)》2021,41(5)
规模化猪场为了计算猪群规模即群体大小以及评估和计算猪群生长速度与料肉比,需要在每次转群时对猪进行计数和称重。传统人工方法耗时、耗力、易出错,还会对猪造成应激。本试验在猪场安装相关设备进行对比研究,结果显示,用过道称称重系统对猪进行称重所耗的时间比人工称重所耗的缩短80%,自动盘点系统计数耗时比人工计数的耗时缩短84%,而且仪器称重和点数的准确率接近100%。相比之下,该系统比人工称重、计数在时间和准确性方面更有优势。 相似文献
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为研究饲料油菜发酵全混合日粮(FTMR)的羔羊强度育肥效果,本试验选取2.5月龄的湖羊40只,随机分为2组,每组20只,公母各半。试验组饲喂以油菜为主原料配制的FTMR日粮,对照组饲喂以青贮玉米为主原料配制的TMR日粮。预试期15d后称初试体重,正式期90d,每15d称重,记录采食量,计算平均日增重。结果表明:湖羊母羊采食量、体重和日增重在两种日粮间无显著差异(P>0.05);而试验组公羊采食量显著高于对照组(P<0.05),75d后体重和日增重都显著高于对照组(P<0.05)。根据日增重、采食量、饲料成本、活羊价格计算育肥收益,油菜FTMR日粮育肥湖羊公羊和母羊的收益都高于对照组。因此,饲料油菜FTMR日粮用于羔羊强度育肥效果较好。 相似文献
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旨在研究高比例过瘤胃脂肪日粮对生长期呼伦贝尔羊采食量和采食行为的影响。试验选取12只平均体重为(20±1.9)kg的呼伦贝尔羊随机分配到对照组(CON)和高脂组(23.65%过瘤胃高脂日粮,HF),每组6只,并用摄像头连续记录各试验呼伦贝尔羊的行为活动。连续观察并记录试验羊正试期第83和84天的行为,包括:采食、反刍、饮水、站立、卧倒行为,计算每个行为活动在24 h内的总分钟数,并通过干物质、脂肪、粗蛋白采食量来计算每千克日粮采食时间、采食次数、干物质采食速度、脂肪采食速度、粗蛋白采食速度等指标。结果表明,日粮添加高比例过瘤胃脂肪显著降低生长呼伦贝尔羊精料采食量、干物质采食量和粗蛋白的采食量及采食速度(P<0.05),降低呼伦贝尔羊的采食次数、每日反刍时间、每千克日粮的反刍时间和饮水时间(P<0.05),增加粗脂肪采食量和采食速度(P<0.01)。综上表明,日粮添加高比例过瘤胃脂肪可能通过影响生长肉羊采食次数来降低精料采食量,并减少其饮水行为。 相似文献
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本项目主要目的是为了评估美国养猪业抗生素预混剂的使用概况。本评估调查的数据主要来源于美国国家动物安全监控系统(NAHMS)2006年养猪业研究报告及2009年对养猪从业者的调查报告。调查数据主要包括各生产阶段猪群的存栏量、猪每日采食量、饲料中抗生素的添加剂量及用药周期等。主要对比计算了17种抗生素的107种不同配伍组合、2个生产阶段及3种不同的使用原因。调查评估首先依据猪场所提供的数据进行计算,然后再外推至整个美国养猪业的状况。 相似文献
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全自动种猪生产性能测定系统是利用电子耳牌的识别技术,从群体中识别出个体,系统在完全不干扰测定猪正常生活的方式下,通过个体测定秤记录该测定猪采食时的体重值,通过料槽秤记录该测定猪的采食量,以获取日增重和饲料报酬的原始数据;再通过计算机软件处理,输出生产性能信息.这些信息可直接用于生产实际,如种猪选择或选育,了解新品种,新品系的生长性能,猪的营养需要研究,饲料配方的筛选或用于计算猪生长发育曲线. 相似文献
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随着生猪养殖的规模化及工业化的发展,我国大型生猪养殖企业基本都拥有了信息化和智能化系统。针对猪只饲料耗用问题,现有的生产养殖软件一般是采用人工估计采食量,再分摊录入至各猪群。实际生产中,由于生猪在不同生产状态及阶段所耗饲料种类和采食量存在差别,此方法不仅不利于合理分摊各群体生猪的采食量,且严重影响企业财务的精细化管理。因此,提出了一种针对猪只饲料自动分摊方法,根据生产经验,制定不同生产状态猪只在各生命周期阶段所耗饲料的类型和重量的可配置规则,可快速计算出各群体猪只每日所耗的特定饲料的重量,实现了通过自动化算法将饲料分摊到各猪群。本方法已在国内某A股上市公司上线运行,效果良好。 相似文献
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高温对猪采食量的影响机制及应用的研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
采食量是保证猪生产性能充分发挥的关键因素。温度对猪的采食量影响较大。温热恒定机制是调节猪采食量的主要方式,环境温度通过改变猪与环境的热交换而影响其采食量,且影响最为明显。作者阐述了温度对猪采食量的调节机制、温度对采食量的影响等研究进展。 相似文献
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《畜牧兽医科技信息》2016,(7)
正猪的采食量影响猪的正常生长发育和生产性能,了解影响猪采食量的因素有助于对采食量进行调控,提高猪的生产性能,降低饲养成本。本文对影响猪采食量的因素进行了详细分析并提出了相应的对策,以供养殖户参考。1影响猪采食量的因素影响猪采食量的因素有很多,主要有动物自身的因素、饲料、饲喂技术、环境因素等。1.1动物自身的因素1.1.1遗传因素采食量的遗传性很低,但是和生长速度、瘦肉率的相关性比较大,经常选择提高生长速度和瘦肉率的 相似文献
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在大多数生长试验中,试验动物往往成群地饲养在同一圈中。在试验过程中,有时有个别动物在生长速度上会表现出与其同伴较大的差异,或者死亡。出现此种情况时,如果不能为统计日平均采食量(average daily feed intake,ADFI)和饲料效率而对试验动物的圈采食量(penfeedintake,PFI)进行重新评估,那么试验数据集将丢弃该圈的观察值。因此,我们开发了一个模型,用来评估群体饲喂条件下猪的个体采食量(Individual feed intake,IFI),并通过群体饲喂模拟试验对该评估模型进行验证。在推荐模型中,将每个受影响圈的采食量(FeedIntake,FI)分为用于维持生存需要的采食量(FIm)和用于生长需要的采食量(FIg)两个部分。首先,试验期间个体猪的FIm按NRC(1998)所列出的维持生存所需代谢能的评估方法进行测算,然后将同圈内所有猪的FIm相加,即得到圈FIm。圈采食量(PFI)与圈FIm之差就是该圈动物用于生长所需的那部分采食量。接下来,把该差额部分的采食量平均分给圈内动物每单位增重上,即为FIg。最后,猪圈中被淘汰猪的IFI估测值即为所淘汰猪的FIm与FIg之和,原来的圈采食量(PFI)减去该FI估测值后即得剩余猪的新PFI。个体采食量评估的准确性取决于维持生存代谢能预测方程和饲料原料能量分析值的准确性。在模拟试验中,我们将推荐模型的精确度与2个其它模型的精确度作了比较。模拟试验1显示,在所有测试阶段中推荐模型的精确度至少高于其它2个模型中的任一种方法(P<0.001);模拟试验2也证明,推荐模型的精确度高于其他2种方法。由于IFI的人工计算相对麻烦,为此我们开发了饲料采食量校正电子数据表(feed intake correction spreadsheet,FICS),即一个利用宏指令可对FI进行校正的Excel电子数据表。FISC包括了推荐模型中的所有测算程序,用户可免费从指定的网页上下载Excel文件和使用说明书。 相似文献
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在广泛测定、收集广东省及我国集约化生产条件下商品猪胴体品质参数,获得标准化胴体无脂瘦肉增重数据的基础上,参考NRC(1998)模型的有关参数,运用Office中Excel构建了中国瘦肉型猪营养模型(GXS2003),初始参数主要包括体重、遗传潜力、环境因子等。模型模拟养分进入体内代谢途径和规律,初步实现了对我国集约化养殖条件下生长肥育猪消化能日采食量、饲料日采食量、日增重和饲料转化率等生产性能和粗蛋白、氨基酸、维生素和矿物元素等营养需要量的估测。该模型尚需在能量采食量、效率系数、周转代谢、环境保护和专家系统等方面进行深入研究… 相似文献