基于虚拟仪器的奶牛采食量检测系统

提出了一种基于Lab Windows/CVI虚拟仪器平台的奶牛采食量自动检测系统设计方案.根据奶牛采食行为特征,采用压电式传感器获取奶牛采食信号,对这些信号进行采集,在上位机虚拟仪器平台上完成信号的再次处理、进一步的分析以及人机界面的构建.基于虚拟仪器的奶牛采食量检测系统充分利用了PC资源,使用方便,结果准确.     

高精度自动挤奶计量检测装置

根据目前国内挤奶机械化的需求,研制了精密自动挤奶计量装置。该装置能够在奶牛挤奶完成后自动计量产奶量,将数据存储显示并通过CAN总线技术直接传输给上位机。系统采用计量杯式装置及磁浮子传感器相结合的方法进行奶量的测量,同时采用二电极方法进行奶牛的电导率检测,从而对奶牛乳房炎进行预判断。该装置其能够实现非接触的自动快速计量,作为奶采集量的自动计量装置具有检测精度高、电路可靠性好且使用方便、不需人工参与及检测流程清洁卫生等特点,降低了劳动强度,提高了挤奶效率。     

虚拟仪器技术在奶牛舍环境测控系统中的应用

夏季气候炎热,空气潮湿,极易引起奶牛热应激,会大幅度降低奶牛采食量和产奶量,并影响奶牛的健康和繁殖力。针对南方高温天气对畜牧饲养业的影响情况,采取以单片机为核心的数据采集小系统,利用LabVIEW提供的串行通信功能,将单片机系统与PC机结合,开发奶牛舍环境自动监测控制系统。     

利用单片机实现对大损耗角电容参数自动检测的研究

本文介绍了在非电量检测和电路参数测量中,对大损耗角电容器参数的测量,利用单片机系统实现自动检测,从而改变了传统测量方法中人工调整时间长效率低的缺点。在测量过程中完成了自动平衡、自动运算、自动修正和自动显示的功能。     

基于热红外图像的奶牛乳房炎自动检测方法

为了提高奶牛乳房炎的检测精度,利用热红外图像测量奶牛关键部位温度,提出了一种奶牛眼睛和乳房自动定位算法。首先对奶牛热红外图像的灰度直方图进行分析,然后提取阈值分割后图像中的HSV(Hue,Saturation,Value)颜色特征和骨架特征,并基于HSV自动检测奶牛眼睛位置,计算骨架特征向量,用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类技术自动检测奶牛乳房位置。为了验证定位算法的有效性,对随机选取的40头自然行走的奶牛进行试验验证,结果表明,本文提出的定位算法可以有效定位奶牛眼睛、乳房位置,其定位误差在20像素以内的视频帧识别精度为68. 67%。根据定位算法所获取的奶牛眼睛和乳房的温度差值进行奶牛乳房炎检测试验,通过温度阈值对奶牛乳房炎发病程度进行评级,并与体细胞计数法(Somatic cell count,SCC)检测结果进行对比,结果表明,等级1检测准确率为33. 3%,等级2检测准确率为87. 5%。本文研究结果能较准确获取奶牛自然行走状况下眼睛和乳房的位置和温度。     

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。     

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.     

基于机器视觉的跛行奶牛牛蹄定位方法

针对采用机器视觉技术检测奶牛跛行过程中不易准确、自动定位牛蹄位置的问题,提出一种奶牛牛蹄定位方法。通过对可见光视频中奶牛图像预处理,提取牛蹄二值化图像,研究奶牛行走时空特性,分析牛蹄在图像中的时空变化,提出一种时空差值算法,计算连通域最低点坐标,实现对奶牛牛蹄着地位置准确定位;通过分析奶牛行走时牛蹄的运动顺序,对同侧牛蹄位置数据进行提取分类,用于轨迹提取,检测跛行。进行了牛蹄定位试验和跛行检测试验,结果表明,牛蹄定位准确,阈值为20像素时精度达到73. 8%,着地位置平均误差达到11. 3像素;奶牛跛行检测准确率为93. 3%,跛行分类准确率为77. 8%。研究结果能较准确定位奶牛自然行走状况下牛蹄位置,可实现奶牛跛行的自动检测。     

基于ARM9的奶牛运动量无线采集系统终端设计

针对奶牛企业人工监测奶牛发情期效率和准确率不高的问题,设计开发了基于ARM9的奶牛运动量无线采集系统.该系统通过检测奶牛运动步数的显著增加来判断奶牛的发情期.采用ND-2振动传感器采集奶牛的运动步数,经单片机MSP430F149简单处理后,由无线收发芯片nRF903发送至基于S3C2440的嵌入式主机进行统一监控和管理.试验表明,奶牛发情期运动步数增加2～3倍,奶牛发情期判断的准确率得到了提高,同时减少了奶牛企业的工作量,提高了奶牛企业的经济效益.为此,着重介绍了终端采集分机的硬件设计、无线数据通信协议和系统软件的设计.     

利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型,此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量,从而实现提早进行选择,加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。