FR-200型奶牛智能化精确饲喂机器人的研制

为了提高个体奶牛产奶量及奶品质量,我国正积极研发推广先进的、有利于奶牛福利的智能化养殖设备。为此,研制了FR-200型奶牛智能化精确饲喂机器人,它可沿轨道吊挂,按程序自动运行、定位、识别奶牛,为每头奶牛分别精确配比并混合分送饲料,实现每天多次有规律饲喂,并能更改喂饲曲线,记忆和下载投送记录。这种饲喂方式能提高奶牛对饲料的消化吸收能力,有效改善奶牛瘤胃pH值,大大降低工作人员劳动强度。     

双模自走式奶牛精确饲喂装备设计与试验

基于射频识别技术,设计了以计算机为信息管理平台,以单片机为控制平台,利用无线传输技术进行数据传输的双模自走式奶牛精确饲喂装备,实现了饲喂装备的双模行进、个体牛只饲喂信息无线传输以及精确饲喂.通过一个月的饲喂试验表明,该技术及装备可显著提高奶牛产奶性能,个体奶牛平均日单产奶量提高3.0 kg,平均蛋白质质量分数为3.1％ ～3.3％.     

自走式奶牛精确饲喂机的单片机控制系统设计

为了提高奶牛精确饲喂技术水平、降低成本、减少工作量、提高个体奶牛产奶量,在前期完成自走式奶牛精确饲喂机机械结构设计和牛场信息管理系统设计的基础上,通过单片机控制系统的设计,实现奶牛饲喂数据的接收、牛只的个体精确识别、装备的行进及精确投料,实现了个体奶牛的自动化及智能化饲喂。试验调试验证表明:饲喂机的最佳行进速度为0.6m/s,识别距离达65cm,系统响应时间为0.4s;个体奶牛识别率96%,个体牛只识别正确率100%,给料误差小于2%。     

PLC在奶牛饲喂机器人上的应用

可编程序控制器(简称PLC)是基于微型计算机技术的通用工业自动控制设备.PLC由于体积小、功能强、速度快、可靠性高,又具有较大的灵活性和可扩展性,目前已被应用到机械制造、冶金、化工、交通、电子、纺织、印刷、食品、建筑等诸多领域.奶牛饲喂机器人是用来进行奶牛个体精饲料补给的精准饲喂系统,主要由奶牛自动识别、计算机控制和喂料机构等3部分组成[1].采用嵌入式计算机和可编程工业控制器为控制核心,并结合模式识别、无线射频卡、C++语言数据处理、数据库、管理决策软件、饲料加工等技术,研制全自动精确饲喂机器人.解决自动运行、投料定位、奶牛个体识别、精确定量混合、数据交换等精确饲喂技术关键.     

无线射频识别技术在奶牛饲喂机器人上的应用

无线射频识别技术(RFID)是一种非接触的自动识别技术,无线射频识别系统主要由远距离射频卡、远距离读卡器以及天线组成.奶牛饲喂机器人是用来进行奶牛个体精饲料补给的精准饲喂系统,主要由奶牛自动识别、计算机控制和喂料机构等3部分组成.为此,介绍了无线射频技术的主要特点和工作原理、几种不同形式的奶牛饲喂机器人以及基于射频识别技术的奶牛饲喂机器人的工作原理.     

自走式奶牛精确饲喂机控制系统

以计算机为信息管理平台,运用无线通信技术、射频识别技术及单片机等,设计了根据奶牛个体生理特征信息进行精确投料的控制系统.实现了奶牛精确饲喂技术中的智能识别、信息无线传输、双模行进及精确给料.该系统实现了奶牛养殖的自动化、精细化、智能化.实验表明:饲喂机的最佳行进速度为0.6 m/s,系统响应时间0.4s,识别率96％,计量误差小于2％.     

轨道式奶牛精饲料精确饲喂装备机械系统设计

实施奶牛精细养殖是奶业发展的必然趋势,是提高奶牛养殖技术水平、降低生产成本的重要举措。为此,在前期研究基础上,完成了轨道式奶牛精饲料精确饲喂装备机械系统设计。该装备采用步进电机驱动与等径变螺距容积式计量方式相结合实现装备的精确给料,通过直流电机驱动与轨道式行进机构相结合实现装备的往复行进,实现了奶牛饲喂装备的行进与精确投料。试验结果表明:给料误差小于2%,符合精细养殖技术要求。     

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.     

奶牛饲喂技术与设备的现状分析

随着我国奶牛养殖业的高速发展,对奶牛饲喂机械化设备的需求较为迫切.为此,介绍了传统饲喂、TMR饲喂和饲喂机器人等3种饲喂技术,并对其配套设备的优缺点进行了分析,指出了以个体奶牛体况的精细化饲养来实现数字化养殖是将来的发展趋势.     

基于奶牛精确养殖技术装备的牛场信息管理系统设计

为更好的实现对奶牛精饲料的精确饲喂,与牛场现有信息系统进行衔接,本文提出一种用于原型法进行设计、使用VB.NET2008语言进行程序开发、以Access2007数据库系统为后台数据库、以无线传输方式完成数据传送的牛场信息管理系统,该系统在完成数据进行处理和传输的同时,兼顾牛场、职工、牛只、生产等信息的集成管理功能,通过对牛场信息进行有效、快速的管理,提高信息处理的效率和管理水平,降低工作人员劳动强度,为实施奶牛精确饲喂奠定了良好基础。     

Modelling dairy cattle feeding in the South-East region of Brazil

Computer modelling techniques were applied to study the structure of traditional dairy farms in the South-East region of Brazil and to help define research priorities and policies. Animal feeding is considered the principal factor affecting dairy cattle performance in the study. Knowledge of animal nutrition and feed supply from Brazilian and other literature was synthesized in two mathematical models. One model deals with the optimization of resources used in supplementary feeding for dairy cows under grazing; the other predicts dairy cow performance under a range of feeding conditions imposed by changes in the level of supplementation, stocking rate and calving date. Both models are empirical in nature. The modelling approach shows itself to be a useful means of defining research priorities and making recommendations on practical aspects of dairy cow feeding and management.     

基于单片机的奶牛精确饲喂装备设计与试验

设计了以计算机为信息管理平台,以单片机为数据处理和控制平台,利用无线射频识别技术进行个体识别的奶牛精确饲喂装备.建立了装备的工作参数并进行了精度验证.通过一个月的饲喂试验表明,该装备技术可显著提高奶牛产奶量及其品质,使奶牛平均日单产提高3.9 kg,且牛奶平均脂肪含量为3.74 g/(100 g),平均蛋白含量为2.9...     

智能化奶牛精料补饲机门禁围栏装置的设计

在奶牛补饲精饲料的过程中,为避免发生奶牛间的竞争行为,保证奶牛安稳舒适地进行采食,本文采用机电一体化技术,设计了一种能自动识别奶牛身份的门禁围栏装置。该装置具有奶牛位置检测功能,可自动控制门禁栏杆的启停,读卡距离为52.3 cm,门禁栏杆开启时间为3.92 s。该设计能有效防止其它奶牛对正在进行补饲的个体奶牛的干扰,满足了奶牛饲养的福利性要求,并提高了精饲料的利用率。      

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。     

基于信息融合的智能推料机器人设计与试验

饲料的定期推送是奶牛饲喂过程中的重要环节,针对现有推料机器人功能单一,无法满足奶牛饲喂需求的问题,开发了奶牛智能推料机器人。构建奶牛、饲料和牛栏参照物识别与分割的YOLACT模型,融合掩膜图像、深度图与ORB-SLAM3定位信息,实现觅食奶牛的快速定位与机器人导航信息的提取;基于信息融合提出智能推料算法,根据觅食奶牛的定位信息、投料时间信息、机器人的导航信息,自动选择工作模式,控制机器人沿着预定的轨迹,实现推料、集料送料、清料等多模式推料功能,满足奶牛个性化自由采食需求,提升饲料利用率。试验结果表明：觅食奶牛的位置识别定位精度为±0.1 m,奶牛识别率为100%,机器人导航精度为±0.8 cm,智能推料准确率为100%,算法运行速率为12 f/s,满足复杂环境下机器人智能推料的要求。     

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。     

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.