CN111238613B - 一种鹅的智能动态无应激称重方法 - Google Patents

一种鹅的智能动态无应激称重方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111238613B
CN111238613B CN202010109920.2A CN202010109920A CN111238613B CN 111238613 B CN111238613 B CN 111238613B CN 202010109920 A CN202010109920 A CN 202010109920A CN 111238613 B CN111238613 B CN 111238613B
Authority
CN
China
Prior art keywords
formula
film sensor
geese
undetermined constant
solving
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010109920.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111238613A (zh
Inventor
张燕军
杨天
杨坚
缪宏
龚道清
张善文
刘思幸
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yangzhou University
Original Assignee
Yangzhou University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yangzhou University filed Critical Yangzhou University
Priority to CN202010109920.2A priority Critical patent/CN111238613B/zh
Publication of CN111238613A publication Critical patent/CN111238613A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111238613B publication Critical patent/CN111238613B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G17/00Apparatus for or methods of weighing material of special form or property
    • G01G17/08Apparatus for or methods of weighing material of special form or property for weighing livestock
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G3/00Weighing apparatus characterised by the use of elastically-deformable members, e.g. spring balances
    • G01G3/12Weighing apparatus characterised by the use of elastically-deformable members, e.g. spring balances wherein the weighing element is in the form of a solid body stressed by pressure or tension during weighing
    • G01G3/14Weighing apparatus characterised by the use of elastically-deformable members, e.g. spring balances wherein the weighing element is in the form of a solid body stressed by pressure or tension during weighing measuring variations of electrical resistance
    • G01G3/1414Arrangements for correcting or for compensating for unwanted effects
    • G01G3/1416Arrangements for correcting or for compensating for unwanted effects for non-linearity
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G3/00Weighing apparatus characterised by the use of elastically-deformable members, e.g. spring balances
    • G01G3/12Weighing apparatus characterised by the use of elastically-deformable members, e.g. spring balances wherein the weighing element is in the form of a solid body stressed by pressure or tension during weighing
    • G01G3/14Weighing apparatus characterised by the use of elastically-deformable members, e.g. spring balances wherein the weighing element is in the form of a solid body stressed by pressure or tension during weighing measuring variations of electrical resistance
    • G01G3/1414Arrangements for correcting or for compensating for unwanted effects
    • G01G3/1418Arrangements for correcting or for compensating for unwanted effects for temperature variations

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Nonlinear Science (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

一种鹅的智能动态无应激称重方法,通过采集种鹅通过通道门时在阵列式压阻薄膜传感器上的数据,进行数据处理拟合,得到种鹅的体重,避免了人工称重时对种鹅造成的应激反应,与其他智能称重相比,减少了称重时间,提高了称重的效率和准确性。

Description

一种鹅的智能动态无应激称重方法
技术领域
本发明涉及一种智能称重方法,具体涉及一种鹅的智能动态无应激称重方法,属于家禽称重技术领域。
背景技术
随着家禽饲养越来越规模化、智能化,饲养着对优质种鹅的品质要求越来愈高,种鹅的质量是反映种鹅品质的重要参数指标之一。饲养者通过监视统计种鹅的质量数据来了解种鹅的生长情况,进行科学的饲养。
种鹅不同于鸡鸭等笼养家禽,需要进行散养,那对种鹅的称重就变成了一个技术问题。传统的称重方法是通过人工捕抓进行称重,对鹅容易造成惊吓,种鹅属于易发生应激反应的家禽,会影响种鹅的生长发育和产蛋效率。在智能称重方面,笼养类家禽称重采用栖杆式,但这种采集重量数据不够具体,大多笼养家禽在杆上停留时间补偿,散养类家禽大多采用通道门式,但这种得到的数据不够准确,会出现多个家禽同时经过,得到的重量信息不够准确,所以设计一种适合种鹅的智能称重方法是有必要的。
发明内容
本发明的目的是提供一种鹅的智能动态无应激称重方法,通过阵列式压阻薄膜传感器进行称重,解算数据实现智能化称重,主要解决现有的种鹅称重不准确,容易引起种鹅应激反应等问题。
本发明的目的通过以下技术方案实现:
一种鹅的智能动态无应激称重方法,该方法包括如下步骤:
第一步:种鹅在阵列式压阻薄膜传感器上行走,实现对压力数据的采集、存储和传递;
第二步:利用曲线拟合法,对阵列式压阻薄膜传感器采集到的数据进行非线性自动校正;
第三步:利用曲线拟合法,改善温度特性,对阵列式压阻薄膜传感器进行温度补偿,减少温度对传感器精度的影响;
第四步:对采集到的数据进行数据处理,得到种鹅的压力数据;
第五步:将种鹅行走过程中采集的压力值再进行拟合求解得到种鹅的体重。
进一步地,所述第二步的具体步骤为:
1.对阵列式压阻薄膜传感器进行静态试验标定,得校准曲线,得出反非线性特性拟合方程:
Figure GDA0002991078650000011
其中,xi表示鹅行走时阵列式压阻薄膜传感器的输入值,ui表示阵列式压阻薄膜传感器的输出值,a0,a1,a2,a3…an为待定常数;
2.求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure GDA0002991078650000021
式中,N为实验标定点个数;i取1,2,3…n,n取1,2,3…n;
3.对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure GDA0002991078650000022
其中,
Figure GDA0002991078650000023
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an;An、Bn为自变量。
4.将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值。
进一步地,第三步的具体步骤为:
1.建立不同温度Ti下,阵列式压阻薄膜传感器的输入值P和输出值U的关系式:
Ti=U’i-U0(Ti)=kn1P1+kn2P2+kn3P3+…+kniPn
其中U0(Ti)表示阵列式压阻薄膜传感器的零位值,U’i表示阵列式压阻薄膜传感器的输出值;kni表示固定温度下多项式前面的系数;
2.建立曲线拟合方程求解系数k:
Figure GDA0002991078650000024
通过采集种鹅行走时的数据带入上式,求解到系数k;kn表示温度值确定下对应多次项前面的系数,M表示的是方程多次项前面的系数。
3.建立P-U的温度特性曲线方程:
U=k1P1+k2P2+k3P3+…+knPn
U表示温度补偿过后的阵列式压阻薄膜传感器输出值。
进一步地,第四步的具体步骤为:
1.建立压力值P和阵列式压阻薄膜传感器输出值U之间的多项式方程:
Figure GDA0002991078650000031
2.求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure GDA0002991078650000032
式中,N为实验标定点个数;
3.对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure GDA0002991078650000033
其中,
Figure GDA0002991078650000034
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an
4.将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值,得到种鹅行走时的压力值。
进一步的,第五步具体步骤为:
1.建立种鹅体重N与采集到的压力值P之间的多项式:
Figure GDA0002991078650000035
2.求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure GDA0002991078650000036
式中,N为实验标定点个数;
3.对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure GDA0002991078650000041
其中,
Figure GDA0002991078650000042
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an
4.将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值,得到种鹅的体重。
本发明的有益效果为:本发明提供了一种鹅的智能称重方法,通过采集种鹅通过通道门时在阵列式压阻薄膜传感器上的数据,进行数据处理拟合,得到种鹅的体重,避免了人工称重时对种鹅造成的应激反应,与其他智能称重相比,减少了称重时间,提高了称重的效率和准确性。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中带有智能动态无应激称重的装置;
图中:支架1、挡板2、底座3、阵列式压阻薄膜传感器4。
具体实施方式
图1为带有本发明智能动态无应激称重的装置,该装置包括由底部的底座3、顶部的挡板2以及左右两支架1构成的通道门,以供鹅行走通过,底座设有阵列式压阻薄膜传感器4。
本发明通过将阵列式压阻薄膜传感器设置在种鹅经过的通道门处,通过种鹅经过通道门行走采集数据,然后进行拟合求解得到种鹅的体重。
一种鹅的智能动态无应激称重方法,该方法包括如下步骤:
第一步:种鹅在阵列式压阻薄膜传感器上行走,实现对压力数据的采集、存储和传递。
第二步:利用曲线拟合法,对阵列式压阻薄膜传感器采集到的数据进行非线性自动校正。
第三步:利用曲线拟合法,改善温度特性,对阵列式压阻薄膜传感器进行温度补偿,减少温度对传感器精度的影响。
第四步:对采集到的数据进行数据处理,得到种鹅的压力数据。
第五步:将种鹅行走过程中采集的压力值再进行拟合求解得到种鹅的体重。
具体地,所述第二步地具体步骤为:
1.对阵列式压阻薄膜传感器进行静态试验标定,得校准曲线,得出反非线性特性拟合方程:
Figure GDA0002991078650000051
其中,xi表示鹅行走时阵列式压阻薄膜传感器的输入值,ui表示阵列式压阻薄膜传感器的输出值,a0,a1,a2,a3…an为待定常数。
2.求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure GDA0002991078650000052
式中,N为实验标定点个数。
3.对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure GDA0002991078650000053
其中,
Figure GDA0002991078650000054
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an
4.将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值。
具体地,所述第三步的具体步骤为:
1.建立不同温度Ti下,阵列式压阻薄膜传感器的输入值P和输出值U的关系式:
Ti=U’i-U0(Ti)=kn1P1+kn2P2+kn3P3+…+kniPn
其中U0(Ti)表示阵列式压阻薄膜传感器的零位值,U’i表示阵列式压阻薄膜传感器的输出值,kni表示固定温度下多项式前面的系数。
2.建立曲线拟合方程求解系数k:
Figure GDA0002991078650000055
通过采集种鹅行走时的数据带入上式,求解到系数k,kn表示温度值确定下对应多次项前面的系数。
3.建立P-U的温度特性曲线方程:
U=k1P1+k2P2+k3P3+…+knPn
U表示温度补偿过后的阵列式压阻薄膜传感器输出值。
具体地,所述第四步的具体步骤为:
1.建立压力值P和阵列式压阻薄膜传感器输出值U之间的多项式方程:
Figure GDA0002991078650000061
2.求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure GDA0002991078650000062
式中,N为实验标定点个数。
3.对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure GDA0002991078650000063
其中,
Figure GDA0002991078650000064
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an
4.将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值,得到种鹅行走时的压力值。
具体地,所述第五步种鹅体重的计算方法为:
1.建立种鹅体重N与采集到的压力值P之间的多项式:
Figure GDA0002991078650000065
2.求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure GDA0002991078650000066
式中,N为实验标定点个数。
3.对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure GDA0002991078650000071
其中,
Figure GDA0002991078650000072
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an
4.将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值,得到种鹅的体重。
本发明的有益效果为:本发明提供了一种鹅的智能称重方法,通过采集种鹅通过通道门时在阵列式压阻薄膜传感器上的数据,进行数据处理拟合,得到种鹅的体重,避免了人工称重时对种鹅造成的应激反应,与其他智能称重相比,减少了称重时间,提高了称重的效率和准确性。

Claims (4)

1.一种鹅的智能动态无应激称重方法,其特征是,该方法包括如下步骤:
第一步:种鹅在阵列式压阻薄膜传感器上行走,实现对压力数据的采集、存储和传递;
第二步:利用曲线拟合法,对阵列式压阻薄膜传感器采集到的数据进行非线性自动校正;
第三步:利用曲线拟合法,改善温度特性,对阵列式压阻薄膜传感器进行温度补偿,减少温度对传感器精度的影响;
第四步:对采集到的数据进行数据处理,得到种鹅的压力数据;
第五步:将种鹅行走过程中采集的压力值再进行拟合求解得到种鹅的体重,具体步骤为:
1)建立种鹅体重N与采集到的压力值P之间的多项式:
Figure FDA0002991078640000011
2)求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure FDA0002991078640000012
式中,N为实验标定点个数;
3)对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure FDA0002991078640000013
其中,
Figure FDA0002991078640000014
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an
4)将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值,得到种鹅的体重。
2.根据权利要求1所述的一种鹅的智能动态无应激称重方法,其特征是,第二步的具体方法为:
1)对阵列式压阻薄膜传感器进行静态试验标定,得校准曲线,得出反非线性特性拟合方程:
Figure FDA0002991078640000015
其中,xi表示鹅行走时阵列式压阻薄膜传感器的输入值,ui表示阵列式压阻薄膜传感器的输出值,a0,a1,a2,a3…an为待定常数;
2)求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure FDA0002991078640000021
式中,N为实验标定点个数;
3)对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure FDA0002991078640000022
其中,
Figure FDA0002991078640000023
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an
4)将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值。
3.根据权利要求1所述的一种鹅的智能动态无应激称重方法,其特征是,第三步的具体方法为:
1)建立不同温度Ti下,阵列式压阻薄膜传感器的输入值P和输出值U的关系式:
Ti=U’i-U0(Ti)=kn1P1+kn2P2+kn3P3+…+kniPn
其中U0(Ti)表示阵列式压阻薄膜传感器的零位值,U’i表示阵列式压阻薄膜传感器的输出值,kni表示固定温度下多项式前面的系数;
2)建立曲线拟合方程求解系数k:
Figure FDA0002991078640000024
通过采集种鹅行走时的数据带入上式,求解到系数k,kn表示温度值确定下对应多次项前面的系数;
3)建立P-U的温度特性曲线方程:
U=k1P1+k2P2+k3P3+…+knPn
U表示温度补偿过后的阵列式压阻薄膜传感器输出值。
4.根据权利要求1所述的一种鹅的智能动态无应激称重方法,其特征是,第四步的具体步骤为:
1)建立压力值P和阵列式压阻薄膜传感器输出值U之间的多项式方程:
Figure FDA0002991078640000031
2)求解待定常数a0,a1,a2,a3…an,公式为:
Figure FDA0002991078640000032
式中,N为实验标定点个数;
3)对待定常数公式进行求导为0,得:
Figure FDA0002991078640000033
其中,
Figure FDA0002991078640000034
求解得到待定常数a0,a1,a2,a3…an
4)将待定常数a0,a1,a2,a3…an代入到第一步中求解得出输出值,得到种鹅行走时的压力值。
CN202010109920.2A 2020-02-23 2020-02-23 一种鹅的智能动态无应激称重方法 Active CN111238613B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010109920.2A CN111238613B (zh) 2020-02-23 2020-02-23 一种鹅的智能动态无应激称重方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010109920.2A CN111238613B (zh) 2020-02-23 2020-02-23 一种鹅的智能动态无应激称重方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111238613A CN111238613A (zh) 2020-06-05
CN111238613B true CN111238613B (zh) 2021-08-06

Family

ID=70875021

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010109920.2A Active CN111238613B (zh) 2020-02-23 2020-02-23 一种鹅的智能动态无应激称重方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111238613B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012042217A (ja) * 2010-08-12 2012-03-01 Katsuzo Kawanishi 計量装置及び組合せ計量方法
CN104198023A (zh) * 2014-09-30 2014-12-10 北京东方联鸣科技发展有限公司 一种奶牛自动测量体重装置
CN108981886A (zh) * 2018-08-14 2018-12-11 广东小天才科技有限公司 一种称重方式检测方法、装置及电子秤
CN109459120A (zh) * 2018-12-28 2019-03-12 枞阳县金源畜牧养殖有限责任公司 一种新型鹅体称重装置
CN209541872U (zh) * 2018-12-19 2019-10-25 成都感智索蓝科技有限公司 互联网畜牧养殖用生长状况采集装置
CN110580916A (zh) * 2019-08-13 2019-12-17 北京农业信息技术研究中心 体重声学测量模型的创建方法与体重测量方法、装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012042217A (ja) * 2010-08-12 2012-03-01 Katsuzo Kawanishi 計量装置及び組合せ計量方法
CN104198023A (zh) * 2014-09-30 2014-12-10 北京东方联鸣科技发展有限公司 一种奶牛自动测量体重装置
CN108981886A (zh) * 2018-08-14 2018-12-11 广东小天才科技有限公司 一种称重方式检测方法、装置及电子秤
CN209541872U (zh) * 2018-12-19 2019-10-25 成都感智索蓝科技有限公司 互联网畜牧养殖用生长状况采集装置
CN109459120A (zh) * 2018-12-28 2019-03-12 枞阳县金源畜牧养殖有限责任公司 一种新型鹅体称重装置
CN110580916A (zh) * 2019-08-13 2019-12-17 北京农业信息技术研究中心 体重声学测量模型的创建方法与体重测量方法、装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于PLC和组态软件的静态分批称重系统的研究与开发;魏中青;《机电一体化》;20130630;第27-35页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111238613A (zh) 2020-06-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Medeiros et al. Assessing the physiological quality of common bean seeds using the Vigor-S® system and its relation to the accelerated aging test
CN116595333B (zh) 土壤-气候智慧型的水稻目标产量与氮肥用量确定方法
CN114418182B (zh) 基于机器学习的肉牛育种优选方法及装置
Medeiros et al. SAPL®: a free software for determining the physiological potential in soybean seeds1
CN110428343A (zh) 利用种猪的体尺预测体重的方法
Ehrlich Quantifying inter-group variability in lactation curve shape and magnitude with the MilkBot® lactation model
Iskjaer et al. Body mass as a measure of body size in small mammals
CN110580916B (zh) 体重声学测量模型的创建方法与体重测量方法、装置
CN111238613B (zh) 一种鹅的智能动态无应激称重方法
CN115907178B (zh) 一种净生态系统co2交换量的预测方法
Worku et al. Estimation of genetic parameters for production and reproductive traits in Indian Karan-Fries cattle using multi-trait Bayesian approach
CN104236486A (zh) 一种棉花叶面积指数快速无损测定方法
CN104751290A (zh) 一种草地适宜载畜量的测定方法
CN111238614B (zh) 一种鹅的智能连续无应激称重系统和方法
CN115600117B (zh) 一种畜牧粪便成分检测与识别方法
CN110376355B (zh) 土壤墒情测量方法及装置
Pfeifer et al. Non-destructive measurement of soybean leaf thickness via X-ray computed tomography allows the study of diel leaf growth rhythms in the third dimension
CN107315720A (zh) 基于物联网技术的石斛生态因子多元线性回归分析方法
CN111275362A (zh) 玉米品种耐密性评价方法、装置、设备和存储介质
CN116991835A (zh) 一种种猪生长性能测定数据校正方法、系统、设备及终端
US20230255183A1 (en) Egg management support system
CN115669608A (zh) 一种减小蛋鸡产蛋前后期蛋重增量的种鸡选种方法
Gasser et al. Can meteorological data improve the short-term prediction of individual milk yield in dairy cows?
CN118586548B (zh) 基于物联网的磷酸二氢钠生产监测方法
Rossi et al. Validation campaign of a smart dynamic scale for measuring live-fish biomass in aquaculture

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant