CN113344542B - 一种清粪设备的数据处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种清粪设备的数据处理系统，涉及畜牧饲养技术领域，通过设置有数据预处理模块，对数据采集模块中图像采集单元所获取的图像信息进行预处理，获得预处理图像，并通过将预处理图像中的灰度值与图像基准子库内的图像灰度值范围进行匹配，从而初步判断集粪板上的集粪区域内的粪便状态，同时通过设置有数据预处理模块，根据集粪板上的集粪区内的粪便积累情况，将预处理的结果发送至数据分析模块中，通过数据分析模块对集粪板上的集粪区内的粪便累计情况进行进一步地分析，从而判断集粪板上的集粪区内的粪便是否需要清理，本系统能够有效的消除人工现场查看和操作的过程，提高了效率的同时，减少了工作人员进入具有粪便的环境中的频率。

Description

一种清粪设备的数据处理系统
技术领域
本发明属于畜牧饲养技术领域，具体是一种清粪设备的数据处理系统。
背景技术
随着畜牧业的发展，规模化养殖区域的快速递增，所带来的主要问题就是大量粪污的处理问题：由于粪尿的淋溶性很强，如不妥善处理，就会通过地表径流和渗滤进入地下水层，或在土壤中积累，造成土壤污染，所以需要对粪污及时的收集；
现有的清粪设备在使用过程中依然需要人为去进行对设备进行操控，而清粪设备所使用的环境往往较为恶劣，对工作人员的工作体验造成不良影响，为了解决上述问题，现提供一种清粪设备的数据处理系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种清粪设备的数据处理系统。
本发明所要解决的技术问题为：如何实现在不需要人工参与的情况下，清粪设备能够自动且高效的完成清粪过程。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种清粪设备的数据处理系统，包括监控中心、数据库、数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块以及调节模块；
所述数据库，用于建立图像基准子库与故障信息匹配子库；
所述数据采集模块，包括若干个图像采集单元以及安装在清粪设备入口的若干个数据采集单元，用于采集粪便信息；
所述数据预处理模块，用于对数据采集模块所获取到的数据进行预处理；
所述数据分析模块用于根据数据预处理模块的匹配结果，对数据采集模块所获取到的信息进行分析，具体分析过程包括以下步骤：
步骤F1：当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]内，且YH＞HD1时，则分别获取集粪板的集粪区表面粪便的重量ZC以及集粪板表面的粪便积累高度FLi；
步骤F2：通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE001
获得粪便累计系数FX；
步骤F3：当FX≥FX0时，则表示集粪板上的集粪区表面粪便需要清理，则向调节模块发送清粪指令，反之则不执行操作
步骤F4：当预处理图像内的灰度值部分处于[HD1，HD2]的范围内时，获取灰度值处于[HD1，HD2]范围内的区域面积，并将面积标记为S，通过数据采集模块分别获取灰度值处于[HD1，HD2]范围以外的粪便重量FZ以及m组粪便累计高度FLj；获取m组粪便累计高度FLj中的最大值和最小值，并分别标记为Fmax以及Fmin；
步骤F5：通过公式BX=b1×（Fmax-FL0）+b2×（Fmin-FL0）+b3×（Fmax-Fmin）获得粪便累计系数BX；其中b1、b2以及b3均为系统因子；
步骤F6：当BX≥BX0时，则表示集粪板上的集粪区表面粪便需要清理，则向调节模块发送清粪指令，反之则不执行操作。
作为本发明更进一步的方案，图像基准子库具体建立过程包括：
拍摄若干集粪板表面未存在粪便时的照片，作为集粪板参考图片组；然后对集粪板参考图片组中的每张图片进行栅格化处理；获取栅格化处理后的集粪板图片的灰度值，并得到集粪板图片的灰度值区间[HD1，HD2]；根据获得的数据生成图像基准子集，并将图像基准子集保存在数据库的图像基准子库内。
作为本发明更进一步的方案，采集粪便信息的具体过程包括：
对集粪板上的集粪区域进行标记，并通过图像采集单元拍摄集粪板上的集粪区域内的照片，拍摄周期为T；获取集粪板的集粪区表面粪便的重量，并将集粪板的集粪区表面未存在粪便时的重量标记为ZC，其中ZC≥Z0＞0，Z0为集粪板的集粪区表面不存在粪便时的重量；获取n组集粪板的集粪区表面不同位置粪便的积累高度，标记为FLi，并将集粪板的集粪区表面粪便的积累高度中的最大值，标记为FLmax。
作为本发明更进一步的方案，所述预处理过程包括：将集粪板上的集粪区域内的照片进行栅格化处理，并形成预处理图像；获取预处理图像内的灰度值YH，并将灰度值与图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]进行匹配，当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]内，且YH＜HD1时，表示集粪板的表面不存在粪便；当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]内，且YH＞HD1时，则表示集粪板的集粪区域内存在异常，将预处理照片发送至数据分析模块中；当预处理图像内的灰度值部分处于[HD1，HD2]的范围内，则对预处理图像内灰度值处于[HD1，HD2]范围内的区域进行标记，并将标记后的预处理图像发送至数据分析模块；当预处理图像内的灰度值均处于[HD1，HD2]的范围内，则表示集粪板表面的粪便过盈，则向调节模块发送清粪指令。
作为本发明更进一步的方案，所述调节模块用于控制清粪设备上的清粪刮板对集粪板上的集粪区进行粪便清理。
本发明的有益效果：
1、通过设置有数据预处理模块，从而能够对数据采集模块中图像采集单元所获取的图像信息进行预处理，根据获取到的图像信息获得预处理图像，并通过将预处理图像中的灰度值与图像基准子库内的图像灰度值范围进行匹配，从而初步判断集粪板上的集粪区域内的粪便状态，通过数据预处理模块能够有效的对数据采集模块所采集到的数据信息进行筛选，从而大大降低数据分析模块的工作量，从而提高数据分析模块的工作效率；
2、通过设置有数据预处理模块能够根据集粪板上的集粪区内的粪便积累情况，分别进行预处理，并将预处理的结果发送至数据分析模块中，通过数据分析模块对集粪板上的集粪区内的粪便累计情况进行进一步地分析，从而判断集粪板上的集粪区内的粪便是否需要清理，本系统能够有效的消除人工现场查看和操作的过程，提高了效率的同时，减少了工作人员进入具有粪便的环境中的频率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种清粪设备的数据处理系统的原理框图。
具体实施方式
如图1所示，一种清粪设备的数据处理系统，包括监控中心、数据库、数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块以及调节模块；
所述数据库用于建立图像基准子库，具体建立过程包括以下步骤：
步骤S1：拍摄若干集粪板表面未存在粪便时的照片，作为集粪板参考图片组；
步骤S2：对集粪板参考图片组中的每张图片进行栅格化处理；
步骤S3：获取栅格化处理后的集粪板图片的灰度值，并得到集粪板图片的灰度值区间[HD1，HD2]；
步骤S4：根据步骤S1-S3获得的数据生成图像基准子集，并将图像基准子集保存在数据库的图像基准子库内；
所述数据采集模块包括若干个图像采集单元以及安装在清粪设备入口的若干个数据采集单元，用于采集粪便信息，具体过程包括以下步骤：
步骤C1：对集粪板上的集粪区域进行标记，并通过图像采集单元拍摄集粪板上的集粪区域内的照片，拍摄周期为T；
步骤C2：获取集粪板的集粪区表面粪便的重量，并将集粪板的集粪区表面未存在粪便时的重量标记为ZC，其中ZC≥Z0＞0，Z0为集粪板的集粪区表面不存在粪便时的重量；
步骤C3：获取n组集粪板的集粪区表面不同位置粪便的积累高度，标记为FLi；其中i=1，2，……，n，n为整数，并将集粪板的集粪区表面粪便的积累高度中的最大值，标记为FLmax；
步骤C4：将步骤C1-C3所获得到的数据发送至数据预处理模块中；
所述数据预处理模块用于对数据采集模块所获取到的数据进行预处理，具体预处理过程包括以下步骤：
步骤Y1：将集粪板上的集粪区域内的照片进行栅格化处理，并形成预处理图像；
步骤Y2：获取预处理图像内的灰度值YH，并将灰度值与图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]进行匹配，并根据匹配结果进行下一步；
步骤Y3：当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]内，则YH＜HD1时，表示集粪板的表面不存在粪便；当YH＞HD1时，则表示集粪板的集粪区域内存在异常，将预处理照片发送至数据分析模块中；
步骤Y4：当预处理图像内的灰度值部分处于[HD1，HD2]的范围内，则对预处理图像内灰度值处于[HD1，HD2]范围内的区域进行标记，并将标记后的预处理图像发送至数据分析模块；
步骤Y5：当预处理图像内的灰度值均处于[HD1，HD2]的范围内，则表示集粪板表面的粪便过盈，则向调节模块发送清粪指令。
通过设置有数据预处理模块，从而能够对数据采集模块中图像采集单元所获取的图像信息进行预处理，根据获取到的图像信息获得预处理图像，并通过将预处理图像中的灰度值与图像基准子库内的图像灰度值范围进行匹配，从而初步判断集粪板上的集粪区域内的粪便状态，通过数据预处理模块能够有效的对数据采集模块所采集到的数据信息进行筛选，从而大大降低数据分析模块的工作量，从而提高数据分析模块的工作效率。
所述数据分析模块用于根据数据预处理模块的匹配结果，对数据采集模块所获取到的信息进行分析，具体分析过程包括以下步骤：
步骤F1：当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]内，且YH＞HD1时，则通过步骤C2-C3分别获取集粪板的集粪区表面粪便的重量ZC以及集粪板表面的粪便积累高度FLi；
步骤F2：通过公式
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
获得粪便累计系数FX，其中a1、a2以及a3均为系统因子，FL0为系统预设粪便高度阈值，且FL0＞0，ZC0为系统预设粪便重量阈值，且ZC0＞0；
步骤F3：当FX≥FX0时，则表示集粪板上的集粪区表面粪便需要清理，则向调节模块发送清粪指令，反之则不执行操作；
步骤F4：当预处理图像内的灰度值部分处于[HD1，HD2]的范围内时，获取灰度值处于[HD1，HD2]范围内的区域面积，并将面积标记为S，通过数据采集模块分别获取灰度值处于[HD1，HD2]范围以外的粪便重量FZ以及m组粪便累计高度FLj；其中j=1，2，……，m，m为整数，获取m组粪便累计高度FLj中的最大值和最小值，并分别标记为Fmax以及Fmin；
步骤F5：通过公式BX=b1×（Fmax-FL0）+b2×（Fmin-FL0）+b3×（Fmax-Fmin）获得粪便累计系数BX；其中b1、b2以及b3均为系统因子；
步骤F6：当BX≥BX0时，则表示集粪板上的集粪区表面粪便需要清理，则向调节模块发送清粪指令，反之则不执行操作；
所述调节模块用于控制清粪设备上的清粪刮板对集粪板上的集粪区进行粪便清理。
工作原理：首先在数据库内建立图像基准子库，拍摄若干集粪板表面未存在粪便时的照片，将这些照片作为集粪板参考图片组；然后再对集粪板参考图片组中的每张图片进行栅格化处理；获取栅格化处理后的集粪板图片的灰度值，并得到集粪板图片的灰度值区间，然后生成图像基准子集，再将图像基准子集保存至图像基准子库内；
在具体工作时，首先通过数据采集模块中的若干个图像采集单元以及安装在清粪设备入口的若干个数据采集单元，采集粪便信息：对集粪板上的集粪区域进行标记，并通过图像采集单元拍摄集粪板上的集粪区域内的照片；再获取集粪板的集粪区表面粪便的重量，并将集粪板的集粪区表面未存在粪便时的重量进行标记；之后获取n组集粪板的集粪区表面不同位置粪便的积累高度，并对粪便积累的高度进行标记；
之后通过数据预处理模块对数据采集模块所获取到的数据进行预处理：将集粪板上的集粪区域内的照片进行栅格化处理，并形成预处理图像；获取预处理图像内的灰度值YH，并将灰度值与图像基准子库内的灰度值范围进行匹配，当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围内，且YH＜HD1时，表示集粪板的表面不存在粪便；当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围内，且YH＞HD1时，则表示集粪板的集粪区域内存在异常，将预处理照片发送至数据分析模块中；当预处理图像内的灰度值部分处于图像基准子库内的灰度值范围内，则对预处理图像内灰度值处于图像基准子库内的灰度值范围内的区域进行标记，并将标记后的预处理图像发送至数据分析模块；当预处理图像内的灰度值均处于图像基准子库内的灰度值范围内，则表示集粪板表面的粪便过盈，则向调节模块发送清粪指令。
通过设置有数据预处理模块，从而能够对数据采集模块中图像采集单元所获取的图像信息进行预处理，根据获取到的图像信息获得预处理图像，并通过将预处理图像中的灰度值与图像基准子库内的图像灰度值范围进行匹配，从而初步判断集粪板上的集粪区域内的粪便状态，通过数据预处理模块能够有效的对数据采集模块所采集到的数据信息进行筛选，从而大大降低数据分析模块的工作量，从而提高数据分析模块的工作效率。
最后通过数据分析模块根据数据预处理模块的匹配结果，对数据采集模块所获取到的信息进行分析：当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围内，且YH＞HD1时，则分别获取集粪板的集粪区表面粪便的重量ZC以及集粪板表面的粪便积累高度FLi；然后通过计算获得粪便累计系数FX，通过对FX进行判定从而判断集粪板上的集粪区域是否需要进行清粪；当预处理图像内的灰度值部分处于图像基准子库内的灰度值范围内，则获取灰度值处于图像基准子库内的灰度值范围内的区域面积，并将面积进行标记，通过数据采集模块分别获取灰度值处于图像基准子库内的灰度值范围内的粪便重量以及m组粪便累计高度；同时获取m组粪便累计高度中的最大值和最小值，然后通过计算获得粪便累计系数BX；通过对BX进行判定从而判断集粪板上的集粪区域是否需要进行清粪；
最后调节模块根据分析模块的分析结果，控制清粪设备上的清粪刮板对集粪板上的集粪区进行粪便清理。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。
另对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (1)

1.一种清粪设备的数据处理系统，其特征在于，包括监控中心、数据库、数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块以及调节模块；
所述数据库，用于建立图像基准子库，图像基准子库具体建立过程包括：拍摄若干集粪板表面未存在粪便时的照片，作为集粪板参考图片组；然后对集粪板参考图片组中的每张图片进行栅格化处理；获取栅格化处理后的集粪板图片的灰度值，并得到集粪板图片的灰度值区间[HD1，HD2]；根据获得的数据生成图像基准子集，并将图像基准子集保存在数据库的图像基准子库内；
所述数据采集模块，包括若干个图像采集单元以及安装在清粪设备入口的若干个数据采集单元，用于采集粪便信息，采集粪便信息的具体过程包括：
对集粪板上的集粪区域进行标记，并通过图像采集单元拍摄集粪板上的集粪区域内的照片，拍摄周期为T；获取集粪板的集粪区表面粪便的重量ZC，并将集粪板的集粪区表面未存在粪便时的重量标记为Z0，其中ZC≥Z0＞0；获取n组集粪板的集粪区表面不同位置粪便的积累高度，标记为FLi，并将集粪板的集粪区表面粪便的积累高度中的最大值，标记为FLmax；
所述数据预处理模块，用于对数据采集模块所获取到的数据进行预处理，所述预处理过程包括：将集粪板上的集粪区域内的照片进行栅格化处理，并形成预处理图像；获取预处理图像内的灰度值YH，并将灰度值与图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]进行匹配，当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]内，且YH＞HD2时，则表示集粪板的集粪区域内存在异常，将预处理照片发送至数据分析模块中；当预处理图像内的灰度值部分处于[HD1，HD2]的范围内，则对预处理图像内灰度值处于[HD1，HD2]范围内的区域进行标记，并将标记后的预处理图像发送至数据分析模块；
所述数据分析模块用于根据数据预处理模块的匹配结果，对数据采集模块所获取到的信息进行分析，具体分析过程包括以下步骤：
步骤F1：当预处理图像内的灰度值YH均不在图像基准子库内的灰度值范围[HD1，HD2]内，且YH＞HD2时，则分别获取集粪板的集粪区表面粪便的重量ZC以及集粪板表面的粪便积累高度FLi；
步骤F2：通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE002
获得粪便累计系数FX；
步骤F3：当FX≥FX0时，则表示集粪板上的集粪区表面粪便需要清理，则向调节模块发送清粪指令，反之则不执行操作；
步骤F4：当预处理图像内的灰度值部分处于[HD1，HD2]的范围内时，获取灰度值处于[HD1，HD2]范围内的区域面积，并将面积标记为S，通过数据采集模块分别获取灰度值处于[HD1，HD2]范围以外的粪便重量FZ以及m组粪便累计高度FLj；获取m组粪便累计高度FLj中的最大值和最小值，并分别标记为Fmax以及Fmin；
步骤F5：通过公式BX=b1×（Fmax-FL0）+b2×（Fmin-FL0）+b3×（Fmax-Fmin）获得粪便累计系数BX；其中b1、b2以及b3均为系统因子；
步骤F6：当BX≥BX0时，则表示集粪板上的集粪区表面粪便需要清理，则向调节模块发送清粪指令，反之则不执行操作；所述调节模块用于控制清粪设备上的清粪刮板对集粪板上的集粪区进行粪便清理。
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