CN116993527B - 一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法 - Google Patents
一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116993527B CN116993527B CN202311243913.1A CN202311243913A CN116993527B CN 116993527 B CN116993527 B CN 116993527B CN 202311243913 A CN202311243913 A CN 202311243913A CN 116993527 B CN116993527 B CN 116993527B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- weight
- feed
- grinding
- samples
- cereal raw
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title abstract description 4
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims abstract description 112
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims abstract description 76
- 238000000227 grinding Methods 0.000 claims abstract description 73
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 55
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 24
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 claims description 117
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 83
- 238000003756 stirring Methods 0.000 claims description 34
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 19
- 239000012535 impurity Substances 0.000 claims description 17
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 16
- 238000005303 weighing Methods 0.000 claims description 16
- 238000007873 sieving Methods 0.000 claims description 10
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 6
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 6
- 238000003892 spreading Methods 0.000 claims description 4
- 230000007480 spreading Effects 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000003825 pressing Methods 0.000 claims description 3
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims description 2
- 241000282887 Suidae Species 0.000 description 10
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 5
- 235000019629 palatability Nutrition 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 235000019621 digestibility Nutrition 0.000 description 2
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 2
- 235000019733 Fish meal Nutrition 0.000 description 1
- 231100000678 Mycotoxin Toxicity 0.000 description 1
- 244000046052 Phaseolus vulgaris Species 0.000 description 1
- 235000010627 Phaseolus vulgaris Nutrition 0.000 description 1
- 241000209140 Triticum Species 0.000 description 1
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 description 1
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 1
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 description 1
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 150000001413 amino acids Chemical class 0.000 description 1
- 230000037208 balanced nutrition Effects 0.000 description 1
- 235000019046 balanced nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 229940036811 bone meal Drugs 0.000 description 1
- 239000002374 bone meal Substances 0.000 description 1
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 235000021050 feed intake Nutrition 0.000 description 1
- 239000004467 fishmeal Substances 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 239000004519 grease Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002636 mycotoxin Substances 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 1
- 238000012858 packaging process Methods 0.000 description 1
- 230000000246 remedial effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A23—FOODS OR FOODSTUFFS; TREATMENT THEREOF, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
- A23N—MACHINES OR APPARATUS FOR TREATING HARVESTED FRUIT, VEGETABLES OR FLOWER BULBS IN BULK, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; PEELING VEGETABLES OR FRUIT IN BULK; APPARATUS FOR PREPARING ANIMAL FEEDING- STUFFS
- A23N17/00—Apparatus specially adapted for preparing animal feeding-stuffs
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
- B02C21/00—Disintegrating plant with or without drying of the material
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
- B02C23/00—Auxiliary methods or auxiliary devices or accessories specially adapted for crushing or disintegrating not provided for in preceding groups or not specially adapted to apparatus covered by a single preceding group
- B02C23/08—Separating or sorting of material, associated with crushing or disintegrating
- B02C23/14—Separating or sorting of material, associated with crushing or disintegrating with more than one separator
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
- B02C25/00—Control arrangements specially adapted for crushing or disintegrating
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Economics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Polymers & Plastics (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
Abstract
本发明公开了一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法，涉及饲料生产技术领域。包括谷物原料质量分析、谷物原料研磨均匀度分析、饲料混合均匀度分析、成品饲料质量分析和异常信息预警，通过对生猪饲料的生产过程进行实时监测和分析，对于检测到异常的工序需要操作人员进行进一步检查确认，便于及时发现问题和进行优化调整，对成品饲料的质量进行分析，从而提高生产效率和质量，同时，该方法采用了智能化的数据采集和监测技术，能够实现对生产过程的全面监测和分析，有别于传统的手工记录和人工分析方法，更加高效和准确。
Description
技术领域
本发明涉及饲料生产技术领域，具体为一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法。
背景技术
生猪饲料是指用于猪的饲养和生长的各种食物，由粗饲料、浓饲料和添加剂混合而成，生猪饲料内包括玉米、小麦、豆粕、鱼粉、氨基酸、骨粉、油脂等十余个品种的原料，能够根据生猪的不同生长阶段、品种、环境和生产目标等因素进行科学合理的调配，以满足猪的营养需求，促进生长发育和提高生产效益。
在生猪饲料的生产过程中，生产工序多而杂，从原料的采集到饲料成品，每一道工序都需要操作人员进行监测，若操作人员在操作过程中由于疏忽大意、疲惫或工作不熟悉而发生失误很容易引起工作流程中断，影响生猪饲料的生产进度和效率，继而导致整批生猪饲料出现质量问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法，以解决上述背景技术提出的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法，包括以下步骤：
10、谷物原料质量分析：对谷物原料的质量进行分析，将经过初清筛的谷物原料进行采样，并对初清筛过滤的杂质进行称重，采集谷物原料对应样品的图像，对谷物原料对应样品的图像布设均匀的若干检测点，通过对检测点进行色度对比得到正常检测点和异常检测点，将相邻的异常检测点进行连接得到子异常区域，由子异常区域构成异常区域，采集异常区域的面积，基于异常区域的面积以及谷物原料对应杂质的重量分析得到谷物原料的质量指数；
20、谷物原料研磨均匀度分析：对谷物原料的研磨均匀度进行分析，将研磨后的谷物原料称为研磨料，对研磨料进行采样，得到研磨料样品，对研磨料样品进行称重，从数据库中获取谷物原料的目标粒径，根据目标粒径的大小选定第一筛板和第二筛板，将研磨料样品按照第一筛板和第二筛板的顺序进行双层过筛，使用重量传感器测量第二筛板的重量，基于研磨料样品的重量和第二筛板的重量分析得到研磨料样品的研磨均匀度；
30、饲料混合均匀度分析：对混合仓中的饲料进行混合指数分析，通过霍尔传感器与计数器对混合仓中搅拌棒的转动圈数进行计数，并记录搅拌棒开始转动的时刻和搅拌棒停止转动的时刻，基于混合仓中搅拌棒的转动圈数、搅拌棒开始转动的时刻和搅拌棒停止转动的时刻得到饲料的混合指数；
40、成品饲料质量分析：对成品饲料的质量进行分析，对成品饲料进行采样，得到成品饲料的样品，将成品饲料的样品进行摇晃混合后平铺在托盘上，并将托盘上对应成品饲料的样品划分为若干个样品区域，对样品区域进行抽样，得到规格测试样品、压力测试样品和水分测试样品，并对所有测试样品进行测试以得到成品饲料的质量指数；
50、异常信息预警：接收原料预警信号、研磨异常信号、混合异常信号和处理信号，根据不同的信号通过用户终端向操作员发送相应的预警信息。
优选地，对谷物原料的质量进行分析，其具体分析过程如下：
通过称量用电子磅对谷物原料进行称重，得到谷物原料的重量并记为Gyl，将谷物原料放入初清筛中进行除杂，对初清筛过滤的杂质进行称重得到杂质重量并记为Gzz；
对经过初清筛过滤后的谷物原料进行采样，得到谷物原料的样品，将谷物原料的样品在托盘中进行平铺并通过工业相机采集谷物原料对应样品的图像，将托盘区域从谷物原料对应样品的图像中去除，得到谷物平铺图像，对谷物平铺图像布设均匀的若干检测点；
从数据库中提取正常谷物的色度范围，正常谷物的色度范围为（A1,A2）,获取检测点的色度记为SDi，i为检测点的编号，i=1,2,...,n，n的取值范围为正整数，将检测点的色度与正常谷物的色度范围进行匹配，当时则将检测点标记为正常检测点，当/>时则将检测点标记为异常检测点，反之则将检测点标记为异常检测点；
将相邻的异常检测点进行连接得到子异常区域，由子异常区域构成异常区域，采集异常区域的面积并记为YCs，根据异常区域的面积、谷物原料的重量和初清筛过滤的杂质重量分析得到谷物原料的质量指数GW，将谷物原料的质量指数与预设的谷物原料质量指数阈值进行对比，若谷物原料的质量指数大于预设的谷物原料质量指数阈值，则将谷物原料的质量等级判定为高质量等级，允许进行研磨工序，反之，则将谷物原料的质量等级判定为低质量等级，并生成原料预警信号，将原料预警信号发送至用户终端。
优选地，对谷物原料的研磨均匀度进行分析，其具体分析过程如下：
从数据库中提取谷物原料的目标粒径，选取筛孔孔径大于目标粒径的筛板为第一筛板，选取筛孔孔径等于目标粒径的筛板为第二筛板，记录第二筛板的原始重量，并记为Gb1；
对研磨料进行若干次均匀取样得到研磨料样品，将研磨料样品的重量记为Gyp,将研磨料按照第一筛板和第二筛板的顺序进行双层过筛，通过重量传感器记录研磨料过筛完成后第二层筛板的重量并记为Gb2；
根据研磨料样品的重量和研磨料样品过筛完成后第二层筛板的重量分析得到谷物原料的研磨均匀度YM，将谷物原料的研磨均匀度与预设的研磨均匀度阈值进行对比，若谷物原料的研磨均匀度大于预设的研磨均匀度阈值，则将研磨料的研磨度判定为均匀，允许进行混合工序，反之则将研磨料的研磨度判定为粗糙，生成研磨异常信号，将研磨异常信号发送至用户终端。
优选地，对混合仓中的饲料进行混合指数分析，其具体分析过程如下：
通过霍尔传感器对混合仓中对应搅拌棒的转动进行监测，将霍尔传感器与计数器进行连接，记录搅拌棒开始转动的时刻T1、搅拌棒结束转动的时刻T2和搅拌棒结束转动的时刻对应计数器的数字N；
根据搅拌棒开始转动的时刻、搅拌棒结束转动的时刻和搅拌棒结束转动的时刻对应计数器的数字进行分析，得到饲料的混合指数HH，将饲料的混合指数与预设的混合指数阈值进行对比，若饲料的混合指数小于预设的饲料混合指数阈值，则判断混合仓中的饲料未混合均匀，生成混合异常信号，将混合异常信号发送至用户终端，反之，则判断混合仓中的饲料已混合均匀，允许进行制粒工序。
优选地，对成品饲料的质量进行分析，其分析过程如下：
对成品饲料进行少量多次的采样，得到成品饲料的样品，将成品饲料的样品进行摇晃混合后均匀平铺在托盘上，将托盘上对应成品饲料的样品均匀的划分成若干个样品区域，从每个样品区域中随机抽取三粒成品饲料的样品，并将分别放至规格检测区、压力检测区和水分检测区；
对规格检测区中对应规格测试样品的高度和直径进行测量，得到规格测试样品的高度Hj和直径Dj，j为规格测试样品的编号，j=1,2,...,m，m取值范围为正整数,根据规格测试样品的高度和直径分析得到规格测试样品的规格指数GU；
将压力测试区中对应压力测试样品放置在微型压力机中，微型压力机向压力测试样品施加压力，当压力测试样品发生破裂或崩溃时，记录当前时刻微型压力机对应的压力，直至对所有压力测试样品完成压力测试，并通过求和公式得到所有压力测试样品承受的总压力，基于所有压力测试样品承受的总压力和压力测试样品的数量通过均值计算式计算得到压力测试样品承受的平均压力；对水分检测区的水分测试样品进行称重，并将水分测试样品的重量记为Gsf，将水分测试样品在预设的温度下烘干一段时间，直至水分测试样品的重量不再发生变化，对烘干后的水分测试样品进行称重，并将烘干后的水分测试样品重量记为Ghg，根据水分测试样品的重量和烘干后水分测试样品的重量分析得到水分测试样品的水分含量SF；
根据规格测试样品的规格指数、压力测试样品承受的平均压力和水分测试样品的水分含量分析得到成品饲料的质量指数ZL，将成品饲料的质量指数与预设的质量指数阈值进行对比，若成品饲料的质量指数大于预设的质量指数阈值，则判定成品饲料的质量良好，允许进行包装工序，反之则判定成品饲料的质量一般，生成成品异常信号，将成品异常信号发送至用户终端。
优选地，根据不同的信号通过用户终端向操作员发送相应的预警信息，其具体方式如下：
接收原料预警信号、研磨异常信号、混合异常信号和处理信号；
当识别到原料预警信号时，向用户终端发送原料预警信息，提示操作人员检查原料质量，当识别到研磨异常信号时，向操作人员发送研磨预警信息，并禁止进行下一道工序，当识别到混合异常信号时，向操作人员发送混合预警信息，并禁止进行下一道工序，当识别到处理信号时，向操作人员发出成品预警信息。
本发明的有益效果：
通过对生猪饲料的生产过程进行实时监测和分析，对于检测到异常的工序需要操作人员进行进一步检查确认，便于及时发现问题和进行优化调整，对成品饲料的质量进行分析，从而提高生产效率和质量，同时，该方法采用了智能化的数据采集和监测技术，能够实现对生产过程的全面监测和分析，有别于传统的手工记录和人工分析方法，更加高效和准确。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法，包括以下步骤：
对谷物原料的质量进行分析，其具体分析过程如下：
通过称量用电子磅对谷物原料进行称重，得到谷物原料的重量并记为Gyl，将谷物原料放入初清筛中进行除杂，对初清筛过滤的杂质进行称重得到杂质重量并记为Gzz；
需要说明的是，本发明进行分析的生猪饲料是以谷物为主要原料生产的生猪饲料。
对经过初清筛过滤后的谷物原料进行采样，得到谷物原料的样品，将谷物原料的样品在托盘中进行平铺并通过工业相机采集谷物原料对应样品的图像，将托盘区域从谷物原料对应样品的图像中去除，得到谷物平铺图像，对谷物平铺图像布设均匀的若干检测点；
从数据库中提取正常谷物的色度范围，正常谷物的色度范围为（A1,A2）,获取检测点的色度记为SDi，i为检测点的编号，i=1,2,...,n，n的取值范围为正整数，将检测点的色度与正常谷物的色度范围进行匹配，当时则将检测点标记为正常检测点，当/>时则将监测点标记为异常检测点；
将相邻的异常检测点进行连接得到子异常区域，由子异常区域构成异常区域，采集异常区域的面积并记为YCs，根据公式：计算得到生猪饲料对应谷物原料的质量指数GW，a1为预设的杂质重量权重因子，a2为预设的异常区域面积权重因子，S为预设的异常区域面积阈值，e为自然常数，将谷物原料的质量指数与预设的谷物原料质量指数阈值进行对比，若谷物原料的质量指数大于预设的谷物原料质量指数阈值，则将谷物原料的质量等级判定为高质量等级，允许进行研磨工序，若谷物原料的质量指数小于预设的谷物原料质量指数阈值，则将谷物原料的质量等级判定为低质量等级，并生成原料预警信号，将原料预警信号发送至用户终端。
本发明通过对谷物原料的质量进行分析，避免谷物原料发霉、掺杂过多杂质导致生猪饲料的质量差的问题，降低生猪饲料中霉菌毒素的含量，确保生猪健康，并且能够使得饲料生产厂家精确控制饲料配方，避免过多或不足地添加营养物质，从而降低饲料成本，并提高生猪的生产效益。
对谷物原料的研磨均匀度进行分析，其具体分析过程如下：
从数据库中提取谷物原料的目标粒径，选取筛孔孔径大于目标粒径的筛板为第一筛板，选取筛孔孔径等于目标粒径的筛板为第二筛板，记录第二筛板的原始重量，并记为Gb1；
对研磨料进行若干次均匀取样得到研磨料样品，将研磨料样品的重量记为Gyp,将研磨料按照第一筛板和第二筛板的顺序进行双层过筛，通过重量传感器记录研磨料过筛完成后第二层筛板的重量并记为Gb2；
通过公式计算得到谷物原料的研磨均匀度YM，将谷物原料的研磨均匀度与预设的研磨均匀度阈值进行对比，若谷物原料的研磨均匀度大于预设的研磨均匀度阈值，则将研磨料的研磨度判定为均匀，允许进行混合工序，若谷物原料的研磨均匀度小于预设的研磨均匀度阈值，则将研磨料的研磨度判定为粗糙，生成研磨异常信号，将研磨异常信号发送至用户终端。
本发明通过对谷物原料的研磨均匀度进行分析，使得谷物原料对应研磨颗粒的粒度与生猪的消化吸收能力相配，保证饲料在混合过程中的稳定性和均匀性，提高生猪饲料的适口度。
对混合仓中的饲料进行混合指数分析，其具体分析过程如下：
通过霍尔传感器对混合仓中对应搅拌棒的转动进行监测，将霍尔传感器与计数器进行连接，当混合仓中对应搅拌棒开始转动时，将当前时刻记为T1，当混合仓中对应搅拌棒停止转动时，将当前时刻记为T2，将混合结束时刻对应计数器的数字记为N；
通过公式计算得到混合仓中对应饲料的混合指数HH，t为预设的搅拌时长阈值，π为圆周率，b1为预设的搅拌时长权重因子，b2为预设的搅拌棒的转速权重因子，b2为预设的搅拌棒的角速度权重因子，将饲料的混合指数与预设的混合指数阈值进行对比，若饲料的混合指数小于预设的饲料混合指数阈值，则判断混合仓中的饲料未混合均匀，生成混合异常信号，将混合异常信号发送至用户终端，若饲料的混合指数小于预设的饲料混合指数阈值，则判断混合仓中的饲料已混合均匀，允许进行制粒工序。
本发明通过对混合仓中搅拌棒的搅拌时长、转速和角速度进行分析得到混合仓中对应饲料的混合指数，确保饲料中的营养成分分布均衡，避免因混合不均导致生猪得不到均衡的营养供给，进一步保证生猪的消化率处于稳定水平。
对成品饲料的质量进行分析，其具体分析过程如下：
对成品饲料进行少量多次的采样，得到成品饲料的样品，将成品饲料的样品进行摇晃混合后均匀平铺在托盘上，将托盘上对应成品饲料的样品均匀的划分成若干个样品区域，从每个样品区域中随机抽取三粒成品饲料的样品，并将分别放至规格检测区、压力检测区和水分检测区；
对规格检测区中对应规格测试样品的高度和直径进行测量，得到规格测试样品的高度Hj和直径Dj，j为规格测试样品的编号，j=1,2,...,m，m取值范围为正整数,根据公式计算得到规格测试样品的规格指数GU，h为颗粒机对应孔模的高度，d为颗粒机对应孔模的直径，c1为预设的高度权重因子，c2为预设的直径权重因子；
将压力测试区中对应压力测试样品放置在微型压力机中，微型压力机向压力测试样品施加压力，当压力测试样品发生破裂或崩溃时，记录当前时刻微型压力机对应的压力，直至对所有压力测试样品完成压力测试，并通过求和公式得到所有压力测试样品承受的总压力，基于所有压力测试样品承受的总压力和压力测试样品的数量通过均值计算式计算得到压力测试样品承受的平均压力对水分检测区的水分测试样品进行称重，并将水分测试样品的重量记为Gsf，将水分测试样品在预设的温度下烘干一段时间，直至水分测试样品的重量不再发生变化，对烘干后的水分测试样品进行称重，并将烘干后的水分测试样品重量记为Ghg，通过公式计算得到/>水分测试样品的水分含量SF；
根据公式计算得到成品饲料的质量指数ZL，gu为预设的规格指数阈值，YL为预设的平均压力阈值，S为预设的水分含量阈值，∆XC1为预设的规格指数允许差，∆XC2为预设的平均压力允许差，∆XC3为预设的水分含量允许差，p1为预设的规格指数转换因子，p2为预设的平均压力转化因子，p3为预设的水分含量权重因子，将成品饲料的质量指数与预设的质量指数阈值进行对比，若成品饲料的质量指数大于预设的质量指数阈值，则判定成品饲料的质量良好，允许进行包装工序，若成品饲料的质量指数小于预设的质量指数阈值，则判定成品饲料的质量一般，生成成品异常信号，将成品异常信号发送至用户终端。
对原料预警信号、研磨异常信号、混合异常信号和处理信号进行接收，当识别到原料预警信号时，向用户终端发送原料预警信息，提示操作人员检查原料质量，防止因为原料问题而导致的加工设备损耗，影响生猪的生产性能，当识别到研磨异常信号时，向操作人员发送研磨预警信息，提示操作人员对研磨设备进行检查，防止研磨颗粒大小不符合标准导致的饲料适口性差，进而引起生猪饲料适口性差的情况，并禁止进行下一道工序，当识别到混合异常信号时，向操作人员发送混合预警信息，提示操作人员对搅拌设备进行检查，防止因饲料水分过低影响淀粉糊化以及饲料颗粒过硬引起生猪采食量、消化率降低的情况，并禁止进行下一道工序，当识别到处理信号时，向操作人员发出成品预警信息，提示操作人员成品饲料存在质量问题，对成品饲料进行相应的补救措施。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做种样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
10、对谷物原料的质量进行分析，将经过初清筛的谷物原料进行采样，并对初清筛过滤的杂质进行称重，采集谷物原料对应样品的图像，分析谷物原料对应杂质的重量和谷物原料对应样品的图像，得到谷物原料的质量指数；对谷物原料的质量进行分析的具体分析过程如下：
通过称量用电子磅对谷物原料进行称重，得到谷物原料的重量，将谷物原料放入初清筛中进行除杂，对初清筛过滤的杂质进行称重得到杂质重量；
对经过初清筛过滤后的谷物原料进行采样，得到谷物原料的样品，将谷物原料的样品在托盘中进行平铺并通过工业相机采集谷物原料对应样品的图像，将托盘区域从谷物原料对应样品的图像中去除，得到谷物平铺图像，对谷物平铺图像布设均匀的若干检测点；
从数据库中提取正常谷物的色度范围，将检测点的色度与正常谷物的色度范围进行匹配，若检测点的色度属于正常谷物的色度范围内，则将检测点标记为正常检测点，反之则将检测点标记为异常检测点；
将相邻的异常检测点进行连接得到子异常区域，由子异常区域构成异常区域，采集异常区域的面积，根据异常区域的面积、谷物原料的重量和初清筛过滤的杂质重量分析得到谷物原料的质量指数，将谷物原料的质量指数与预设的谷物原料质量指数阈值进行对比，若谷物原料的质量指数大于预设的谷物原料质量指数阈值，则将谷物原料的质量等级判定为高质量等级，允许进行研磨工序，反之，则将谷物原料的质量等级判定为低质量等级，并生成原料预警信号，将原料预警信号发送至用户终端；
20、对谷物原料的研磨均匀度进行分析，将研磨后的谷物原料称为研磨料，对研磨料进行采样，得到研磨料样品，将研磨料样品按照第一筛板和第二筛板的顺序进行双层过筛，使用重量传感器测量第二筛板的重量，通过对第二筛板的重量分析得到研磨料样品的研磨均匀度；对谷物原料的研磨均匀度进行分析的具体分析过程如下：
从数据库中提取谷物原料的目标粒径，选取筛孔孔径大于目标粒径的筛板为第一筛板，选取筛孔孔径等于目标粒径的筛板为第二筛板，记录第二筛板的原始重量；
对研磨料进行若干次均匀取样得到研磨料样品并对研磨料样品进行称重，得到研磨料样品的重量,将研磨料样品按照第一筛板和第二筛板的顺序进行双层过筛，通过重量传感器记录研磨料样品过筛完成后第二层筛板的重量；
根据研磨料样品的重量和研磨料样品过筛完成后第二层筛板的重量分析得到谷物原料的研磨均匀度，将谷物原料的研磨均匀度与预设的研磨均匀度阈值进行对比，若谷物原料的研磨均匀度大于预设的研磨均匀度阈值，则将研磨料的研磨度判定为均匀，允许进行混合工序，反之则将研磨料的研磨度判定为粗糙，生成研磨异常信号，将研磨异常信号发送至用户终端；
30、对混合仓中的饲料进行混合指数分析，对混合仓中搅拌棒的转动圈数和搅拌时长进行获取，基于混合仓中搅拌棒的转动圈数和搅拌时长得到饲料的混合指数；对混合仓中的饲料进行混合指数分析的具体分析过程如下：
通过霍尔传感器对混合仓中对应搅拌棒的转动进行监测，将霍尔传感器与计数器进行连接，记录搅拌棒开始转动的时刻、搅拌棒结束转动的时刻和搅拌棒结束转动的时刻对应计数器的数字；
根据搅拌棒开始转动的时刻、搅拌棒结束转动的时刻和搅拌棒结束转动的时刻对应计数器的数字进行分析，得到混合仓中对应饲料的混合指数，将饲料的混合指数与预设的混合指数阈值进行对比，若饲料的混合指数小于预设的饲料混合指数阈值，则判断混合仓中的饲料未混合均匀，生成混合异常信号，将混合异常信号发送至用户终端，反之，则判断混合仓中的饲料已混合均匀，允许进行制粒工序；
40、对成品饲料的质量进行分析，对成品饲料进行采样，得到成品饲料的样品，对成品饲料的样品进行处理最终得到若干测试样品，对若干测试样品进行分析得到成品饲料的质量指数；对成品饲料的质量进行分析的分析过程如下：
对成品饲料进行少量多次的采样，得到成品饲料的样品，将成品饲料的样品进行摇晃混合后均匀平铺在托盘上，将托盘上对应成品饲料的样品均匀的划分成若干个样品区域，从每个样品区域中随机抽取三粒成品饲料的样品，并分别放至规格检测区、压力检测区和水分检测区；
对规格检测区中对应规格测试样品的高度和直径进行测量，得到规格测试样品的高度和直径，根据规格测试样品的高度和直径分析得到规格测试样品的规格指数；
将压力测试区中对应压力测试样品放置在微型压力机中，微型压力机向压力测试样品施加压力，当压力测试样品发生破裂或崩溃时，记录当前时刻微型压力机对应的压力，直至对所有压力测试样品完成压力测试，并通过求和公式得到所有压力测试样品承受的总压力，基于所有压力测试样品承受的总压力和压力测试样品的数量通过均值计算式计算得到压力测试样品承受的平均压力；
对水分检测区的水分测试样品进行称重，记录水分测试样品的重量，将水分测试样品在预设的温度下烘干一段时间，直至水分测试样品的重量不再发生变化，对烘干后的水分测试样品进行称重，并记录烘干后的水分测试样品重量，根据水分测试样品的重量和烘干后水分测试样品的重量分析得到水分测试样品的水分含量；
根据规格测试样品的规格指数、压力测试样品承受的平均压力和水分测试样品的水分含量分析得到成品饲料的质量指数，将成品饲料的质量指数与预设的质量指数阈值进行对比，若成品饲料的质量指数大于预设的质量指数阈值，则判定成品饲料的质量良好，允许进行包装工序，反之则判定成品饲料的质量一般，生成成品异常信号，将成品异常信号发送至用户终端；
50、接收原料预警信号、研磨异常信号、混合异常信号和成品异常信号，根据不同的信号通过用户终端向操作员发送相应的预警信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311243913.1A CN116993527B (zh) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311243913.1A CN116993527B (zh) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116993527A CN116993527A (zh) | 2023-11-03 |
| CN116993527B true CN116993527B (zh) | 2024-01-23 |
Family
ID=88521613
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311243913.1A Active CN116993527B (zh) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116993527B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117215277B (zh) * | 2023-11-09 | 2024-01-05 | 广州市汇鑫动物药业有限公司 | 一种兽药饲料的生产控制方法及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6440475B1 (en) * | 1999-09-14 | 2002-08-27 | Sartec Corporation | Grain moisture measuring apparatus and method |
| WO2007068056A1 (en) * | 2005-12-14 | 2007-06-21 | Grains Research And Development Corporation | Stain assessment for cereal grains |
| CN110059679A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-07-26 | 中国农业大学 | 一种基于近红外图像的饲料原料中污染物非目标检测方法 |
| CN114711446A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-08 | 湖南宝东农牧科技股份有限公司 | 一种玉米制备用猪饲料生产装置及其使用方法 |
| CN116596339A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-08-15 | 江苏辰威生物科技有限公司 | 一种饲料原料生产调节方法 |
| CN116610081A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-08-18 | 江苏邦鼎科技有限公司 | 一种饲料生产控制方法及系统 |
-
2023
- 2023-09-26 CN CN202311243913.1A patent/CN116993527B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6440475B1 (en) * | 1999-09-14 | 2002-08-27 | Sartec Corporation | Grain moisture measuring apparatus and method |
| WO2007068056A1 (en) * | 2005-12-14 | 2007-06-21 | Grains Research And Development Corporation | Stain assessment for cereal grains |
| CN110059679A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-07-26 | 中国农业大学 | 一种基于近红外图像的饲料原料中污染物非目标检测方法 |
| CN114711446A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-08 | 湖南宝东农牧科技股份有限公司 | 一种玉米制备用猪饲料生产装置及其使用方法 |
| CN116596339A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-08-15 | 江苏辰威生物科技有限公司 | 一种饲料原料生产调节方法 |
| CN116610081A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-08-18 | 江苏邦鼎科技有限公司 | 一种饲料生产控制方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116993527A (zh) | 2023-11-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116993527B (zh) | 一种生猪饲料生产数据优化采集监测方法 | |
| CN101905215B (zh) | 数字化水稻考种机 | |
| Williams | Screening wheat for protein and hardness by near infrared reflectance spectroscopy | |
| Williams et al. | Maize kernel hardness classification by near infrared (NIR) hyperspectral imaging and multivariate data analysis | |
| JP6681048B2 (ja) | 穀物処理施設の運転補助システム、および、サテライト施設の自動運転制御方法 | |
| CN1524019A (zh) | 包含有机材料的对象的拣选方法 | |
| US11044843B2 (en) | Seed analysis | |
| CN206573495U (zh) | 一种基于线阵光学图像技术的筛片破损检测装置 | |
| Koszela et al. | Computer image analysis in the quality in procedure for selected carrot varieties | |
| CN107389596A (zh) | 一种快速预测大麦秸秆营养组成的方法 | |
| WO2022049549A1 (en) | Artificial intelligence based tobacco particle measurement system | |
| CN102014659B (zh) | 饲料配方 | |
| CN104655811B (zh) | 一种快速评价小麦品质的方法 | |
| Kim et al. | Determination of bran contamination in wheat flours using ash content, color, and bran speck counts | |
| WO2016105313A2 (en) | A compost mixing system and method | |
| Chukwu et al. | Determination of selected engineering properties of cowpea (Vigna unguiculata) related to design of processing machines | |
| CN108369192A (zh) | 用于测量花序、种子和/或种子产量表型的方法和设备 | |
| CN111127238A (zh) | 一种农产品品质检测平台 | |
| CN207147533U (zh) | 一种小型数字化水稻考种机 | |
| CN206641008U (zh) | 一种小区玉米籽粒收获机 | |
| CN205830296U (zh) | 玉米种子质量追溯检测设备 | |
| Paulk et al. | Feed Processing Technology and Quality of Feed | |
| CN114682512A (zh) | 一种基于高光谱技术的莲芯检测装置 | |
| CN102485051B (zh) | 全自动出口级光板瓜籽仁生产线及生产加工方法 | |
| Lisowski et al. | Size of plant material particles designed for biogas production |
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 |