CN118549370B - 一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及乳尿素氮检测领域，尤其涉及一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统。包括：自动化采样模块，样品输送模块，在线检测模块，数据处理模块，数据分析与健康评估模块，实时报警模块；使用自动化吸奶设备自动采集奶样，对奶样进行检测分析，得到检测数据；对检测数据使用多维嵌套自适应滤波与动态校正算法进行智能处理，得到智能处理后的检测数据；对智能处理后的检测数据进行分析，结合奶牛的饲养记录和历史健康数据评估奶牛的健康状态，得到健康状态评估结果；对健康状态评估结果进行分类，基于分类结果进行实时报警。解决了在对乳尿素氮进行检测时，数据处理不准确以及依据数据特征对奶牛健康评估分析不够全面准确的技术问题。

Description

一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统

技术领域

本发明涉及乳尿素氮检测领域，尤其涉及一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统。

背景技术

随着现代畜牧业的发展，奶牛养殖成为许多国家的重要产业之一。奶牛的健康状况直接影响到乳制品的产量和质量，因此对奶牛健康进行有效监控和管理显得尤为重要。乳尿素氮（MUN）是奶牛代谢过程中产生的一种重要指标，它不仅可以反映奶牛的蛋白质代谢水平，还与奶牛的饲养管理、营养状况密切相关。传统的乳尿素氮检测方法通常依赖于实验室分析，流程繁琐、耗时长且成本高，难以满足大规模奶牛场的实时检测需求。此外，人工采样和检测过程容易受到环境因素和操作误差的影响，导致检测结果的不准确。

随着自动化技术和信息技术的发展，自动化采样设备和在线检测系统在奶牛健康监控中逐渐得到应用。自动化吸奶设备可以在挤奶过程中自动采集奶样，通过在线检测系统实现对奶样中乳尿素氮含量的实时监测。然而，现有的在线检测系统在精度和稳定性方面仍存在不足，检测数据容易受到环境噪声和设备误差的影响，导致检测结果不稳定，难以准确反映奶牛的真实健康状况。

但上述技术至少存在如下技术问题：在对乳尿素氮进行检测时，数据处理不准确以及依据数据特征对奶牛健康评估分析不够全面准确。

发明内容

本发明提供一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，以解决在对乳尿素氮进行检测时，数据处理不准确以及依据数据特征对奶牛健康评估分析不够全面准确的技术问题。

本发明的一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，具体包括以下技术方案：

一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，包括以下部分：

自动化采样模块，样品输送模块，在线检测模块，数据处理模块，数据分析与健康评估模块，实时报警模块；

自动化采样模块，使用自动化吸奶设备自动采集奶样，将奶样输送到样品输送模块；

样品输送模块，将奶样从自动化采样模块传送到在线检测模块；样品输送模块由密封的样品输送管道组成，样品输送管道内预设压力差；

在线检测模块，对样品输送模块传送的奶样进行在线检测分析，得到检测数据；并将检测数据传送至数据处理模块；

数据处理模块，对检测数据进行智能处理，将智能处理后的检测数据传送至数据分析与健康评估模块；

数据分析与健康评估模块，基于智能处理后的检测数据，结合来自数据库的奶牛的饲养记录和历史健康数据进行分析，得到健康状态评估结果；基于健康状态评估结果进行分类，并将健康状态评估结果的分类结果传送至实时报警模块；

实时报警模块，基于健康状态评估结果的分类结果中的健康异常进行实时报警，并通知相关人员进行干预。

优选的，在线检测模块对奶样中的乳尿素氮使用多维光谱矩阵综合检测算法进行检测分析，得到乳尿素氮浓度。

优选的，多维光谱矩阵综合检测算法基于两个以上波长下的吸光度，引入时间序列分析和多样本统计分析，得到最终乳尿素氮浓度，从而得到检测数据。

优选的，数据处理模块对检测数据使用多维嵌套自适应滤波与动态校正算法进行智能处理，得到智能处理后的检测数据。

优选的，在多维嵌套自适应滤波与动态校正算法的实现过程中，对检测数据进行预处理，使用多维嵌套自适应滤波法对预处理后的检测数据进行自适应滤波，得到滤波后的检测数据。

优选的，在多维嵌套自适应滤波与动态校正算法实现过程中，对滤波后的检测数据进行动态非线性校正，对校正后的检测数据进行多层次数据融合，并对融合后的检测数据进行重构，得到智能处理后的检测数据。

优选的，数据分析与健康评估模块对智能处理后的检测数据进行特征提取，得到智能处理后的检测数据的特征矩阵，并结合来自数据库的奶牛的饲养记录和历史健康数据，使用多维动态综合健康评估算法评估奶牛的健康状态。

优选的，在多维动态综合健康评估算法的实现过程中，对奶牛的饲养记录和历史健康数据进行主成分分析得到主成分矩阵，基于主成分矩阵得到历史数据的特征矩阵；将智能处理后的检测数据的特征矩阵和历史数据的特征矩阵结合，进行综合评估；基于综合评估结果，进行健康状态的最终评估，得到健康状态评估结果。

本发明的技术方案的有益效果是：

1、通过多维光谱矩阵综合检测算法，实现了对奶样中乳尿素氮浓度的高精度测量。该算法引入了时间序列分析和多样本统计分析，显著提高了检测的准确性和稳定性，在实际应用中具有重要价值。

2、引入多维嵌套自适应滤波与动态校正算法，通过对检测数据进行了全面的智能处理，确保了数据处理的连续性和完整性，能够显著提高奶牛乳尿素氮检测的准确性和可靠性，为奶牛健康诊断提供了强有力的技术支持；多层次数据融合通过结合当前校正后的检测数据和历史检测数据，提高了数据的稳定性和可靠性；通过非线性重构技术进一步优化了检测数据，确保最终智能处理后的检测数据具有高精度和实用性。

3、基于多维动态综合健康评估算法得到奶牛健康状态评估结果，设定阈值，对奶牛的健康状态评估结果进行分类，并进行实时报警，及时通知相关人员进行干预。

附图说明

图1为本发明所述的一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统结构图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，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、完整地描述，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统的具体方案。

参照附图1，其示出了本发明一个实施例所提供的一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统结构图，该系统包括以下部分：

自动化采样模块，样品输送模块，在线检测模块，数据处理模块，数据分析与健康评估模块，实时报警模块；

自动化采样模块，使用自动化吸奶设备自动采集奶样，得到奶样；自动化吸奶设备安装在挤奶机上，包含一个采样泵和采样管道；当挤奶机开始工作时，采样泵自动从挤奶机中抽取一部分奶样，通过采样管道将奶样输送到样品输送模块；

样品输送模块，将采集到的奶样从自动化采样模块传送到在线检测模块，确保奶样在传输过程中不受污染和损失；该模块由密封的样品输送管道组成，连接自动化采样模块和在线检测模块，管道内预设压力差，确保奶样能够快速、无损地传输到在线检测模块；

在线检测模块，对样品输送模块传送的奶样进行在线检测分析，得到检测数据（如奶样中的乳尿素氮）；

作为一个具体实施例，对奶样中的乳尿素氮使用多维光谱矩阵综合检测算法进行检测分析，得到乳尿素氮浓度；多维光谱矩阵综合检测算法考虑多个波长下的吸光度，引入时间序列分析和多样本统计分析，以进一步提高检测的准确性和稳定性。具体实现过程如下：

奶样通过密封的样品输送管道从自动化采样模块传输到在线检测模块。奶样进入在线检测模块后，光谱分析仪在多个特定波长下对奶样进行初步光谱分析。具体操作如下：光谱分析仪依次选择多个特定波长（如、等），利用发光二极管（）发出特定波长的光源，通过光纤照射在奶样上。再利用光谱传感器捕捉奶样在不同波长下的吸光度，并将每个波长下的吸光度数据记录下来，形成初始吸光度矩阵。初始吸光度矩阵表示在不同波长和时间点下的吸光度值。具体来说，在波长到和时间点到下，对每个组合测量得到吸光度值，形成如下矩阵：

其中，表示波长的个数；表示时间点的个数。

进一步，通过时间序列分析，对初始吸光度矩阵进行处理，以消除时间噪声的影响。时间序列分析的步骤是对每个波长的吸光度值进行平均，得到时间平均吸光度矩阵。计算公式为：

其中，是时间平均吸光度矩阵，表示消除了时间噪声后的平均吸光度值；其中的任意一个元素可以表示为，表示波长下的时间平均吸光度。

然后，进行多维光谱矩阵综合分析，计算多波长、多时间点下的综合吸光度。多维光谱矩阵综合分析包括对多个波长和时间点下的吸光度进行加权拟合和噪声修正，公式如下：

其中，是综合吸光度，表示多波长和多时间点综合后的吸光度值；是在波长下的权重系数，反映各波长对最终浓度计算的贡献；是噪声修正系数，用于调整噪声的影响；是在波长下的噪声均值，表示特定波长下的平均噪声水平。

再通过综合吸光度，进行初步乳尿素氮浓度的计算。初步乳尿素氮浓度计算公式为：

其中，是初步乳尿素氮浓度，根据综合吸光度计算得到；是综合标准曲线斜率，反映综合吸光度与乳尿素氮浓度的比例关系；是校正因子，用于调整检测系统偏差。

为了进一步提高乳尿素氮浓度测量的准确性，引入多样本统计分析，通过对多个样本的测量数据进行回归分析，得到最终乳尿素氮浓度。多样本统计分析包括对多个样本的乳尿素氮浓度数据进行回归修正，公式如下：

其中，是最终乳尿素氮浓度；是浓度修正系数，用于调整初步乳尿素氮浓度的系统误差；是回归修正因子，用于调整回归分析中的误差；是第个样本的平均乳尿素氮浓度；是初步乳尿素氮浓度的标准偏差，表示初步乳尿素氮浓度数据的离散程度；是指数修正因子，用于调整标准偏差对最终乳尿素氮浓度的影响；是初步乳尿素氮浓度的标准偏差，反映初步乳尿素氮浓度数据的离散程度；为样本的数量。

经过上述过程得到检测数据；将检测数据传送至数据处理模块。

数据处理模块，对检测数据进行智能处理，得到智能处理后的检测数据；对检测数据使用多维嵌套自适应滤波与动态校正算法进行智能处理，得到智能处理后的检测数据。多维嵌套自适应滤波与动态校正算法通过对检测数据进行多维度处理，确保得到高精度的乳尿素氮浓度数据。具体实现过程如下：

首先，对检测数据进行数据预处理，包括对检测数据进行初步清理和归一化处理，得到预处理后的检测数据。预处理方法为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

进一步，使用多维嵌套自适应滤波法在多个维度上对预处理后的检测数据进行自适应滤波，以去除预处理后的检测数据中的随机噪声。滤波的目的是保留有效信号，提高信号质量。滤波公式为：

其中，表示滤波后的检测数据；为预处理后的检测数据的第个数据点；为第和维度内的第个的小波基函数，时间参数为；是第一层嵌套维度，表示对预处理后的检测数据的第一层特征（如时间段）的处理，范围从1到，其中是时间段的总数；是第二层嵌套维度，表示对预处理后的检测数据的第二层特征（如频率成分）的处理，范围从1到，其中是频率成分的总数；是数据点索引，在每个特定的时间段和频率成分内，对预处理后的检测数据的数据点进行累加计算，范围从0到；通过此公式，我们在多个维度上进行自适应滤波，有效去除预处理后的检测数据中的噪声，保留有效信号。

进一步，为了校正环境因素和设备误差，以提高数据的准确性，对滤波后的检测数据进行动态非线性校正。校正公式为：

其中，表示校正后的检测数据，即校正后的乳尿素氮浓度数据；是校正常数项，用于调整校正公式的偏移量；是第个与环境因素相关的校正系数，用于调整与环境因素T、H、P相关的非线性函数的权重；T、H和P分别为环境温度、湿度和大气压力；是第个与滤波后的检测数据相关的校正系数，用于调整与滤波后的检测数据相关的非线性函数的权重；为与环境因素相关的非线性函数，表示环境温度、湿度和大气压力对检测数据的影响，通过专家经验法确定，包括单个环境因素对检测数据的影响，也可以表示多个环境因素综合对检测数据的影响；是与环境因素相关的非线性函数的数量，表示参与校正的非线性函数的总数；为与滤波后的检测数据相关的非线性函数，通过专家经验法确定；是校正系数，用于调整指数项的影响权重；为校正系数，用于调整环境温度、湿度和大气压力的乘积在指数函数中的权重；为与滤波后的检测数据相关的非线性函数的数量。在上述计算过程中，所有与环境因素有关的变量参数均为归一化后的变量，转为同一纲量变量。

通过上述校正公式，补偿环境和设备因素对数据的影响，得到更准确的乳尿素氮浓度数据。

对校正后的检测数据进行多层次数据融合。通过加权平均和非线性组合，提升校正后的检测数据的稳定性和可靠性。融合公式为：

其中，为融合后的检测数据，用于后续数据重构，表示通过融合当前校正后的检测数据和历史检测数据（之前检测过的奶牛乳尿素氮浓度数据）得到的最终融合数据；为当前校正后的检测数据的次方；为历史检测数据的次方；是当前校正后的检测数据的加权系数，用于调整融合公式的权重；为历史检测数据的加权系数，用于调整融合公式的权重；和分别为当前校正后的检测数据和历史检测数据的加权层次数。通过多层次数据融合，可以有效结合当前校正后的检测数据和历史检测数据，确保检测数据的可靠性。

最后通过非线性重构技术对融合后的检测数据进行重构，得到最终的智能处理后的检测数据。重构公式为：

其中，为最终的智能处理后的检测数据，即智能处理后的奶牛乳尿素氮浓度数据；是重构系数，用于调整重构公式中的权重；是与融合数据相关的非线性重构函数，表示通过非线性函数对融合数据进行重构；为重构系数，用于调整重构公式中的权重；为与融合数据相关的非线性重构函数，根据专家经验法确定；和为重构函数的数量。通过非线性重构，可以进一步优化融合后的检测数据，确保其准确性和实用性；和为重构函数的索引。

将智能处理后的检测数据传送至数据分析与健康评估模块；

数据分析与健康评估模块，基于智能处理后的检测数据，结合来自数据库的奶牛的饲养记录和历史健康数据进行分析，得到健康状态评估结果；基于健康状态评估结果进行分类，并将奶牛健康状态评估结果的分类结果传送至实时报警模块；具体过程如下：

对智能处理后的检测数据通过现有的特征工程技术进行特征提取，得到智能处理后的检测数据的特征矩阵，包括乳尿素氮浓度、时间序列特征、统计特征、频域特征、相关特征、环境特征；结合来自数据库的奶牛的饲养记录和历史健康数据使用多维动态综合健康评估算法评估奶牛的健康状态，具体过程如下：

对奶牛的饲养记录和历史健康数据通过现有的主成分分析法得到主成分矩阵，基于主成分矩阵得到历史数据的特征矩阵；

将智能处理后的检测数据的特征矩阵和历史数据的特征矩阵结合，进行综合评估：

其中，是综合评估结果的标量，结合了智能处理后的检测数据的特征和历史数据的特征，用于最终的健康状态评估；是智能处理后的检测数据的特征数；是历史数据的特征数；是融合系数，通过回归分析和非线性组合计算得到，表示智能处理后的检测数据的第个特征与历史数据的第个特征之间的权重关系；是智能处理后的检测数据的第个特征；是历史数据的第个特征；是智能处理后的检测数据特征的回归系数，用于调整智能处理后的检测数据特征在综合评估中的权重；是历史数据特征的回归系数，用于调整历史数据特征在综合评估中的权重。

基于综合评估结果，使用非线性组合公式进行健康状态的最终评估：

其中，是健康状态评估结果；是常数项，用于调整健康状态评估的基准值；是非线性项的数量；是正弦项的系数，用于调整正弦项在健康状态评估中的权重；是正弦函数的频率系数，用于调整正弦函数的频率；是指数项的系数，用于调整指数项在健康状态评估中的权重；是指数函数的底数系数，用于调整指数函数的增长速率；是对数项的系数，用于调整对数项在健康状态评估中的权重；是对数函数的底数系数，用于调整对数函数的增长速率；是二次项的系数，通过回归分析得到，用于调整二次项在健康状态评估中的权重；是综合评估结果，结合了智能处理后的检测数据和历史数据的特征。

利用专家经验法设定阈值X、Y、Z、W，对健康状态评估结果进行分类，具体有：

非常健康：；奶牛表现出良好的健康状态，各项指标正常，生产性能良好，无明显健康问题。

健康：；奶牛总体健康状态良好，可能有轻微的健康问题，但不影响其正常生活和生产性能。

亚健康：；奶牛有明显的健康问题，可能出现了某些轻度疾病或营养不良，需要注意调整饲养管理和营养补充。

不健康：；奶牛健康状态较差，存在中度疾病或营养问题，需要进行详细检查和治疗，并加强饲养管理。

严重不健康：；奶牛健康状态很差，可能患有严重疾病，需立即采取措施进行治疗，并密切监控其健康状况。

实时报警模块，基于数据分析与健康评估模块生成的奶牛健康状态评估结果的分类结果中的健康、异常情况进行实时报警，并通知相关人员进行干预。

综上所述，完成了一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统。

发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

上述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，其特征在于，包括以下部分：

自动化采样模块，样品输送模块，在线检测模块，数据处理模块，数据分析与健康评估模块，实时报警模块；

自动化采样模块，使用自动化吸奶设备自动采集奶样，将奶样输送到样品输送模块；

样品输送模块，将奶样从自动化采样模块传送到在线检测模块；样品输送模块由密封的样品输送管道组成，样品输送管道内预设压力差；

在线检测模块，对样品输送模块传送的奶样进行在线检测分析，得到奶样中的乳尿素氮；并对奶样中的乳尿素氮使用多维光谱矩阵综合检测算法进行检测分析，得到乳尿素氮浓度；多维光谱矩阵综合检测算法基于两个以上波长下的吸光度，引入时间序列分析和多样本统计分析；具体实现过程如下：

奶样进入在线检测模块后，光谱分析仪在特定波长下对奶样进行初步光谱分析，具体操作如下：

光谱分析仪依次选择特定波长，利用发光二极管发出特定波长的光源，通过光纤照射在奶样上；再利用光谱传感器捕捉奶样在不同波长下的吸光度，并将每个波长下的吸光度数据记录下来，形成初始吸光度矩阵；

通过时间序列分析，对初始吸光度矩阵进行处理；时间序列分析的步骤是对每个波长的吸光度值进行平均，得到时间平均吸光度矩阵；

基于时间平均吸光度矩阵，进行多维光谱矩阵综合分析，计算多波长、多时间点下的综合吸光度；多维光谱矩阵综合分析包括对波长和时间点下的吸光度进行加权拟合和噪声修正，公式如下：

，

其中，是综合吸光度，表示多波长和多时间点综合后的吸光度值；是在波长下的权重系数；是时间平均吸光度矩阵中的任意一个元素；是噪声修正系数；是在波长下的噪声均值；

通过综合吸光度，进行初步乳尿素氮浓度的计算，得到初步乳尿素氮浓度；基于初步乳尿素氮浓度，引入多样本统计分析，通过对样本的测量数据进行回归分析，得到最终乳尿素氮浓度；多样本统计分析包括对样本的乳尿素氮浓度数据进行回归修正，公式如下：

，

其中，是最终乳尿素氮浓度；是浓度修正系数；是初步乳尿素氮浓度；是回归修正因子；是第个样本的平均乳尿素氮浓度；是指数修正因子；是初步乳尿素氮浓度的标准偏差；为样本的数量；从而得到检测数据，并将检测数据传送至数据处理模块；

数据处理模块，对检测数据进行智能处理，将智能处理后的检测数据传送至数据分析与健康评估模块；

数据分析与健康评估模块，基于智能处理后的检测数据，结合来自数据库的奶牛的饲养记录和历史健康数据进行分析，得到健康状态评估结果；基于健康状态评估结果进行分类，并将健康状态评估结果的分类结果传送至实时报警模块；

实时报警模块，基于健康状态评估结果的分类结果中的健康异常进行实时报警，并通知相关人员进行干预。

2.根据权利要求1所述的用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，其特征在于，数据处理模块对检测数据使用多维嵌套自适应滤波与动态校正算法进行智能处理，得到智能处理后的检测数据。

3.根据权利要求2所述的用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，其特征在于，在多维嵌套自适应滤波与动态校正算法的实现过程中，对检测数据进行预处理，使用多维嵌套自适应滤波法对预处理后的检测数据进行自适应滤波，得到滤波后的检测数据。

4.根据权利要求3所述的用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，其特征在于，在多维嵌套自适应滤波与动态校正算法实现过程中，对滤波后的检测数据进行动态非线性校正，对校正后的检测数据进行多层次数据融合，并对融合后的检测数据进行重构，得到智能处理后的检测数据。

5.根据权利要求1所述的用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，其特征在于，数据分析与健康评估模块对智能处理后的检测数据进行特征提取，得到智能处理后的检测数据的特征矩阵，并结合来自数据库的奶牛的饲养记录和历史健康数据，使用多维动态综合健康评估算法评估奶牛的健康状态。

6.根据权利要求5所述的用于奶牛健康诊断的乳尿素氮检测系统，其特征在于，在多维动态综合健康评估算法的实现过程中，对奶牛的饲养记录和历史健康数据进行主成分分析得到主成分矩阵，基于主成分矩阵得到历史数据的特征矩阵；将智能处理后的检测数据的特征矩阵和历史数据的特征矩阵结合，进行综合评估；基于综合评估结果，进行健康状态的最终评估，得到健康状态评估结果。