RU2775170C1 - Система для оценки качества корма животных - Google Patents
Система для оценки качества корма животных Download PDFInfo
- Publication number
- RU2775170C1 RU2775170C1 RU2021129058A RU2021129058A RU2775170C1 RU 2775170 C1 RU2775170 C1 RU 2775170C1 RU 2021129058 A RU2021129058 A RU 2021129058A RU 2021129058 A RU2021129058 A RU 2021129058A RU 2775170 C1 RU2775170 C1 RU 2775170C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- quality
- feed
- camera
- assessing
- animal feed
- Prior art date
Links
- 230000003287 optical Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000003595 spectral Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 6
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 5
- 210000004544 DC2 Anatomy 0.000 description 4
- 235000019804 chlorophyll Nutrition 0.000 description 4
- 229930002875 chlorophylls Natural products 0.000 description 4
- 239000001752 chlorophylls and chlorophyllins Substances 0.000 description 4
- 230000002530 ischemic preconditioning Effects 0.000 description 4
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 description 3
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 3
- 241000209504 Poaceae Species 0.000 description 3
- 241000209149 Zea Species 0.000 description 3
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 3
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 description 3
- 235000005824 corn Nutrition 0.000 description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 3
- 239000004460 silage Substances 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 2
- 230000002538 fungal Effects 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 2
- 230000001537 neural Effects 0.000 description 2
- 238000004805 robotic Methods 0.000 description 2
- 238000004513 sizing Methods 0.000 description 2
- 240000002791 Brassica napus Species 0.000 description 1
- 235000004977 Brassica sinapistrum Nutrition 0.000 description 1
- 240000007842 Glycine max Species 0.000 description 1
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 1
- 240000006669 Helianthus annuus Species 0.000 description 1
- 235000003222 Helianthus annuus Nutrition 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000789 fastener Substances 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000003801 milling Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Images
Abstract
Изобретение относится к приборам для анализа материалов при помощи оптических средств. Технический результат заключается в повышении качества оценки корма для животных. Технический результат достигается за счет того, что система для оценки качества корма животных снабжена сервером с облачным хранилищем, содержащим базу данных со спектральной информацией об эталонных образцах компонентов корма отсканированных объектов, корпусом, в котором размещены 3-D камера, оптическая камера, и интерфейсным блоком управления с модулем захвата изображений, цифровыми и аналоговыми выводами и модулем беспроводной связи, а объектив оптической камеры снабжен светофильтрами и диодной подсветкой. 1 з.п. ф-лы, 2 ил.
Description
Изобретение относится к сельскому хозяйству, в частности, автоматизации контроля процессов кормления в животноводстве, системе и способу определения качества и количества корма, при автоматизированном кормлении.
Известное из заявки на изобретение US 20140036054 A1, МПК G06T7/0012, от 28.03.2013, техническое решение характеризует портативные системы визуализации, реализованные на цифровом процессоре в виде системы для идентификации или классификации интересующего объекта на теле человека или на растениях. Системы содержат портативное устройство формирования изображения, такое как интеллектуальное устройство, и библиотеку алгоритмов или модулей, которые могут быть реализованы на нем для обработки отображаемого объекта, извлечения из него репрезентативных признаков и классификации объекта на основе характерных признаков. Также предусмотрены методы для идентификации или классификации интересующего объекта на теле, которые используют алгоритмы и автоматизированную портативную систему, сконфигурированную для их реализации.
Недостатком известного решения является, то, что устройство способно осуществлять только идентификацию инородных предметов в однородной среде. В устройстве отсутствует беспроводной блок связи с персональным компьютером, система не может быть использована для решения задач в сфере кормления крупного рогатого скота и приготовления кормов.
Известная из патента US 10401147 B2, МПК G01B 11/04, от 10.05.2005, система определения размеров определяет показатели объема объекта с помощью трехмерной камеры, которая измеряет расстояние до каждой отражающей точки в своем поле зрения с помощью одного светового импульса. Расстояние вычисляется по времени прохождения импульса до каждого пикселя камеры. Точность измерения увеличивается за счет захвата формы лазерного импульса в каждом пикселе камеры. Камеру можно использовать на сборочной линии для разработки данных контроля качества для производимых объектов или на движущейся или стационарной системе, которая взвешивает, а также определяет размеры объектов. Устройство также может определить минимальный размер коробки, необходимой для помещения объекта.
Недостатком известного решения является ограниченное количество функций (определение объёма объекта). Перечень используемых технических средств является сложным и требует больших вычислительных мощностей для обработки входящих данных. Также на конечный результат могут влиять факторы внешней среды.
Из патента US 8755570 B2, МПК G06K 9/00, от 27.04.2011, известна система взвешивания животных (например, крупных сельскохозяйственных животных или животных с ранчо), которая автоматически оценивает с помощью простого устройства для получения изображений. Например, программируемой цифровой фотокамерой или цифровой видеокамерой вместе с методами анализа изображений. Система, подходящая либо для автономной обработки, либо для интеграции в компьютеризированную систему управления фермой или ранчо, включает модуль, который может быть либо встроен в такое устройство получения изображений, либо в обычный компьютер, который сам может быть хостом в локальной сети. В одном примере анализ изображения включает в себя: определение местоположения животного на изображении; определение контура его тела с помощью ориентиров и извлечения связанных признаков; получение нескольких величин, которые вместе взятые, тесно коррелируют с массой животных, и установление статистической взаимосвязи между этими величинами и массой.
Недостатком известного решения является то, что система проводит анализ только самого животного, не рассматривая внешние факторы такие как качество и количество кормов.
Наиболее близкой по технической сущности к заявляемой системе является система, известная из патента US 10420328 B2, МПК A01K 29/005, от 24.09.2019. Изобретение относится к системе мониторинга животных для определения потребления корма одним или несколькими животными, кормящимися в зоне кормления, содержит блок формирования изображения для получения изображения области кормления, средство идентификации, сконфигурированное для уникальной идентификации каждого кормящего животного, и средство обработки, сконфигурированное для оценки количества корма, потребляемого каждым идентифицированным животным путем определения уменьшения количества корма на последующих изображениях зоны кормления перед каждым идентифицированным животным.
Недостатком известной системы является недостаточное качество оценки корма для животных из-за невозможности определения компонентного состава кормовой смеси системами технического зрения, в том числе, с применением нейросетевых алгоритмов. Также к недостаткам системы относится возможность ее использования только в стационарных условиях.
Техническим результатом предложенного изобретения является повышение качества оценки корма для животных посредствам использования системы технического зрения при роботизированном кормлении.
Технический результат достигается тем, что система для оценки качества корма животных, содержащая оптическую камеру, 3-D камеру и интерфейсный блок управления, включающий блок обработки информации, согласно изобретению, система снабжена сервером с облачным хранилищем, содержащим базу данных со спектральной информацией об эталонных образцах компонентов корма отсканированных объектов, корпусом в котором размещены 3-D камера, оптическая камера и интерфейсным блоком управления, с модулем захвата изображений, цифровыми и аналоговыми выводами и модулем беспроводной связи, а объектив оптической камеры снабжен светофильтрами и диодной подсветкой.
В частных случаях реализации корпус с камерами и интерфейсным блоком управления, выполнен с возможностью монтажа на роботе-кормораздатчике.
Изобретение поясняется чертежами.
На фиг. 1 представлена принципиальная схема устройства для оценки качества корма животных; на фиг. 2 – блок-схема системы для оценки качества корма животных.
Система для оценки качества корма животных включает корпус 1, в одной части которого размещена оптическая камера 2, совмещенная с объективом 3, имеющим светофильтры и диодную подсветку. В другой части корпуса 1, размещена 3-D камера 4. В верхней части корпуса 1 размещен интерфейсный блок управления 5, который соединен по линиям проводной и беспроводной связи с оптической камерой 2 и 3-D камерой 4.
Интерфейсный блок управления 5 содержит модуль обработки изображений 6, модуль захвата изображений 7, цифровые и аналоговые выводы 8 и модуль беспроводной связи 9.
Система снабжена сервером с облачным хранилищем, содержащим базу данных 10 со спектральной информацией об эталонных образцах компонентов корма отсканированных объектов.
Система для оценки качества корма животных работает следующим образом.
Подзаряжают аккумулятор системы питания, размещенный в интерфейсном блоке управления 5, посредствам проводного или беспроводного зарядного устройства, после достижения достаточного уровня заряда в аккумуляторе на дисплее интерфейсного блока управления 5 отображается информация о готовности к работе сопровождаемая звуковым сигналом.
На интерфейсный блок управления 5 подается команда пуск, активируется модуль захвата изображений 7, где формируются команды камерам. С помощью цифровых и аналоговых выводов 8 команды о начале работы камер («включение», «снимок») передаются на 2 и 3-D камеры 4. Устройство для оценки качества корма животных готово к работе.
Корпус 1 размещают таким образом, чтобы фокусировки объектива 3 и 3-D камеры 4 полностью покрывала объект сканирования или необходимый участок, которым может являться смешанная многокомпонентная кормовая смесь для животных, состоящая из различных комбикормов, кукурузного силоса, сенажа многолетних и однолетних трав. На объектив 3 устанавливают необходимый светофильтр и включают диодную подсветку, обеспечивая возбуждение флуоресценции корма, который содержит хлорофиллы. 3-D камера 4 осуществляет построение облака точек, характеризующих геометрические показатели объекта сканирования. Оптическая камера 2 делает снимок объекта сканирования, тем самым получая цветовые характеристики объекта сканирования. Модуль захвата изображений 7 получает изображения с обеих камер и передаёт в модуль обработки изображений 6, который рассчитывает объём корма на участке кормового стола, процентное содержание объёмистых и концентрированных компонентов в составе смеси, а также определяет пригодность корма к потреблению животными.
Полученная информация об объекте сканирования с помощью модуля беспроводной связи 9 передается пользователю и сохраняется в базе данных 10 сервера с облачным хранилищем.
Корпус 1 содержит быстросъёмный крепёж (адаптер), позволяющий жёстко крепить корпус 1 на робот-кормораздатчик или на настольный штатив, крепящийся к кормовому столу.
Модуль обработки изображений 6 позволяет оценивать качество смешивания компонентов, входящих в объект сканирования, и выявляет грибковые образования и гнилостные процессы на основе цветовых характеристик.
База данных цветовых характеристик формируется в сервере с облачным хранилищем и содержит спектральную информацию об эталонных образцах компонентов корма, таких как кукурузный силос, сенаж многолетних и однолетних трав, комбикорм и др.
В процессе использования устройства при сканировании корма полученная спектральная информация отправляется автоматически в базу данных и обучает нейросеть, которая осуществляет определение качественных показателей корма, это позволяет производить наиболее эффективное выявление испорченного корма находящегося на кормовом столе животноводческого комплекса и своевременно получать сигналы о выполнение необходимых действий.
Для эффективности обработки получаемых характеристик, интерфейсный блок управления 5 содержит модуль беспроводной связи, цифровые и аналоговые выводы, обеспечивающие связь с базой данных, которая хранит и коррелирует показатели ранее сканируемых объектов.
Посредствам использования 3-D камеры, объектива со светофильтрами и диодной подсветки на оптической камере, устройство осуществляет оптический анализ качества корма животных, на основе цветовых и геометрических показателей. Устройство многофункционально и может монтироваться на различные смесители кормов, в том числе роботизированные для оценки качества приготовления кормовых смесей, использоваться статично в лаборатории, а также монтироваться на надхолмочный брус кормового стола на животноводческих комплексах для оценки динамики потребления кормов животными в том числе КРС.
Пример.
Корпус 1 размещают таким образом, чтобы фокусировки объектива 3 и 3-D камеры 4 полностью покрывала ширину кормового стола. Система для оценки качества корма животных выполнена с возможностью монтажа с помощью специального адаптера, позволяющего жёстко крепить корпус 1 на робот-кормораздатчик (например, Lely Vector).
Кормовая смесь для крупного рогатого скота состоит из объёмистых растений (кукурузный силос, сено, сенаж многолетних и однолетних трав), содержащих хлорофиллы, и концентрированных (подсолнечный, соевый и рапсовый широты, зерновой размол), в которых хлорофиллы отсутствуют.
На объектив 3 устанавливается необходимый светофильтр и включается диодная подсветка, обеспечивающая возбуждение флуоресценции корма, который содержит хлорофиллы, что, в свою очередь, позволяет наиболее чётко выделять из общей массы объёмистые и концентрированные компоненты кормовой смеси и наиболее эффективно анализировать качественные показатели.
3-D камера 4 осуществляет построение облака точек, характеризующих геометрические показатели объекта сканирования. Оптическая камера 2 производит снимок объекта сканирования, тем самым получая цветовые характеристики объекта сканирования. При использовании диодной подсветки и светофильтра концентрированные компоненты приобретают наиболее выраженные оттенки цвета, а объёмистые компоненты остаются неизменными. В случае снижения качественных показателей световая интенсивность испорченных компонентов (подвергшихся гниению или грибковой плесени) уменьшается.
Полученная информация о качестве компонентов корма служит рекомендацией по установлению режимов работы дозаторов корма, если испорченность корма достигает критической точки, то работа робота кормораздатчика приостанавливается и подается сигнал о необходимости извлечения испорченного корма.
Использование системы позволит повысить качество оценки корма для животных за счет бесконтактной технологии и автоматизации процесса оценки, которая не требует специальной пробоподготовки. Преимуществом предлагаемой системы является унификация и возможность её использования в условиях лаборатории, а также на различных устройствах дозирования корма и роботах кормораздатчиках.
Claims (2)
1. Система для оценки качества корма животных, включающая оптическую камеру, 3-D камеру и интерфейсный блок управления, содержащий модуль обработки изображений, отличающаяся тем, что она снабжена сервером с облачным хранилищем, содержащим базу данных со спектральной информацией об эталонных образцах компонентов корма отсканированных объектов, корпусом, в котором размещены 3-D камера, оптическая камера, и интерфейсным блоком управления, с модулем захвата изображений, цифровыми и аналоговыми выводами и модулем беспроводной связи, а объектив оптической камеры снабжен светофильтрами и диодной подсветкой.
2. Система для оценки качества корма животных по п. 1, отличающаяся тем, что корпус с камерами и интерфейсным блоком управления выполнен с возможностью монтажа на роботе-кормораздатчике.
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2775170C1 true RU2775170C1 (ru) | 2022-06-28 |
Family
ID=
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2817884C1 (ru) * | 2023-08-22 | 2024-04-22 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ" (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) | Оптическая система управления процессом приготовления и раздачи кормовой смеси |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8307785B2 (en) * | 2008-05-23 | 2012-11-13 | C-Lock, Inc. | Method and system for monitoring and reducing ruminant methane production |
EP2978305A2 (en) * | 2013-03-28 | 2016-02-03 | Katholieke Universiteit Leuven | Automated monitoring of animal nutriment ingestion |
RU2585043C2 (ru) * | 2014-06-02 | 2016-05-27 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства" (ФГБНУ ВИЭСХ) | Система управления роботизированным миксером-кормораздатчиком |
CN109006538A (zh) * | 2018-07-31 | 2018-12-18 | 广州市恒胜农牧科技有限公司 | 智能化育肥猪管理系统及其管理方法 |
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8307785B2 (en) * | 2008-05-23 | 2012-11-13 | C-Lock, Inc. | Method and system for monitoring and reducing ruminant methane production |
EP2978305A2 (en) * | 2013-03-28 | 2016-02-03 | Katholieke Universiteit Leuven | Automated monitoring of animal nutriment ingestion |
RU2585043C2 (ru) * | 2014-06-02 | 2016-05-27 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства" (ФГБНУ ВИЭСХ) | Система управления роботизированным миксером-кормораздатчиком |
CN109006538A (zh) * | 2018-07-31 | 2018-12-18 | 广州市恒胜农牧科技有限公司 | 智能化育肥猪管理系统及其管理方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2817884C1 (ru) * | 2023-08-22 | 2024-04-22 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ" (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) | Оптическая система управления процессом приготовления и раздачи кормовой смеси |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10420328B2 (en) | System for determining feed consumption of at least one animal | |
RU2714709C2 (ru) | Усовершенствованный способ и аппарат для определения балльной оценки упитанности, живого веса и индекса фертильности | |
US20210045361A1 (en) | System and method of estimating livestock weight | |
US20180071069A1 (en) | System, device and method for observing piglet birth | |
CN105740747A (zh) | 一种基于图像采集的快递分拣过程重量监控方法及系统 | |
CN101294792B (zh) | 具有自动校准功能的植物形态参数视觉测量仪 | |
CN213282917U (zh) | 一种非接触式生猪体尺参数测量系统 | |
US20230129551A1 (en) | Real-time monitoring and early detection system for insect activity in grains during storage | |
AU2020102433A4 (en) | Machine learning based fish monitoring machine and method thereof | |
US20200305388A1 (en) | Method and apparatus for monitoring food intake of livestock animals | |
KR20160092538A (ko) | 센서와 무인비행체를 이용한 방목 가축 질병 예측 관리시스템 및 관리방법 | |
WO2020109017A1 (de) | System zur analyse von tierausscheidungsbildern | |
CN114994299A (zh) | 反刍动物碳排放气体检测方法、装置及系统 | |
US11733160B2 (en) | Methods and systems for assessing a health state of a lactating mammal | |
Kongsro | Development of a computer vision system to monitor pig locomotion. | |
RU2775170C1 (ru) | Система для оценки качества корма животных | |
EP3769036B1 (en) | Method and system for extraction of statistical sample of moving fish | |
CN209911240U (zh) | 一种生鲜产品剩余货架期预测设备及系统 | |
Wang et al. | Non-contact sensing of hog weights by machine vision | |
Andriamandroso et al. | Differentiating pre-and post-grazing pasture heights using a 3D camera: a prospective approach | |
KR20160027482A (ko) | 레이저빔을 적용한 유영성어종의 어체 측정 방법 및 그 장치 | |
CN218651751U (zh) | 一种多功能内窥镜 | |
WO2023181479A1 (ja) | 雌雄判定サービス提供システム及び雌雄判定サービス提供方法 | |
CN116543418B (zh) | 投放操作的执行方法和装置、存储介质及电子装置 | |
CN113532616A (zh) | 基于计算机视觉的体重估计方法、装置及系统 |