【摘要】：雞群均勻度是指雞群生長(zhǎng)發(fā)育的整齊程度,是反映雞群生長(zhǎng)發(fā)育狀態(tài)的關(guān)鍵指標(biāo),由雞只體重、跖長(zhǎng)、體型和換羽等數(shù)據(jù)計(jì)算得到。養(yǎng)殖企業(yè)根據(jù)均勻度判斷雞群的健康狀況,進(jìn)而采取調(diào)整飼喂和管理措施。目前,雞群均勻度信息主要通過(guò)體重和跖長(zhǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算獲得。在采集體重和跖長(zhǎng)數(shù)據(jù)時(shí)主要依靠人工進(jìn)行,勞動(dòng)強(qiáng)度大,且易造成數(shù)據(jù)誤差,因此急需一種雞群均勻度數(shù)據(jù)采集裝置,來(lái)解決數(shù)據(jù)采集與自動(dòng)記錄的問(wèn)題。本文針對(duì)籠養(yǎng)雞群均勻度數(shù)據(jù)采集需求,做出以下幾個(gè)方面研究:(1)在需求分析基礎(chǔ)上對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)采集裝置進(jìn)行三維建模,對(duì)整機(jī)總體結(jié)構(gòu)、工作流程、總體布局進(jìn)行設(shè)計(jì),并對(duì)檢測(cè)采集裝置、移動(dòng)轉(zhuǎn)運(yùn)裝置進(jìn)行方案優(yōu)選。(2)根據(jù)雞只體態(tài)特征對(duì)體重和跖長(zhǎng)采集裝置進(jìn)行設(shè)計(jì);對(duì)采集裝置稱重系統(tǒng)穩(wěn)定性和控制系統(tǒng)進(jìn)行研究;實(shí)地測(cè)量雞小腿物理特征數(shù)據(jù),為跖長(zhǎng)采集裝置尺寸設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)參考;對(duì)跖長(zhǎng)采集裝置中壓緊機(jī)構(gòu)以及體重采集裝置中固定裝置進(jìn)行受力分析;對(duì)小腿傾斜角度進(jìn)行試驗(yàn)研究,將固定裝置與小腿分離裝置成90°、100°、110°、120°分別進(jìn)行試驗(yàn),獲取裝置中雞只較為舒適的固定裝置角度調(diào)節(jié)范圍。(3)對(duì)檢測(cè)采集裝置、固定裝置、移動(dòng)轉(zhuǎn)運(yùn)裝置中伸縮裝置進(jìn)行靜力學(xué)分析,并對(duì)檢測(cè)采集裝置、伸縮裝置進(jìn)行模態(tài)分析,研究發(fā)生共振的可能性,保證裝置運(yùn)行時(shí)的安全性和可靠性。對(duì)檢測(cè)采集裝置底板進(jìn)行去除材料35%拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì),研究該結(jié)構(gòu)可靠性。(4)依據(jù)籠具以及養(yǎng)殖場(chǎng)環(huán)境對(duì)移動(dòng)轉(zhuǎn)運(yùn)裝置進(jìn)行參數(shù)化設(shè)計(jì),并對(duì)伸縮裝置中絲杠和步進(jìn)電機(jī)選型進(jìn)行設(shè)計(jì)校核,利用Adams軟件對(duì)裝置進(jìn)行虛擬仿真分析,驗(yàn)證裝置運(yùn)行過(guò)程中的平穩(wěn)性與安全性。(5)進(jìn)行檢測(cè)采集裝置樣機(jī)試制與試驗(yàn),解決裝配中遇到的問(wèn)題。通過(guò)試驗(yàn)分析得到體重采集誤差范圍為±2g、相對(duì)誤差率為0.07%;跖長(zhǎng)采集誤差范圍為±3mm、相對(duì)誤差率為0.18%。雞群均勻度數(shù)據(jù)采集裝置有效解決了體重、跖長(zhǎng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集問(wèn)題,該裝置實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動(dòng)記錄,在一定程度上減輕檢測(cè)人員工作強(qiáng)度。
【圖文】：

圖 1-1 家禽稱重秤Fig.1-1 Poultry weighing scale過(guò)研究一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的個(gè)體行分類，進(jìn)一步改進(jìn)多種動(dòng)物個(gè)體荷斯坦牛背部 3D 圖像，構(gòu)建了體年，Negretti[12]用視覺(jué)圖像分析法通立了相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型；2010 年，測(cè)，并且建立體重預(yù)測(cè)方程，通過(guò)Paolo 利用雙攝像高分辨率系統(tǒng)，，小于 5%[14]；2014 年，Kongsro[15]并將其應(yīng)用于農(nóng)場(chǎng)，該裝置適用于用圖像分析技術(shù)研究了不同飼喂，Mortensen[17]利用 Kinect 獲取肉雞人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)個(gè)體肉雞的重量

圖 1-1 家禽稱重秤Fig.1-1 Poultry weighing scale2006 年，Leroy[10]通過(guò)研究一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的個(gè)體籠養(yǎng)家禽行為測(cè)量方法15 種不同類型行為進(jìn)行分類，進(jìn)一步改進(jìn)多種動(dòng)物個(gè)體行為的監(jiān)控措施；2008Yukako[11]通過(guò)分析荷斯坦牛背部 3D 圖像，構(gòu)建了體尺參數(shù)與產(chǎn)奶量以及體重的預(yù)測(cè)模型；2008 年，Negretti[12]用視覺(jué)圖像分析法通過(guò)攝像間接測(cè)定地中海水體重和體型，并且建立了相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型；2010 年，Mollah[13]通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像對(duì)肉雞體重進(jìn)行估測(cè)，并且建立體重預(yù)測(cè)方程，通過(guò)試驗(yàn)得到該系統(tǒng)誤差在~16.47g；2013 年，Paolo 利用雙攝像高分辨率系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)綿羊的肩高、胸體長(zhǎng)的測(cè)量，其誤差小于 5%[14]；2014 年，Kongsro[15]提出了一種基于 Kinect圖豬體重計(jì)算模型，并將其應(yīng)用于農(nóng)場(chǎng)，該裝置適用于大型個(gè)體動(dòng)物的檢測(cè)；5 年，Neves[16]等人運(yùn)用圖像分析技術(shù)研究了不同飼喂方式對(duì)雞群行為的影響， 1-2 所示。2016 年，Mortensen[17]利用 Kinect 獲取肉雞的深度圖像，如圖 1-3 所該裝置使用貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)個(gè)體肉雞的重量，產(chǎn)生的平均相對(duì)誤差為。
【學(xué)位授予單位】：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S831;TP274.2

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