摘要：针对现有封闭式种猪性能测定站自动化程度不高、无法提供种猪体尺信息等问题,设计了一种集种猪自动识别、体质量自动称量、采食量自动统计、体尺自动测量于一体的封闭式种猪性能测定站。该系统机械部分采用前后端分离设计,通过设计采食门装置和门禁装置为种猪提供封闭测量环境,在此基础上,基于FIR滤波设计了种猪体质量动态称量算法,基于椭圆拟合设计了种猪理想姿态筛选算法,并进一步提出了基于包络分析的种猪体尺测量算法。分别进行了利用实际猪群模拟种猪生长性能验证试验和体尺测量试验,试验验证结果如下:生长性能试验猪群自由采食日均次数8.94次、日均采食时间92.93 min、群体料肉比2.66,Logistic拟合的生长曲线拐点日龄为126.18 d、拐点体质量72.70 kg,符合猪群的生长规律;体尺测量试验中猪群能够筛选出理想姿态帧,体长、体宽、臀宽、体高、臀高等体尺的平均相对检测误差分别为3.69%、2.53%、2.60%、2.59%、2.17%,满足体尺测量要求。试验结果表明,本文设计的封闭式种猪性能测定站可用于种猪的生产性能测定,能够同时提供种猪体质量、采食量和体尺等信息,提高育种效率。

摘要：为便于开展种猪采食性状研究及满足测定设备智能化发展需求,设计了一套基于物联网技术和Web技术的种猪性能测定信息管理系统。系统选取CAN总线进行数据双向传输,采用B/S(Browser/Server)前后端分离架构,前端基于Reactjs技术栈,后端采用flaskweb框架和MySQL数据库进行系统开发;2次测试结果表明,系统数据传输可靠性高,各功能模块满足预期设计要求,满足种猪性能测定实际使用需求;以杜洛克种猪为研究对象,分析采食性状与生长性状间的表型相关,并构建种猪达100 kg体质量日龄偏最小二乘回归(partial leastsquare,PLS)预测模型,交叉验证结果显示PLS测试集平均决定系数为0.68,平均MAE为3.2 d,使用试验数据对PLS模型进行测试,测试结果表明可以将采食性状与生长性状结合对种猪生长速度进行预测。

摘要：设计了可用于种猪自动供料的精细饲喂系统。系统主要由可编程控制器、步进电动机及驱动器、卸料器组成,软件应用程序由组态王开发完成,主要由精细饲喂主界面和料量添加界面组成。系统运行结果表明,该系统运行稳定可靠,实现了自动精确的投放饲料,在一定的范围内投放饲料,其最大误差不超过±2%。

摘要：为开展种猪生产性能的智能化、自动化测定及开展种猪采食行为学研究,该研究设计了一种集自动识别、体质量感知、采食行为数据自动采集、数据分析与处理于一体的种猪生产性能智能测定系统。该系统主要由猪只耳标识别模块、精准下料控制模块、料槽及猪只个体称质量模块、现场数据通讯模块及远程中央控制模块组成。系统机械部分主要包括饲喂站的竖直侧墙、称质量平台、活动挡板、下料机构、料仓、控制盒、出料口开关及耳标识读器等组成。电路控制系统包括微处理器(LPC1766,内核为ARM Cortex-M3内核的微控制器)、RS232读卡器接口、数据存储芯片(预设存储256 KB数据)、看门狗电路、称质量电路、外围驱动电路、JTAG接口电路及稳压电源电路。系统性能测试结果表明:1)测量精度如下:饲喂下料没有范围限制,取决于喂料仓的储料状态,单次下料量及动态误差为93±2g;猪只体质量秤量程为0~200 kg,计量精度为10 g,称量动态误差占猪只体质量的0.5%以下,符合测定需求;2)对40头种公猪后裔的生长肥育猪饲喂测试结果表明,在25~60 kg体质量范围内,自由采食日均次数10~12次,日均采食时间78min,测试期间料肉比(FCR)为2.33:1,且生长规律符合Gompertz曲线,通过该模型预测的日增质量下降的拐点发生111~117d之间,对应的拐点体质量在63~64 kg范围内。上述实际观察及预测结果较好地反映了测定对象的生产性能,开发的软件及硬件系统达到了种猪生产性能测定的要求;3)系统下料控制部分,首次采用雨刷电机取代早期采用的步进电机,不仅成本下降,尤其结合圆柱式刮板下料机构,降低了单次下料量,改善了下料的精度;4)系统核心芯片采用进口器件,电路设计采用多重冗余和保护电路,软件的编写采用了多重功能验证,并通过长期可靠性测试;软件和硬件的冗余设计,提高了控制系统的可靠性,消除来自电源、电机、电磁波干扰,该测定系统具有极高的可靠性;测定的数据通过计算机系统可长期保存或升迁,便于数据量的积累和开展种猪选育的大数据挖掘分析。

摘要：种猪的营养及饲养管理,不仅关乎种猪的繁殖性能,对子代全程的生产成绩也起着决定的作用。比起其他生长阶段,种猪营养的试验研究与验证开展起来相对比较困难,需要配方师从观念和思路上做一些调整。当养猪场规模不大,饲养管理相对比较粗放、生产数据不清晰的时候,经营者往往最关注教槽和保育阶段的饲料品质,因为教槽料和保育阶段比较容易通过饲养试验对比出效果。

摘要：在利用图像处理技术实时预估活体猪体重中,选用的预估模型对能否获得较好精准性至关重要,同时也影响图像处理算法实现的复杂性、稳定性及高效性。该文在充分考虑猪的体形特点及其与猪体重影响因素的基础上,将猪体的头部和躯干分别近似为圆锥体和圆柱体,以此建立种猪体重的三维预估模型。经与实测数据比对,表明该预估模型具有较好的准确性,为实现猪体重的无损测量提供了一种新的方法。

摘要：研制了智能种猪测定系统,介绍了系统的总体设计方案,详细阐述了系统的称重护栏装置、称重料槽装置和配料装置的机械结构以及作用原理。实际应用表明,该系统设计先进,机械构造紧凑可靠,实现了群养种猪生长特征的实时、精确和高效监测,有效提高了种猪选育精度及养猪企业的经济效益。

摘要：质量控制图是一种将统计学原理应用于控制生产过程的图形方法,在检验工作中有着广泛的应用。作为质检实验室,对检验过程进行质量控制,是保证检测数据科学准确、实现公平公正科学宗旨的必要途径之一,也是GB/T 27025—2008检测和校准实验室能力的通用要求,通过绘制质量控制图便可判断影响试验结果的各因素是否处于国家标准规定的控制范围。

摘要：为解决生产过程中种猪体重称量困难,难以对其生长进行实时监测的问题,提出利用二维数字图像对种猪体重进行估算的方法。利用数码摄像机获取种猪样本图像,采用域值分割法对图像进行分割,根据投影区域与参考系的比例关系估算得到种猪真实投影面积和体高,并建立了其与体重的回归方程。实验结果表明:用该方程估算得到的种猪体重与实际称量体重的平均相对误差为3.2%,精度较高,验证了本方法估算种猪体重的可行性。本方法可以避免传统称量方法可能导致的猪的应激反应给生产带来的损失,降低种猪生产成本,可用于种猪生长过程的监测和研究,为种猪的现代化饲养管理提供了一种有效的监测手段。

摘要：[目的]实现种猪的精细饲养和工厂化养猪场生产管理的全面信息化。[方法]采用传统的数据采集方式,对种猪生产的对象和全过程进行信息化和可视化的表达、设计、监控和管理。[结果]系统由猪场数据维护等7个功能组组成。数据维护功能组使数据录入编辑不再是猪场电脑管理的瓶颈。生产管理功能组具有每日智能提示等13个模块。繁殖育种功能组可以随时产生每头在群母猪的资料卡,决定母猪的最佳淘汰时间。饲料配方功能组具有配方原料管理等模块。疾病防疫功能组提供了猪常见病资料管理、疾病检测与治疗、检疫和免疫、驱虫监测、疾病监测、免疫监测和兽药进销存等模块。[结论]该研究给猪场的信息化管理带来全新的概念和视角,有利于实现猪场的信息化管理。