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2021.03 农业信息化>>农业工程信息沟槽式管接头
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养猪场养殖管理系统的设计与实现
摘 要：该项目为养猪场物联网畜禽监测系统，引入先进的物联网技术、智能控制技术、视频多媒体技术、云计算技术等，实现实时展示、信息预警和智能控制，达到精细化养殖、智能化管理的目标。同时加强场区安全防控，展示物联网智能管理成果，打造物联网智慧养殖示范基地。关键词：环境监测；智能控制；物联网；养猪场
1 引言
养猪业是中国农村经济支柱产业，随着猪场管理的集约化程度不断提高，人们对猪场的生产过程优化和
管理提出了更高的要求，因此利用现代信息技术管理猪的生产，对于改善猪场的生产管理，降低生产成本、提高经济效益具有重要意义[1-2]。目前各国研究和实施了各种猪肉质量系统制度，以确保猪肉产品的品质安全，其中中国谢菊芳等开发了基于组件技术的猪肉安全生产全程数字化监控系统[3]。荷兰建立的母猪自动饲养管理系统在母猪的饲养过程实现了喂料、养殖环境的自动调节等，提高了生产效率，实现数据管理的智能化[4]。德国建立的猪肉安全控制系统包括了法规标准系统、管理控制系统、动物健康保障系统、猪肉安全检验及保证系统等子系统，各系统相互依赖，紧密结合，共同保证高水平的猪肉质量和安全。美国实施的猪肉质量保障计划（PQA，Pork QualityAssurance Program）等建立了猪肉质量安全信息化管理体系。
该文在前人研究的基础上，设计出一种可用于猪场的现代化智能牲畜养殖管理系统。引入了先进母猪红外热成像测温系统、猪品质评估系统等，实现实时展示、信息预警和智能控制，达到精细化养殖、智能化管理的目标。同时，加强场区安全防控，展示物联网智能管理成果，打造物联网智慧养殖示范基地。 香皂盒何敏欣，成丽君（山西农业大学软件学院，山西 太谷 030801）
滑动门技术由图1所示，母猪红外线成像测温系统与猪品质评估系统采集数据后，把相关数据传送到畜禽疾病专家会诊系统中，对猪的各项生理指标进行系统分析，并做出相关预防措施，将专家给出的方案传送到 生猪物联网管理系统，最后由养母猪精准饲喂系统收集相关数据、制定方案，从而达到精准饲喂，形成一套完整的养殖管理闭环子系统。
2 畜禽舍疾病专家会诊系统
2.1 红外线热成像测温系统
红外成像技术是一种无损的检测技术，其工作原理为通过外界激励来获取猪表面的温度场分布，并可以通过热成像来提取猪表面信息，这种技术可实现快速检测、实时监控、无接触等优
点。红外热成像测温系统不仅具有传统红外测温仪、红外热成像仪的功能和优点，在此基础上，红外热成像测温系统可完成点对
DOI
:10.16815/jki.11-5436/s.2021.09.005
作者简介：何敏欣（1999-），女（汉族），山西省太原市人，本科在读，研究方向：软件工程JAVAEE
通讯作者：成丽君（1980-），女（汉族），山西省太谷人，硕士，副教授，研究方向：智慧农业系统工程
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<<；点的温度精准测定，对区域内的温度进行高精度采样分析，且可根据需求针对目标区域进行选点分析对比，使红外图像的温度采样更符合实际标准，成像更精确。2.1.1 系统软件设计
图2红外成像系统功能图
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3 红外线成像仪实物与系统软件界面图
每个模块都会事先设置一个初始值，用户也可根据不同模型红外成像设备重新修改参数的值，来实现不同模型的不同效果。参数输入模块由关于热成像类、系统、目标、大气、光学、探测器、电子处理和人眼视觉显示等子模块组成。计算模块由光学系统、探测器、人眼、监护仪、电子系统等几个子模块组成。系统预测也是该软件最重要的组成部分之一，物理模型及其实现也相对复杂：比如四条纹的生成和后续的处理。本软件对红外热成像仿真和噪声处理也进行了仿真和显示，以便于人眼的判断。软件对视距的估计是基于预测结果的数据，因此必须在前一个模块实现的基础上进行评估。三维噪声处理模块是一个独立的模块，这个模块可实现从红外视频中再现和提取声音的功能。2.1.2 系统硬件设计
非制冷氯化钒红外焦探测器是红外热成像系统的核心元件，在探测、识别和分析目标红外信息中发挥着至关重要的作用，所以探测器的性能直接决定了热成像系统的最终性能。非制冷红外焦平面探测器不需要制冷装置，因此其可直接在室温下工作，并且因速度快、能耗低、体积小、负载轻、寿命长、成本低而受到广泛青睐。非制冷氯化钒焦平面红外探测器阵列规模640*512元之间，响应波段8-14μm。
红外热成像测温系统测温范围-20℃—+120℃，测温精度±2℃，工作温度-20℃—+50℃，存储温度-45℃—+85℃。红外
热成像装置可使用的通信接口为PAL、USB、RS485。
2.1.3 效果
本系统利用Visual c++可视化平台开发的红外热成像系统性能评估模型。在此模型中使用调整传输函数来对模型进行计算和处理。通过波段红外辐射的大气透过率的计算在3-5微米和8-12微米之间，并通过三维萃取，估计可见光在红外图像系统中的距离以及红外视频图像的三维噪声提取。在调制传输函数的计算中，增加了自定义用户模型。评价过程最低气温相差的过程如下：首先以四条纹比为7:1底被模拟的模型对象，然后由傅里叶变换转换成频域，其次是系统的传递函数调制频率领域和过滤。最后，通过傅立叶变换对空间域中处理过的图像进行会聚，人眼可有效识别的热图像。
开发的红外热成像测温仪特点包括：（1）测温经软件分析后其灵敏度可达0.5℃以下；（2）系统还可以根据温度的变化实现对目标的跟踪。
tsf过载保护
该软件实现了红外系统性能评估功能。本软件可分为六大模块，分别为参数输入模块、参数计算模块、MTF计算模块、MRTD预测模块、大气透过率和视距计算模块、三维噪声处理模块。系统软件功
能图如图2所示。
2.2 猪品质评估系统
该系统通过摄像头进行实时数据采集和评估建议反馈，进一
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手套加工
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参考文献：
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[2] 于桂阳, 郑春芳, 肖斌华. 智能化母猪养管理系统在猪场的应用[J]. 中国猪业, 2013, 8(11):60-62.
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[5] 董银果, 徐恩波. 德国猪肉安全控制系统及对中国的启示[J]. 世界农业, 2005(5):29-32.
[引用信息] 何敏欣，成丽君. 养猪场养殖管理系统的设计与实现 [J].农业工程技术,2021,41(09): 49-51.
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4 系统构成图
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5 系统监测与未监测对比图
步提高了饲养猪的管理水平。系统针对猪个体进行相应的品质评估项目，评估项目贯穿猪的整个成长过程，包括猪个体的体积、重量、腱围等。根据猪成长过程记录其体积、重量等成长指标，通过实时数据与历史数据对比反馈最为即时、有效的评估建议，以达到客观、全面、快速地评估猪成长品质的目的，进一步提高猪场日常管理水平。
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6 系统框图
的数字变焦监控网络摄像头，通过路由器进行网络连接后，分别对猪正面、侧面图像进行采集。评估系统将部署到Inter Atom 处理器上自动运行。
采用图像识别技术，获取猪体重信息，判断猪成长品质。采用图像处理、分析技术，计算母性怀孕成猪腱围，推测孕育幼猪数量。此系统一方面通过对饲养猪的成长关键指标的检测及综合分析，及时提
供评估意见和有利的饲养决策，有助于提高经济效益，促进牲畜饲养从人工到数字化、智能化的升级转换。另一方面，本系统思路清晰，设计简单，运行速度快并且能达到实时呈现、记录、存储评估结果的功能。
此系统基于Visual Studio 2005作为开发平台，使用C++作为系统的开发语言。通过2个网络摄像头对猪的正面、侧面进行图像采集后利用OpenCV 进行基本的的局部图像特征检测、特征向量提取、以及高维特征向量的匹配等。返回体积数据，根据猪的经验密度得出猪个体重量数据。图像采集使用2个KBE-Y1501 型号
3 结 语
（1）红外热成像测温系统可完成点对点的温度精准测定，
并可以对猪的行为活动进行跟踪，使红外图像的温度采样更符合实际标准，成像更精确。
（2）通过摄像头进行实时数据采集和评估建议反馈，利用实时数据与历史数据对比反馈最为即时、有效的评估建议，以达到客观、全面、快速地评估猪成长品质的目的，进一步提高猪场日常管理水平。
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