一種牛動態稱重系統的研發

胡肄農，仇振升,2，朱紅賓，柏宗春*

（1.江蘇省農業科學院農業設施與裝備研究所/農業農村部長江中下游設施農業工程重點實驗室，江蘇南京 210014；2.江蘇大學農業工程學院，江蘇鎮江 212013；3.上海科湃騰信息科技有限公司，上海 200072）

體重是反映動物個體生長狀況、營養條件、遺傳性能等指標的重要性狀。對于肉牛和牛奶的育種和生產，體重性狀具有重要意義。在肉牛育種工作中，體重是最重要的經濟性狀之一，斷奶體重可以反映小牛的生長速度和母牛的哺乳能力，是評價肉牛生長性能和母牛繁殖性能的重要指標；成年肉牛體重直接反映其產肉能力。通過育種改良肉牛體重性狀，可以提高肉牛的產肉量，提高肉牛養殖的經濟效益；但過度追求體重性狀，可能會導致其他性狀（如繁殖性能、抗病能力等）的下降，因此在育種選擇時需綜合考慮各種性狀，進行多性狀選擇。

奶牛的體重性狀是育種的重要因素之一，育種者需要在體重、生產力和健康之間找到平衡，以達到最佳育種效果。體重過輕或過重都可能對奶牛的性能和健康產生負面影響，過輕的奶?？赡苋狈Ρ匾臓I養，影響其健康和泌乳生產力；過重的奶牛維持代謝的營養需求加大，經濟指標不一定合算，還可能增加患病風險，如心臟病和關節炎，影響其生產力乃至縮短其使用年限。

在肉牛和奶牛生產中，體重是重要的生產性能和經濟效益指標。養殖場需要頻繁進行體重稱量。在奶牛出生、斷奶、育成、配種等重要時間節點，需測量其體重、體尺等參數，從而科學調配飼料、營養和環境等養殖管理策略。對于肉牛生產，需要定期測量體重，計算日增重、料肉比等參數，對肉牛生長發育、飼料報酬進行評估，指導養殖生產。

家畜體重稱量的傳統方法通過帶圍欄的地秤或地磅實現，測量精度較高，但測量效率低，易造成應激，無法進行頻繁的稱重測量。由于家畜運動干擾會降低稱重精度，現有的自動化稱重設備通常對家畜進行限位，以獲得更精確的靜態體重；或延長秤臺長度，對連續的動態體重測量值進行濾波或平滑處理，稱重結果與靜態體重相比，仍存在較大誤差。牛的育種部門和生產企業，對動態稱重系統測量的速度和精度具有迫切需求。

針對以上問題，筆者研發了一種牛動態稱重系統，采用稱重傳感器與加速度傳感器，測量牛只在自然行走狀態下的體重和三維加速度，通過神經網絡學習算法，將牛行走造成的載荷沖擊和振動干擾從稱重測量信號中分離，使稱量結果更接近牛靜態體重，從而實現牛的自動化動態稱重。

1 動態稱重系統工作原理

動態稱重是指在載荷相對于衡器存在相對運動時進行的稱量。動態稱重中干擾因素較多，稱量誤差較大，精度相對靜態稱重較低。需要對稱重系統的結構原理及干擾因素進行分析，針對性地減小或消除干擾誤差，達到精確測量的目的。

對牛等家畜動態稱重過程進行觀察，可能出現的情況包括：在稱重設備上行走或站立時一直有支撐足在稱重設備上、走上或走下稱重設備時有支撐足在稱重設備之外、跳上或跳下稱重設備時四足部分或全部在空中；此外還可能出現異常情況：多于一只牛在稱重設備上、牛在稱重設備上排泄、牛部分身體倚靠通道欄桿、牛在稱重通道逆行等。

在上述情形下，對動物進行動態稱重，其與稱重設備間的相互作用包括靜態載荷與動態載荷。靜態載荷是動物靜止不動時的載荷，稱量得到的靜態載荷即動物的真實體重；動態載荷指動物在稱量過程中動物運動造成的載荷，如跳躍造成的沖擊載荷、行走造成的周期振動載荷、及非周期變化的隨機載荷等。

動態稱重中測量的載荷信號中，動態載荷信號（稱重誤差）疊加在靜態載荷信號（靜態體重）上，為將誤差信號從有效信號中分離，可使用建立動力學模型、時域或頻域信號特征分析、數字濾波等方法，上述方法對汽車衡、增/ 減量秤等機械系統具有較好效果，但對于動物的動態稱重而言，存在動力學模型復雜度高、信號特征提取難、數字濾波動態范圍大等問題。

本研究在動態稱重模型中引入加速度測量信號，將稱重過程中對精度影響最大的動物運動進行量化，以地磅稱量和牛三維加速度的連續測量值為學習樣本，基于神經網絡學習算法，建立體重預測模型，提高動態稱重的速度和精度。

2 動態稱重系統硬件結構

牛動態稱重系統模塊結構如圖1 所示。

圖1 牛動態稱重系統示意圖

稱重系統由通道、地磅、控制器，及附著于牛身體上的無線傳感器等部分組成。地磅安裝于牛只行走的通道，稱重測量信息實時發送至控制器；牛只傳感器測量三維加速度，通過無線通信向控制器實時發送。

目前，奶牛養殖生產中，已普遍采用RFID耳標對奶牛進行標識，用于自動擠奶、飼喂等生產過程管理；對泌乳母牛廣泛應用計步器、項圈等設備，基于三維加速度測量信息，評估奶?；顒恿?、反芻時間等，輔助奶牛飼養和繁殖管理。本研究中的編號識別模塊和加速度傳感器，可在上述應用基礎上進行擴展。

3 動態稱重系統數據采集與分析

佩戴RFID 耳標的?？拷ǖ乐蟹Q重地磅時，編號識別系統讀取到RFID 耳標中的牛只編號，并發送至數據處理模塊；數據處理模塊開始接收稱重模塊信息，及通過無線通信接收牛體三維加速度信息。

安裝于地磅四角的4 個壓阻式應變傳感器組成應變電橋，應變傳感器將稱重信號轉化為電壓信號，應變電橋輸出mV 級差動電壓信號，通過低失調、高增益和高共模抑制比的放大器進行放大，再經過A/D 轉換單元生成數字信號，由信號接口傳送至數據處理模塊。本研究中，稱重模塊的采樣率為10～100Hz，能較好反映稱重信息的瞬態變化，稱重模塊測量信號如圖2 所示。

圖2 稱重模塊測量信號示意圖

加速度傳感器可穿戴于牛的足部、頸部等身體部位，其中的三軸加速度傳感器獲取牛的運動狀態，并產生中斷信號，主控單元被中斷信號喚醒后，通過無線通信單元與主機中的無線通信模塊進行通信，以10～100Hz 的采樣頻率，將X/Y/Z 三軸的加速度發送到數據處理模塊。加速度傳感器測量信號如圖3 所示。

圖3 加速度傳感器測量信號示意圖

以地磅稱量和牛三維加速度的連續測量值為學習樣本，建立體重預測神經網絡模型，在數據處理模塊中運行該模型，根據當前時刻牛的RFID 編號、稱重數據、牛三維加速度信息，將牛運動產生的沖擊載荷和振動載荷，從動態體重信息中分離，得到更接近靜態體重的稱量值。從圖4 可以看出，經過模型濾波的稱重數據，比原始數據更平滑，更準確。

圖4 動態稱重預測模型處理結果示意圖

4 小結

目前家畜體重稱量主要采用測量靜態體重的技術方案，存在測量效率低、易造成應激等不足之處，難以滿足家畜育種和生產過程中頻繁測量體重性狀的需求。

本研究在動態稱重模型中引入加速度測量信號，將稱重過程中對精度影響最大的動物運動進行量化。研制的牛體重動態稱量系統，由通道、地磅、控制器，及附著于牛身體上的無線傳感器等部分組成，地磅和牛只傳感器測量牛自然行走時的體重和三維加速度，通過神經網絡學習算法，將牛運動造成的載荷沖擊和振動干擾從地磅測量稱重信號中分離，使稱量結果更接近牛靜態體重，從而實現牛的自動化動態稱重。本研究在江蘇某規?；膛ｐB殖場應用，下一步將優化數據分析模型，并擴大推廣應用規模。