Применение систем технического зрения для диагностики качества кормов КРС
Abstract
В ходе исследования проанализирована российская и зарубежная литература, посвященная разработке систем диагностики и сканирования объектов с использованием системы технического зрения с программами глубокого машинного обучения. Рассмотрены особенности технологического процесса кормления крупного рогатого скота. Предложена система бесконтактной оценки содержания сухого вещества/влажности компонентов кормовой смеси естественного выращивания на примере кукурузного силоса с применением систем технического зрения. Собрана база данных изображений кукурузного силоса и выявлены зависимости по интенсивности отражающего светового потока силоса с учетом изменения влажности. Исследования проводили в 2020 году на базе ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» (ФНАЦ ВИМ) с использованием экспериментального оборудования Института общей физики РАН им. А. М. Прохорова и ФНАЦ ВИМ. Разработан стенд с системой технического зрения, позволяющий классифицировать компоненты кормовой смеси по цветовым характеристикам. Полученные зависимости отражающей интенсивности кукурузного силоса позволяют утверждать о перспективе применения системы технического зрения для экспресс-оценки качественных показателей компонентов кормовой смеси. С учетом уровня роботизации технологических процессов кормления крупного рогатого скота, вопрос оценки качественных показателей (в частности, содержание сухого вещества/влажности) компонентов кормовой смеси является актуальным.
No discussions yet
Be the first to ask a question or suggest a topic for discussion about this research work.