Разработка способа применения оптического модуля для определения биометрических параметров вымени

Цель исследования – разработать и провести испытания на работоспособность способа применения оптического модуля для определения биометрических параметров вымени. Разработаны схема испытательного стенда, на котором установлена трехмерная камера оптического модуля для получения трехмерных снимков в системе цифровой бонитировки вымени молочных коров; математическая модель для определения биометрических параметров вымени и сосков, а именно: длины, диаметра, углов наклона в двух плоскостях сосков, расстояния между сосками, рассеяния от оптического модуля до сосков – всего 26 параметров. Разработан алгоритм определения биометрических параметров вымени. Эксперименты со стендом и обработка натурных данных проводили в отделе животноводства ФГБНУ ФНАЦ ВИМ в 2022 г. Дополнительно производился сбор натурных данных на фермах: ИП КФХ Сирота (Московская область), ФГУП Григорьевское (Ярославская область), ООО «Ферма Рябцево» (Калужская область) – всего было собрано натурного материала по 192 животным. Работоспособность разработанного способа проверена на искусственном вымени. Установлен режим работы при определении биометрических параметров сосков: скорость получения трехмерных карт вымени - 5 кадров за 1 секунду; угол поворота камеры относительно сосков в плоскости 0ZX равен 30º. По результатам проведенных экспериментальных исследований установлено, что измеренные результаты по 24 параметрам из 26 имеют ошибку меньше 5 %, диагональное расстояние между сосками имеет ошибку 6,0 %, боковое левое расстояние между передним и задним рядами сосков имеет ошибку 12,7 %. Ошибка измерения расстояния до кончика соска находится в пределах от -0,004 до -0,007 м по оси Z.

1. Кирсанов В. В., Цой Ю. А. Тенденции развития биотехнических систем в животноводстве. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2020;14(3):27-32. DOI: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2020-14-3-27-32 EDN: EKAHHX

2. Харченко А. В., Фейзуллаев Ф. Р., Лепёхина Т. В. Экстерьерные особенности казахской белоголовой породы крупного рогатого скота. Главный зоотехник. 2022;(6-1):62-64. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48575944 EDN: HCHSJB

3. Ситдиков Ф. Ф., Цой Ю. А., Зиганшин Б. Г. Основные направления и проблемы цифровизации агропромышленного комплекса. Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019;14(3(54)):112-115. DOI: https://doi.org/10.12737/article_5db97473887137.67106533 EDN: EWHGNE

4. Чиндалиев А. Е., Калимолдинова А. С., Алипов А. У., Баймуканов А. Д. Использование линейной оценки экстерьера коров. Главный зоотехник. 2019;(8):32-38. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41098038 EDN: HYCFXA

5. Горбунова О. С., Бражник М. В. Человеческий капитал сельского хозяйства и проблемы его роста. Аграрное образование и наука. 2018;(1):4. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36525559 EDN: YPLFDN

6. Павкин Д. Ю., Юрочка С. С., Хакимов А. Р., Довлатов И. М. Разработка интеллектуальной весовой платформы для проведения бонитировочных работ. Агротехника и энергообеспечение. 2022;12(13):52-58. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49525733 EDN: FYHNKE

7. Юрочка С. С., Хакимов А. Р., Довлатов И. М., Владимиров Ф. Е., Павкин Д. Ю., Матвеев В. Ю. Применение метода определения биометрических параметров вымени лактирующих животных с использованием сверточной нейронной сети. Вестник НГИЭИ. 2022;(9(136)):30-40. DOI: https://doi.org/10.24412/2227-9407-2022-9-30-40 EDN: XLPHLO

8. Захарова А. А., Бондарев А. Е., Коростелёв Д. А., Подвесовский А. Г. Построение трехмерных визуальных карт обобщенного вычислительного эксперимента. Scientific Visualization and Visual Analytics. ГрафиКон 2022: 32-я Международ. конф. по компьютерной графике и машинному зрению, 19-22 сентября 2022 г., Рязанский государственный радиотехнический университет им. В. Ф. Уткина. Рязань, 2022. C. 362-371. Режим доступа: https://www.graphicon.ru/html/2022/papers/paper_035.pdf

9. Иордан В. И. Методы коррекции последовательной линейной интерполяции для нахождения нулей функций и характеристического полинома матриц специального вида. Известия Алтайского государственного университета. 2018;(1(99)):92-98. DOI: https://doi.org/10.14258/izvasu(2018)1-16 EDN: YRHIYC

10. Миралиев О. О., Кудратов С. Г. Удаление шумов в трехмерных точечных облаках, построенных из световых полей. Big Data and Advanced Analytics. 2021;(7-1):284-286. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46482815 EDN: DMEEWD

11. Suslov S. O., Zhuravko N. S., Filatov R. A.,Uzbekov E. R., Berkimbay O. S., Mukhatzhanov A., Sorokin A. S., Fagereva V. A. Improving the Dynamic Characteristics of a Seismic Image by Applying Modern Methods of Interpretation Support and Processing on the Example of a Field in Eastern Siberia. Geomodel. 2020. European Association of Geoscientists & Engineers. 2020;2020:1-6. DOI: https://doi.org/10.3997/2214-4609.202050097

12. Шардаков В. М., Запорожко В. В., Парфёнов Д. И., Извозчикова В. В. Разработка адаптивного модуля визуализации окружающего пространства для облачной образовательной среды. Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2018): мат-лы одиннадцатой Международ. конф. В двух томах. Т. II. М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2018. С. 376-378. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36620714 EDN: YRCNFZ

13. Кадралиева Б. Т., Косилов В. И. Влияние генотипа коров-первотелок на морфометрические показатели и функциональные свойства вымени. Вестник Кыргызского национального аграрного университета им. К. И. Скрябина. 2021;(2(56)):132-136. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46179806 EDN: LBGMOU

14. Кибкало Л. И., Сидорова Н. В. Влияние линейной принадлежности коров на их морфологические и функциональные свойства вымени. Актуальные вопросы сельскохозяйственной биологии. 2021;(3(21)):52-56. Режим доступа: https://bsaa.edu.ru/upload/2021/3%202021.pdf