金华猪精准养殖与管理技术

翁晓星，王 可，傅 剑，赵 晋，陈 斌，边晓东，郑 涛

(1.金华市农业科学研究院，浙江 金华321000； 2.浙江省农业机械研究院，浙江 金华321000；3.中国计量大学，浙江 杭州310018)

0 引言

畜牧业是农业的重要组成部分，关系着国计民生，是引领我国农业实现现代化和可持续发展的战略产业，预计到2030年，畜牧占农林牧渔业总产值的比例将超过种植业，成为我国农业的主导产业[1]。养猪业是我国的传统产业，“猪为六畜之首”，随着生产水平不断提高，生产规模不断扩大，经济效益不断提高[2]。然而，在追逐高产的规模化、集约化养殖模式下，畜禽养殖出现了疫病大规模爆发、环境恶化、产品质量低劣等问题，进而限制了我国畜产品的出口[3-4]。

金华猪又称“金华两头乌”，因其中间白、两头乌的特殊外形体色而得名，是我国著名的优良猪种之一。金华猪具有成熟早、肉质好、繁殖率高等优良性能，以其为原料制作成的“金华火腿”享誉世界。2018年8月，中国首次报道出现非洲猪瘟，给本身抗病性较弱的金华猪养殖产业带来了巨大挑战。在“双疫情”的背景下，畜禽健康养殖在中国愈来愈受到重视。

目前我国处于信息化养猪发展阶段，养殖方将先进的硬件和软件用于采集生产环节数据。信息管理方面存在的主要问题：无法实时控制，数据信息缺乏有效算法模型形成闭环控制，难以实时、动态地精准操作和控制；无法智能决策，没有建立精细养殖模型，决策和处理仍然依靠人的经验，与实际的需求仍有差距。信息化阶段关键技术是如何有效采集和运用数据：数据采集网络通过传感器、摄像头、可穿戴工具等设备，实时采集多种状态信息；数据联通网络完成数据信息的互联互通；在数据信息融合基础上，决策智能网络实现智能决策和驱动控制。通过智能决策，能更有效地实现畜禽养殖安全管理。

随着科学的发展和技术的进步，计算机控制、信息、人工智能等技术越来越广泛地应用于养猪业中，为实现生猪精准养殖奠定了基础。从生猪养殖企业来讲，当前物价上涨，养殖成本上升，养殖企业需要运用包含先进技术的自动化、智能化设备和信息化、数字化的管理手段，达到降低养殖生产成本，提高生猪附加值和企业养殖效率的目的。

随着国民经济的高速增长，肉类消费需求持续增加，同时，因消费理念的转变与健康意识的增强，高品质肉类产品越来越受到喜爱和追捧。

传统的养殖模式已无法满足市场需求和生态文明建设要求，金华猪养殖产业迫切需要引入精准养殖技术及配套的智能化养殖设施，实现金华猪的现代化养殖与管理。

1 国内外研究现状

1.1 畜禽生长信息采集研究

畜禽养殖管理主要侧重养殖过程中的畜禽健康状态。猪的体尺参数能够反映猪的生长发育状况，可作为考察品种繁殖性能的重要评价指标。在种猪选育、肉质评价及饲养管理等方面，猪体体尺也是一个重要指标[5-7]。猪个体信息的采集及数据处理是现代化养殖的重要工作。动物生长参数采集方法可分为接触式直接测量方法和非接触式间接测算方法。传统体尺的测量多采用接触式直接测量方式，由工作人员直接利用皮尺或者测杖等测量工具进行手工测量。但一些对生产管理或者繁殖能力衡量具有重要意义的猪体信息不易通过直接测量获得，如猪背部、前后腿和形状等关键考察指标。猪生长信息的另一种获得手段是模型估算，主要基于测量得到的生猪体长、体高和胸围等尺寸，构建其与体质量数据之间的相关性来实现的。按上述思路，本文通过建立体尺、体质量、背膘等之间的相关模型，估测金华猪的体质量。

传统的体尺、体质量、背膘等测量手段，无论采用的是接触式直接测量法，还是通过经验模型拟合，在获取数据的过程中，猪体会导致应激反应。因为两种不同获得方式，都需要接触式直接测量，将生猪放置或者驱赶到秤台上，与猪体产生接触，特别是对于育肥期的生猪，其影响更为严重，导致生猪的日增质量急剧下降，也违背了动物福利[8-10]。另外，传统的测量方法操作烦琐，耗时耗力，且因人工测量，测量结果无法避免地引入了人为误差，无法实现连续监测。

综上，非接触式测量的实现对猪生长发育状况的监控有着重要的意义；传统测量方式逐渐被机器视觉和图像处理技术所取代[11]。

1.2 图像处理应用研究

养殖场所的畜禽信息收集处理，可区分畜禽个体，并可根据畜禽生长需要实时调节养殖环境。若养殖环境的调节不到位，会引起畜禽的应激等不利于其生长的问题。

随着现代计算机技术的快速发展，可通过计算机和软件来完成对图像信息的高效处理。在生猪生长信息研究方面，获取的猪视频、图像信息包含了其自身对外界环境因素的适应性。通过分析猪生长参数间的相关性，利用计算机视觉技术无接触地获取猪体图像，通过分析数字图像来获取猪体长、体高和体宽等体尺参数，获取其相互关系，进而估算不易直接获取的生长参数。可减少人为对猪应激，实时连续自动监测，实现其福利养殖，提高猪肉品质。

在图像处理动物生长信息提取研究中，主要集中在图像的采集研究、图像处理研究和模型研究等方面。为了满足精细养殖的要求，必须实时、高精度获取动物生长参数。以采集得到的相对标准的图像为基础，研究的关键在于确立图像处理算法及模型，该算法和模型可为自动化识别生猪的行为提供理论依据和技术支持。

在生猪生长信息提取的图像处理算法研究方面，国内外学者已有较多的研究，并取得了较大的进展。MARCHANT等[12]搭建自动采集图像分析系统，为降低噪声对猪体图像处理的影响，改进了猪体轮廓提取算法，预估猪体质量。MINAGWWA H等[13]通过立体投影技术对猪体质量进行预估，通过改变光源的光谱成分，可以增大复杂养殖场环境背景与猪体之间的反差，易于剔除背景信息。WHITE R P等[14]通过单摄像机系统获取生猪背部尺寸等数据信息，实现可视化分析(visual image analysis，VIA)。

国内开展动物生长图像处理技术和机器视觉技术研究较少。大多是利用机器视觉技术对静态图像进行处理。安露露等[15]用数码相机采集猪体的图像，然后进行图像的预处理，根据标尺来提取猪体高和体长数据，研究了生猪图像的投影面积和体高与体质量的相关性。由于摄影测量技术的发展，降低了三维测量的成本，体尺测量不再是单纯以像素为单位的图像处理。尹令等[16]、司永胜等[17]利用双目视觉技术，提取猪体轮廓及其背部区域三维特征点，实现猪体高的测量。但在实际操作过程中发现，生猪的习性及猪场的环境制约了采集图像的精准度。如何提高图像的质量，也是未来研究的方向。

总体上，目前我国畜牧业信息化在理论方法上缺乏畜牧物联网理论，在感知技术上缺乏畜禽智能化信息采集关键技术，在智慧管控上缺乏畜禽养殖模型算法、智能设备和大数据决策平台。同时因传感技术集成创新不足、畜禽无应激数据获取手段较少、缺乏多通量专用传感技术，导致了复杂环境下多特征联动感知难的问题。在此背景下，科研人员需要开展畜禽养殖动态感知关键技术与智能装备创制及应用研究。

2 技术解决方案

结合现代养猪工艺和金华猪生长习性，以双目视觉原理为基础，实验室实验与现场测试相结合，在金华猪精准养殖模型的研究基础上，设计具有身份识别和出入限制等模块的生猪饲养站，利用视觉猪体视频图像采集平台，采集猪体图像数据，对金华猪体三维模型进行估算分析。同时通过信息管理系统完成个体猪的身份数据、采食数据和环境数据的收集，并进行实时数据分析，实现疫情的实时防控与监管，有效防控重大疫病。

2.1 智能饲喂设备研究

猪的成长代谢研究主要基于代谢笼的应用。传统的代谢笼往往设计较为简单，在监测过程中，生猪的生长周期较长，监测方式单一、低效。

对于猪的代谢监控，需要控制猪的进食及监控猪的排泄；猪的成长监控则需要按规律的时间间隔监控猪的体高、体长；通过喂养的实时监控，得到合理的喂养方式。为了给生猪提供卫生干净的生活环境，又能保证监测过程的准确性，研究人员设计了猪代谢笼。

金华市农业机械研究所等[18]设计的代谢笼，其笼体内部空间大，猪能够自由地在带有称量功能的笼体中转头及活动。笼体的封闭围栏为实体板，不存在间隙，猪粪不会出现泄漏。猪的粪和尿混合物会掉落到下方的滤尿输送带上，实现粪便和尿液分离。尿液落入尿液收集盘中进行称量，粪便经滤尿输送带传送到粪便收集斗内进行称量。刮板可将滤尿输送带上的粪便完全刮入粪便收集斗内，减少因结构设计导致的数值偏差，能够更为完全地得出猪的体质量、排泄物、尿液、饲料等多个参数，使后续计算更为科学合理。即便在封闭围栏上粘有粪便时，打开空气压缩机，关闭水泵，利用压缩气体，将封闭围栏上的粪便吹到滤尿输送带上，可将残留的粪便计入统计数据中，有效减少实验误差。使用完毕后，打开水泵，关闭空气压缩机，对封闭围栏进行清洗，减轻工作人员的清扫压力。通过位移传感器采集伺服电机的位移信号，经其输出端传递给PLC控制器进行分析处理。当位移信号超过PLC控制器设定的极限值，则PLC控制器对警报器发出警报声指令，可防止胶带或电机轴磨损加剧，保护设备正常运行，降低故障率。

2.2 猪只体尺测量技术

通过数字摄像机获取猪的图像数据，但摄像头设置在养殖场内，其环境复杂，单深度摄像头扫描范围和角度有限，无法全面地获得准确的数据。

结合养殖场的数据采集场景，刘同海[11]提出双深度摄像头外标定矩阵获取的方法，其双视角猪体表点云数据获取系统的硬件部分由计算机、双深度摄像头固定机构和两个深度相机组成。利用该系统的双深度摄像头固定机构，可通过调整双深度摄像头的距离和角度，使深度相机视野聚焦在公共区域范围内，公共区域的范围可根据所采集的猪体目标进行调整。利用两个深度相机分别采集一帧场景点云数据，对数据进行直通滤波后，利用双深度摄像头的外标定矩阵，实现实时获取的场景点云数据的配准，使这两组点云数据处于统一的坐标系下。

在PCL点云库(point cloud library，PCL)的基础上，王可等[19]利用一种基于点云旋转归一化的猪体体尺测点的提取方法，通过旋转归一化将猪体点云归一到全局坐标系，然后利用体尺测点的集合特征和测点间的结构关系，提取体长、体宽和体高等体尺测点。由此通过深度相机，可实现非接触方式获取猪体体尺的深度信息。

利用上述体尺的测量方法，根据金华猪的特殊外形体色，在头部和尾部两处，调节光源的光谱成分以提高猪体轮廓的准确性，然后测量金华猪的体尺，为体质量估算及生猪的精准饲养提供数据基础。

2.3 估测猪体质量技术

传统的猪只体质量测量也分为接触式和无接触式两种技术。接触式是通过磅秤、电子秤等测量手段获得体质量数值，若猪体尺测量相似，整个过程费时费力，猪的应激反应大，致使称量后采食量和采食次数都会降低，影响生猪生产质量[20]。

鉴于没有较好的体质量测量方法，研究人员开始通过其他方式获得猪体质量，如采用体尺来进行体质量预估。DOESCHL-WILSON A B等[21]为了研究猪生长过程中在体尺、体质量方面的变化规律，利用VIA系统连续监测了猪体背部包括体长、体宽和体高等参数，并建立这些体尺参数及体质量与时间的关系模型来描述猪生长变化过程。周彤等[22]依据6月龄约克猪的体质量和体尺数据，利用逐步回归分析方法建立了多元回归数学模型，如式(1)所示，其相关系数达到0.956 1。

y=-155.29+0.223 6x1+1.145 8x2+0.947 2x3+0.700 7x4

(1)

式中y——体质量

x1——体长

x2——体高

x3——胸围

x4——腿围

利用猪只的体尺估测出其体质量虽然可行，但存在个体差异。不同品种猪的体尺估算和体质量模型无法完全通用，需要针对性地进行修正。在金华猪体质量测量上，利用上述公式进行修正，得到了数值接近的体质量估值，为精准饲养管理提供了基础数据。

2.4 数字化管理技术

在饲料资源总体短缺、畜禽健康问题突出的困境下，利用感知技术与智能装置，对猪场内的环境监测、精准饲喂、自动饮水等进行识别，同时基于猪生长习性及猪舍实际环境状况，结合图像处理技术，利用双视角技术、优化图像分割等关键算法，构建猪个体三维模型，提取胸围、体长和体高等数据，构建体尺和体质量之间的估算模型。基于双视角技术的金华猪体表点云数据获取系统的稳定性及构建模型的可行性，将金华猪个体关键数据用于实际生产需要，有助于养殖场的实时控制、精确管理和科学决策。

与传统的饲喂方式相比，智能饲喂设备有节省劳动成本、减少饲料运输过程污染、减少饲料浪费、提高精准饲喂管理水平等优点。利用传感器、摄像头等采集猪的视频、图像，结合猪的行为学特征，为每一头金华猪建立个体档案，对猪的行为特征、进食特征、料肉比等进行综合全面分析，为智能建模提供更多的依据。

由于国内非洲猪瘟的影响，养殖场对卫生环境要求严格，严格控制进出人员，非接触提取猪体尺数据和体质量构建模型的运用极具应用价值和实际意义。

3 结束语

我国养猪业正处在转型升级的关键时期，环境压力增加、资源约束趋紧、疫情风险巨大等问题日趋显现。为了改善养殖产业的大环境，近年来，浙江省陆续出台关于加快畜牧业机械化发展和转型升级等重大决策部署，强化农牧业融合，推进畜牧业“机器换人”进程。

当前规模养猪蓬勃发展，管理也成为制约因素，在此大背景下发展精准养猪适合我国国情。养殖生产和效益的提高靠管理，而精准管理则需要有效数据的支持。

采用智能技术、融合设备与设施，对传统的养猪模式、过程及关键饲养环节进行改进或替代，特别是通过工程化的设施，实现养猪过程环境参数及个体体况等信息的智能化感知、养殖环境的智能化控制，养殖数据信息的自动化采集与智能处理。由此大幅降低养殖过程劳动力投入，最终实现养猪环境的最优化、投入品的减量化、养分转化的最大化，全面提升集约化生产条件下生猪健康水平及养猪效益。

针对金华猪的精准养殖与管理技术的研究，可以有效促进金华猪的规模化养殖及产业化发展，显著提高经济效益、社会效益及生态效益，其肉质及口感迎合人们对高品质猪肉的消费需求，必能带动更多养殖户投入到金华猪的精准养殖中来。

精准养殖设施及信息管理系统具有通用性，可用于其他畜禽养殖，市场前景广阔。