在商品肉鸡生产的全部过程中,鸡群体重相关的指标是衡量生产效率和鸡群健康情况的重要指标之一。目前,商品肉鸡以平养为主,其称重方式以劳动密集型的人工称重为主,费时费力且易造成鸡只应激。本文开发了一种自动、无应激的活禽群体体重自动监测系统,用于监测商业生产中的平养肉鸡体重。系统由称重平台、实时通讯终端、用户端计算机软件和用户端手机小程序等组成。在101批次实际生产条件下的养殖试验中,监测数据与肉鸡(活禽)销售平台称重数据之间的一致性较强,测得系统的平均误差仅为10.3 g,平均精度为99.5%,标准偏差为2.3%。系统对不同生长阶段、饲养季节、生长速率类型和性别均具有较好的稳定性,可用于平养鸡舍肉鸡的群体平均体重、体重均匀度、体重变异系数、日增重等指标的监测,以提高肉鸡生长与健康监测水平及饲养管理的数字化与智能化水平,助力提升平养肉鸡养殖行业的可持续性。
在商品肉鸡生产中,群体体重相关指标是饲养管理的关键指标。对肉鸡体重数据的监测和整合利用对肉鸡养殖的福利化水平和可持续水平均具备极其重大意义。鸡的自动称重系统研究始于20世纪80年代,该研究准确率接近97.5%,但数据预处理和分析及对不同饲养阶段和饲养条件下的广泛测试等方面存在不足。后续专家利用标准相机、深度相机等手段从机器视觉角度对鸡的体重进行了评估,但由于样本量小、姿态变化大、饲养环境复杂等诸多因素导致误差较大。也有专家建立了鸡叫发声同体重之间的回归模型,但目前在技术上尚不成熟。
针对现存技术的不足,本研究开发了一种基于鸡栖息习性的智能平养鸡体重监测系统,并在商业生产鸡舍内进行了系统评价。系统以称重平台设备为基础,集数据采集、传输、存储、分析和显示等功能于一体,当鸡只以站、坐等体态位于平台上时以5 s的采样频率采集体重数据,并通过多级无线网络实时上传至云服务器,去除异常值后留下有效数据,并对数据来进行分析,得到日均体重和均匀性指标,对平养肉鸡体重的自动化监测具有一定的贡献。
本文首先叙述了自动称重系统的设计和组成,自动称重系统硬件在合肥神牧信息科技有限公司的CZ-PYJ20PM03平台下改进,包括称重平台和通讯终端。
每个称重平台下安装两个应变式传感器,读取时在相对误差小于最近10次读数平均值的2%时进行记录,通常每分钟产生10个数据点。在预定的体重记录周期内(本研究设定为24 h)对原始数据进行“体重信息原始记录处理”(PORWI),以检测和去除重复和异常值。鸡的体重分布符合正态分布,严重偏离平均体重的鸡只不有代表性,PORWI算法在课题组早期工作中进行了详细的设计和叙述。
软件部分由实时数据传输网络和微信小程序用户界面组成(图1),实时传输网络由传感器网络、局域网和远程传输网络组成,实现了监控区域内多尺度的数据采集,并能够同步智能手机终端通讯,以通过小程序配置和检查监控节点。获取到数据后,软件的数据处理模块对数据来进行计算和验证,并通过功能模块提供给用户。小程序可利用互联网与软件后端交互,实现对体重数据、系统管理数据和各项配置的查询和修改。
实验从2019年7月至2020年4月进行,共计124批次不同生长速率类型和性别的鸡只,共获得101批次有效数据。其中中速鸡只29批次,慢速鸡只72批次;公鸡50批次,母鸡51批次。称重平台安装于远离饲料和水管的地方,并将通讯终端固定在1.2 m左右的高度,称重平台置于水平底面(图2)。
本研究从重量数据同肉鸡(活禽)销售平台标准数据对比、回归分析两个角度评估了称重系统的性能;从生长期、季节、生长速率类型、性别角度评估了系统的稳定性;并同已然浮现的同种类型的产品和研究进行了对比。
如图3所示,在PORWI方法处理下,首先对鸡触摸平台、啄食平台等环境干扰和其他因素进行了消除(即a、b、c图中的第一个峰值部分),并消除了原始数据的噪声、重复数据。
图3 三个鸡舍的POWRI预处理方案前 (a‒c) 和后 (d‒f) 自动称重平台数据直方图(a和d,b和e,a和f分别为同一鸡舍)。
对平均值的估计,PORWI处理后的数据和活禽销售平台的数据更为相符,3次试验的结果分别为3085 g vs 3077 g、2812 g vs 2788 g、2250 g vs 2205 g,相对误差分别为0.24%、0.83%、2%,绝对误差小于50 g,经过t检验表明了PORWI的处理是有效且必要的。因此自动称重平台可当作一种合适的工具用来检测和估算活禽销售平台的平均鸡群重量(图4)。
在回归分析中,101批次有效试验中,称重平台和标准体重的误差范围为–109~94 g,平均值为–10.3 g。相对误差范围为–6.21%~4.88%,平均值为–0.54%,平均准确率为99.5%,Pearson相关分析表明标准平均权重和估计权重存在强(r= 0.990)且高度显著的线性关系,误差绝对值和标准平均体重之间有微小且显著的相关性,误差绝对值和估计平均体重之间有轻微相关性,标准平均体重和自动平台的估计体重散点图明显吻合(图5)。
图5 (a) 标准平均体重与估计平均体重的散点图、(b) 误差绝对值与标准平均体重的散点图、(c) 误差绝对值与估计平均体重的散点图。
在系统稳定性的评估中,研究将样本按季节分为四组(春、夏、秋、冬),按生长类型分为两组(中速、慢速),按性别分为两组(雄性、雌性),对101批次有效试验的体重数据来进行了统计分析(图6)。四个季节组的绝对误差均小于10 g,相对误差绝对值均小于0.62%,夏季组绝对误差和相对误差最大。中速组绝对误差和相对误差分为别为–27 g、–1.45%,均大于慢速组。公鸡组的绝对误差和相对误差分别为–10 g、–0.62%,母鸡组的绝对误差和相对误差为–4 g、–0.23%。方差分析显示,季节和性别对体重的绝对误差没有显著差异、生长速率对体重绝对误差有显著性差异,但效应量很小,没有实质性影响。因此自动称重平台的稳定性得到了验证。
图6饲养29天鸡群的(a)有效体重读数、(b)生长曲线和 (c) 日增重。
肉鸡称重是评价肉鸡群生长性能的重要环节,平均体重、均匀度等指标可以反映日生长速度、料肉比、健康情况、预测育肥日等。技术的发展正在稳步取代耗时费力的人工称重方案,现存技术和产品有基于机器视觉、电子秤算法优化、混合检测系统等(图7),现有的成熟的商业化产品有Fancom、Big Dutchman、Veit等品牌,精度通常在97%~99.9%。但现有产品大多要求悬挂式安装,产生安装上的困难,且尚无实测数据证明与肉鸡销售平台标准数据间的一致性。
本研究基于鸡的栖息习性,开发了一种实时、精确的无应激体重监测系统,对于鸡群的平均体重和均匀度等信息进行智能感知。并使用了PORWI数据分析方案,在101批次试验中得到体重与标准的活禽售卖系统数据平均误差值为5.4 g,相对误差平均为0.54%(平均准确率99.5%,标准差2.3%)。经过t检验和f检验,证明了称重系统和活禽销售平台的平均体重一致性,以及标准差的相似性,验证了称重系统肉鸡群平均体重、均匀度和变异系数的估计是准确的。该称重系统可用于平养肉鸡的体重检测,对饲养管理、生长监测和育肥日的预测有重要帮助,有助于改善肉鸡养殖福利水平和可持续水平。
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