黃千瑞 張日紅 陳軒杰 謝文迪 肖鴻旭 蘇楚妍

摘要：隨著現(xiàn)代畜禽業(yè)的快速發(fā)展，畜禽養(yǎng)殖場對養(yǎng)殖技術(shù)機械化、自動化的需求不斷增加。鴿子精準投料技術(shù)不僅能夠有效地提高飼料利用率、降低勞動力成本，還能提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。該文以鴿子的智能精準投料為目標，設(shè)計鴿子養(yǎng)殖智能投料小車。首先，介紹鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的硬件部分；然后，運用YOLOv7深度學習模型識別3層不同高度鴿籠內(nèi)鴿子數(shù)量；接著，開發(fā)料倉內(nèi)飼料剩余量超聲波檢測功能、路徑跟蹤與導航的紅外循跡功能；最后，針對鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的投料效率、運行精度和最佳投料距離進行實驗分析。實驗結(jié)果表明，在室內(nèi)正常光照下，鴿子和喂料槽的識別準確率為93.36%，檢測和投料的平均時間為2 s，飼料浪費率在1%以下，有效提高了鴿子養(yǎng)殖場的作業(yè)效率。

關(guān)鍵詞：鴿子養(yǎng)殖；智能投料小車；視覺識別；深度學習；超聲波檢測；紅外循跡

中圖分類號：TP183; S817.3???? ???文獻標志碼：A ???????文章編號：1674-2605（2024）03-0005-07

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2024.03.005

Design of Intelligent Feeding Cart for Pigeon Breeding

Abstract： With the rapid development of modern livestock and poultry industry， the demand for mechanization and automation of breeding technology in livestock and poultry farms is constantly increasing. The precise feeding technology of pigeons can not only effectively improve feed utilization and reduce labor costs， but also improve production efficiency and economic benefits. This article aims to design an intelligent feeding cart for pigeon breeding with the goal of intelligent and precise feeding. Firstly， introduce the hardware of the intelligent feeding cart for pigeon breeding; Then， use the YOLOv7 deep learning model to identify the number of pigeons in three different height pigeon cages; Next， develop ultrasonic detection function for remaining feed in the silo， infrared tracking function for path tracking and navigation; Finally， experimental analysis was conducted on the feeding efficiency， operational accuracy， and optimal feeding distance of the intelligent feeding cart for pigeon breeding. The results showed that under normal indoor lighting， the accuracy of identifying pigeons and feeding troughs was 93.36%， the average time for detection and feeding was 2 seconds， and the feed rate was below 1%， effectively improving the operational efficiency of the pigeon breeding farm.

Keywords： pigeon breeding; intelligent feeding cart; visual recognition; deep learning; ultrasonic testing; infrared tracking

0? 引言

隨著現(xiàn)代化畜禽業(yè)的迅猛發(fā)展，畜禽養(yǎng)殖規(guī)模也不斷擴大。我國鴿子養(yǎng)殖規(guī)模占世界鴿子養(yǎng)殖總規(guī)模的80%以上，主要集中在新疆、廣東、山東、四川和

安徽等地區(qū)[1]。據(jù)統(tǒng)計，2021年全國鴿子出欄量達6.1億只，其中廣東省全年出欄乳鴿超過3億只，種鴿存欄量約2 100萬對[2]。在龐大的養(yǎng)殖規(guī)模下，傳統(tǒng)鴿舍+人工喂養(yǎng)的方式已無法滿足現(xiàn)代養(yǎng)殖業(yè)的需求。為提高養(yǎng)殖效率、降低養(yǎng)殖成本，智能化養(yǎng)殖技術(shù)應(yīng)運而生[3-5]，為現(xiàn)代養(yǎng)殖業(yè)提供了行之有效的解決方案。

近年來，許多專家學者對智能化養(yǎng)殖進行了大量的研究。李國發(fā)等[6]研制蛋雞智能化養(yǎng)殖系統(tǒng)，實現(xiàn)了定時定量向蛋雞供水供料。李麗華等[7]根據(jù)種雞個體信息設(shè)計精確投料控制系統(tǒng)及機械裝置，實現(xiàn)了種雞飼喂的智能識別、信息傳輸、自動儲存及精確給料。SYAM等[8]設(shè)計雞籠頂部運輸飼料機器人，能夠平穩(wěn)地運送飼料。但以上方案都對養(yǎng)殖場地要求較高，且需花費較大的成本進行設(shè)備升級[9-11]。

本文設(shè)計一種鴿子養(yǎng)殖智能投料小車，采用傳感技術(shù)和智能控制技術(shù)，自動識別鴿子數(shù)量，按需投放飼料[12]，且不需要對養(yǎng)殖場的設(shè)備升級，僅需在現(xiàn)有鴿子養(yǎng)殖場的地面上用黑色膠帶標出循跡線，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車即可按照循跡線行進。

1? 鴿子養(yǎng)殖智能投料小車

1.1? 結(jié)構(gòu)與運行原理

鴿子養(yǎng)殖智能投料小車主要由智能小車、控制電箱、視覺相機、投料裝置、料倉、進料管道等組成，如圖1所示。

在料倉頂部的開口處進料，料倉底部開有漏料孔；進料管道連接投料裝置與喂料槽。根據(jù)鴿籠喂料槽的3種不同高度，在鴿子養(yǎng)殖智能投料小車上布置了3套投料裝置。視覺相機和投料裝置的電控電路置于控

制電箱內(nèi)，由微型電腦實現(xiàn)傳感和控制信號的集中處理。對角線布置的伺服電機通過鏈傳動驅(qū)動智能小車行進；當智能小車停在投料位置時，視覺相機對鴿子數(shù)量進行精確識別；控制電箱內(nèi)的STM32單片機通過控制投料裝置直流電機的通電時間，控制流入喂料槽內(nèi)的飼料量。同一列喂料槽投喂完成后，智能小車移動至下一列鴿籠位置，繼續(xù)執(zhí)行下一次投料任務(wù)。

1.2? 控制系統(tǒng)

鴿子養(yǎng)殖智能投料小車控制系統(tǒng)主要包括移動電源模塊、運動控制模塊、料倉檢測模塊、投料執(zhí)行模塊和視覺感知模塊等，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

移動電源模塊負責給鴿子養(yǎng)殖智能投料小車供能；運動控制模塊通過RS232控制智能小車的行走和轉(zhuǎn)彎；料倉檢測模塊檢測料倉內(nèi)剩余飼料量；投料執(zhí)行模塊進行飼料投放；視覺感知模塊部署了YOLOv7深度學習模型，可實時檢測鴿籠內(nèi)的鴿子數(shù)量和喂料槽位置。

鴿子養(yǎng)殖智能投料小車有遙控和全自動循跡2種工作模式，可通過遙控器控制進入或退出全自動循跡模式。

在遙控模式下，遙控器發(fā)送無線信號到運動控制模塊；運動控制模塊控制伺服電機驅(qū)動智能小車行進，實現(xiàn)智能小車的移動控制[13]。當智能小車開始移動時，運動控制模塊發(fā)送準備接收圖像信息的信號到視覺感知模塊，驅(qū)動視覺相機識別鴿子數(shù)量和喂料槽位置，并將識別結(jié)果反饋給STM32單片機。當進料管道到達喂料槽前時，STM32單片機驅(qū)動繼電器控制投料執(zhí)行模塊，使飼料通過進料管道滑入喂料槽中。

在全自動循跡模式下，鴿子智能投料小車跟蹤循跡線行進至鴿籠處，感應(yīng)到橫置的循跡線時停止行進；視覺相機識別鴿子數(shù)量和喂料槽位置；STM32單片機控制投料及投料時間；完成投料后鴿子養(yǎng)殖智能投料小車繼續(xù)沿著循跡線移動至下一列鴿籠處，直至完成所有投料任務(wù)。

2? 投喂裝置

投喂裝置由料倉、投料裝置和進料管道等組成，結(jié)構(gòu)如圖3所示。

單位時間的漏料量通過投料裝置的調(diào)節(jié)手柄來調(diào)節(jié)。當投料裝置的直流電機啟動后，葉輪旋轉(zhuǎn)將料倉內(nèi)的飼料通過進料管道導流到喂料槽中。

2.1? 投料量測試

鴿子養(yǎng)殖智能投料小車通過12 V 20 AH的鋰電池供電。經(jīng)測試，當鋰電池電壓降到10 V以下時，電池耗電較快且無法使3個投料裝置的直流電機都正常工作。當鋰電池供電電壓為10 V時，以鴿子數(shù)量為參考，投料量和投喂時間的線性變化較為穩(wěn)定，故3個投料裝置直流電機的供電電壓均選為10 V。在每個籠室中隨機放入1～4只鴿子，對投料裝置進行實驗測試，得到投料量和投喂時間的關(guān)系曲線如圖4所示。

由圖4可知，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車按照平均每次約17 g的投料量進行投喂，每只鴿子的平均投喂時間約為1 s，投喂啟動時間約為1 s（鴿子養(yǎng)殖智能投料小車啟動后初次落料時，會先往投料裝置內(nèi)填充飼料）。

2.2? 投料控制

料倉檢測模塊通過料倉內(nèi)的超聲波傳感器來檢測料倉頂端與飼料平面的距離，以此監(jiān)測飼料的剩余量，并通過串口通信向STM32單片機發(fā)送信號。信號分為少（0～62.35 mm）、中（62.35～169.7 mm）、滿（大于169.7 mm）3種，分別對應(yīng)“Low”、“Mid”、“Ful”，顯示在OLED屏幕上。

3? 智能小車

智能小車主要由車架、鏈條、托架、車輪、軸承、鏈輪、減速器和伺服電機等組成，如圖5所示。智能小車采用的鏈式差速驅(qū)動與轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)，可適應(yīng)工作負載大、運行時間長、環(huán)境惡劣的工況條件。

對角線布置的伺服電機和減速器為智能小車提供動力，通過鏈傳動實現(xiàn)智能小車的前進、后退和差速轉(zhuǎn)向等功能。伺服電機選用TSDA-C11A-04C，功率為0.4 W，動力輸出軸轉(zhuǎn)速為n = 3 000 r/min，配套減速器的減速比為1∶40。為了增加智能小車的安全性，在遙控模式下，增設(shè)轉(zhuǎn)彎“自鎖”功能。開啟“自鎖”功能后，小車無法轉(zhuǎn)彎，防止搖桿誤操作等使智能小車突發(fā)運動。

為了實現(xiàn)智能小車在全自動循跡模式下的運動控制，需對其進行運動學模型建模。將智能小車在空間的運動簡化為在平面坐標系XOY上的運動，智能小車運動學簡化模型如圖6所示。

圖6中和分別為智能小車左右兩側(cè)的線速度，與智能小車的質(zhì)心速度同向時為正，反向時為負；為與坐標系X軸正方向的夾角；B為左側(cè)輪與右側(cè)輪中心距離。

智能小車的狀態(tài)運動方程為

當時，智能小車直線行進；當時，智能小車右轉(zhuǎn)向行進；當時，智能小車左轉(zhuǎn)向行進，當時，智能小車在原地打轉(zhuǎn)。

運動控制模塊通過安裝在智能小車前的紅外傳感器進行移動控制反饋，控制伺服電機的啟停與差速轉(zhuǎn)向，使智能小車保持在循跡線上。運動控制模塊的循跡程序設(shè)有直行、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、喂料和停止5種狀態(tài)。假設(shè)智能小車行走在喂料槽的右側(cè)方向為正，五路紅外傳感器在正方向從左向右分別為L2、L1、M、R1、R2，邏輯為1表示識別到循跡線，邏輯為0表示沒有識別到循跡線，循跡模式流程如圖7所示。

當只有紅外傳感器M輸出1時，智能小車退出流程繼續(xù)前行。當智能小車小幅偏移循跡線時，將進行小幅度偏移修正，若紅外傳感器L1輸出1，則智能小車右轉(zhuǎn)修正直至只有紅外傳感器M輸出1；若紅外傳感器R1輸出1，則智能小車左轉(zhuǎn)修正直至只有紅外傳感器M輸出1。當智能小車大幅偏移循跡線時，將進行大幅度偏移修正，若紅外傳感器L2輸出0，則智能小車自旋右轉(zhuǎn)修正直至R1輸出1，再進入向右小幅度偏移修正環(huán)節(jié)；若紅外傳感器R2輸出0，則智能小車自旋左轉(zhuǎn)修正，直至L1輸出1，再進入向左小幅度偏移修正環(huán)節(jié)。

4? 視覺識別

4.1? YOLOv7深度學習模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

視覺感知模塊采用YOLOv7深度學習模型識別鴿子數(shù)量和喂料槽位置。該模型主要包括主干網(wǎng)絡(luò)（Backbone）、頸部（Neck）和頭部（Head）等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖8所示。

主干網(wǎng)絡(luò)對圖像數(shù)據(jù)進行融合，得到融合數(shù)據(jù)集；頸部網(wǎng)絡(luò)將視覺相機拍攝的鴿子和喂料槽圖像進行特征合并，并將圖像特征傳輸給頭部網(wǎng)絡(luò)；頭部網(wǎng)絡(luò)利用損失函數(shù)引導學習過程，從而選出合理的計算結(jié)果。在YOLOv7的檢測程序中加入結(jié)果計數(shù)指令，通過統(tǒng)計計數(shù)識別的目標標記框，得到鴿子數(shù)量。

4.2? 評估指標

為了評估YOLOv7深度學習模型的識別性能，采用準確率（Precision， P），召回率（Recall， Rc）作為評價指標，并以綜合評價指標（F1）作為準確率和召回率的評估值。

式中：TP 為正確識別鴿子的數(shù)量，F(xiàn)P為將非鴿子目標錯誤識別為鴿子的數(shù)量，F(xiàn)N為誤將鴿子識別為背景的數(shù)量。

4.3? 數(shù)據(jù)集

鴿子和喂料槽圖像數(shù)據(jù)集拍攝于某鴿子養(yǎng)殖場與實驗室模擬場景，其中在養(yǎng)殖場拍攝的1 000幅圖像用于訓練，實驗室模擬場景拍攝的300幅圖像用于測試。

利用相機平移拍攝某鴿子養(yǎng)殖場的鴿子和喂料槽的圖像數(shù)據(jù)，盡可能地記錄鴿子在鴿籠內(nèi)的姿態(tài)，同時將喂料槽包含在圖像中，便于后續(xù)的標記工作。

實驗室模擬場景如圖9所示，其最大程度地復現(xiàn)真實的鴿子養(yǎng)殖場景。將若干形態(tài)不同的鴿子隨機放入鴿籠，以鴿子的種類、朝向、數(shù)量作為變量，每拍攝一幅鴿子圖像改變一個變量，以此盡可能地突出鴿子的外表形態(tài)特征。同時，盡量多做部位遮擋，使圖像中既有全身的鴿子，也有被部分遮擋的鴿子，以便訓練的YOLOv7深度學習模型能精確地識別鴿子數(shù)量。

4.4? 訓練與結(jié)果

將鴿子和喂料槽圖像進行標記后上傳至服務(wù)器進行模型訓練，服務(wù)器參數(shù)如表1所示。

基于YOLOv7深度學習模型，在服務(wù)器的Ubuntu系統(tǒng)進行模擬訓練。訓練出的模型在室內(nèi)正常光照與弱光照下識別鴿子和喂料槽的準確率、召回率、F1值分別如表2、3所示。

由表2、3可知，訓練后的YOLOv7深度學習模型在室內(nèi)正常光照下識別準確率為93.36%，在弱光照條件下識別準確率為78.57%，說明該YOLOv7深度學習模型具有較高的識別準確率。

5? 實驗分析

5.1? 場景實驗

雖然圖9所示的實驗室模擬場景在雜亂環(huán)境下有利于模型準確率的測試，但該場景不利于鴿子養(yǎng)殖智能投料小車進行投料距離實驗和運行精度測試。為了測試鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的最佳工作狀態(tài)，搭建了如圖10所示的模擬實驗場景，分別開展最佳投料距離實驗和運行精度測試，并記錄鴿子養(yǎng)殖智能投料小車在各階段的運行和停留時間。實驗場景光照控制在300 Lux，在每個籠室中隨機放入0～4只鴿子，并清空喂料槽。每只鴿子每天投喂飼料4次[14]，每次投喂飼料約17 g。

5.2? 最佳投料距離實驗

當智能小車停在鴿籠前時，進料管道不一定對準喂料槽。為使飼料全部落在喂料槽內(nèi)，測試進料管道與鴿籠的距離。將智能小車與鴿籠的距離從240 mm開始不斷縮短，每縮短5 mm進行一次投料，若有飼料沒落入喂料槽中，則繼續(xù)縮短距離。當智能小車與鴿籠的距離為210～225 mm，進料管道與鴿籠的距離為75～90 mm時，進料管道恰好對準喂料槽，飼料全部進入喂料槽內(nèi)。

5.3 運行精度測試

設(shè)鴿籠每個籠室內(nèi)有4只鴿子，對鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的運行精度進行測試。將循跡線布置在距離鴿籠240 mm處；第一條橫置的循跡線布置在第一列鴿籠的中心位置前500 mm處，每隔500 mm橫置一條循跡線，且橫置的循跡線數(shù)量等于待識別的鴿籠列數(shù)加一。本實驗鴿籠列數(shù)為4，故橫置的循跡線為5條。分別記錄智能小車從上一列鴿籠行走至下一列鴿籠的時間、每列鴿籠的停留時間、鴿子數(shù)量識別準確率。運行精度測試重復4次，測試平均值如表4所示。

由表4可知，智能小車從上一列鴿籠行走至下一列鴿籠的時間約為3.1 s，每列鴿籠平均停留的時間約為3.9 s。

鴿子人工飼養(yǎng)時，飼養(yǎng)員對每個籠室的平均投料時間為3 s，每一列鴿籠平均投料所需時間約為9 s；從一列鴿籠移步到下一列鴿籠所需時間約為1.8 s。考慮到智能小車的穩(wěn)定運行，并確保進料管道的飼料完整滑出，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車在投料前、投料后均需約0.5 s的緩沖時間。鴿子養(yǎng)殖智能投料小車投料一列鴿籠所需時間為8 s，飼養(yǎng)員投料一列鴿籠所需時間為10.8 s，飼養(yǎng)效率提升了26%。考慮到鴿子養(yǎng)殖智能投料小車可以保持較長時間的穩(wěn)定準確投料，而人工飼養(yǎng)投喂會因飼養(yǎng)員疲勞導致效率降低，且人工難以把握投料量的精準度。綜上所述，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車在飼養(yǎng)效率上高于人工飼養(yǎng)，且隨著鴿籠列數(shù)的增多和每個籠室鴿子數(shù)量的增加，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的飼養(yǎng)效率會更高。

6 ?結(jié)論

1） 相比于人工飼養(yǎng)，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車通過視覺識別鴿子數(shù)量進行精準投料，可減少飼料浪費，飼養(yǎng)效率提升了26%，減少了勞動力成本，具有一定的實用價值。

2） 智能小車通過遙控器操作或跟蹤循跡線自動完成行進、轉(zhuǎn)彎和識別喂料等一系列流程，并可以切換遙控和全自動循跡兩種工作模式。

3） 實驗結(jié)果表明，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車在全自動循跡時，鴿子和喂料槽的識別準確率達到93.36%，符合鴿子養(yǎng)殖業(yè)精細飼喂的要求。

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