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电子信息化在养猪生产上的应用及前景

物联网+是当前各行各业的热门话题。养猪业的物联网+实质上就是电子信息化在养猪业上全面应用。非洲猪瘟的广泛传播,猪场生物安全防控成为养猪的首要工作;另外,自动化、高效化、智能化也是养猪业发展的必然之路,因此养猪业发展离不开电子信息化技术和设备的使用。电子信息化在养猪生产中的应用主要包括:⑴对防疫重点位置的视频监控,⑵对猪群健康度的监控,⑶育种数据自动采集,⑷猪只生活环境控制与优化,⑸母猪发情鉴定及分娩监控等。笔者就电子信息化在养猪生产中这几点的应用情况及前景谈点粗浅的看法,以供参考。

监控防疫关键位置,保证出入可追溯

猪场的防疫重点是监控好猪场的“五进五出”,即:人员、饲料、药物疫苗、猪只、车辆等。要做好相应环节的防控,除了做好人员、物资、车辆的消毒之外,要保证每个环节不出纰漏,重点环节视频监控必不可少,如车辆洗消中心、猪场大门进出口、饲料车出入点、物质消毒间等地方,做到所有进入猪场的人员、物资、猪只做到可追溯,从而可以根据视频监控的历史图像和数据,不断改进和优化相关流程,确保生物安全执行到位。

监控猪群活动情况,保证猪群健康度

现在都是集约化猪场,一栋猪舍里面有上千头猪只。传统的靠人力去巡栏,查看猪群状况,在高效场是费时费力且效果不佳,因为人的时间和精力有限。为了达到更好的效果,高效化猪场都采用视频监控猪群活动情况,猪舍里面布设能全方面监控猪群状况的视频监控系统,饲养人员可以每天早中晚3-4次通过监控视频全面查看猪群各时间段的活动情况,发现异常猪只再到对应位置仔细检查、诊断,做到异常猪只早发现、早治疗和早处理,保证整个猪群的健康。

育种数据采集自动化,提高准确性和效率

猪育种数据采集是进行遗传评估的基础,育种数据的准确性影响遗传评估准确性,因此提高育种数据采集的准确性是育种的重要工作之一。传统的现场育种数据采集主要靠人工测定和人工收集,如打耳缺、读耳号、称体重、测定背膘和眼肌面积、体型评分等,人工测定及读耳号一是不熟悉的员工容易出错,二是测定数据会因测定人员不同有不同的偏差,三是人工测定费时费力,影响测定数据准确性。

使用电子信息化技术和设备是解决这些问题的最好手段。批量识别电子耳标系统的使用,在批量转猪或者销售种猪时,不用人工读耳号,可以提高种猪耳号识别准确性,也可以使用电子读数地磅,猪只体重自动上传到管理系统,可以提高劳动效率。自动测定设备的研究和使用,需要前期收集猪只的体重、体长、体高、胸围、腹围等数据,根据体重、日龄、体长、体高等性状的测定数据构建体重等指标的回归模型,然后再根据自动设备测定的图像获得相应性状的测定数据,这些数据可以直接与生产管理和遗传评估系统对接,数据自动上传到系统,达到不用人工测定和输入数据的目的,从而提高数据准确性和劳动效率。

控制与优化猪只生活环境,提高生产性能

传统的猪舍都是开放式的,猪舍环境受天气情况影响大,南方夏天的热应激和北方冬天冷应激影响猪只生长发育,从而影响猪只的生产性能。高效养猪场猪舍都是全封闭,猪舍内的温度和湿度可以通过风机、水帘等设备来调控,但判定猪舍的温度,湿度,二氧化碳、二氧化氮、氨气等有毒有害气体的浓度也非常重要。现在使用各类环控器来监测这些有毒有害气体的浓度,结合猪只的生长发育数据,可以建立这些指标的一个适合猪只生长发育的模型,当环境指标超过预警值时,系统会报警,管理人员就会及时到现场查看,检查出现问题的地方,及时维修,保证猪舍环境适宜猪只生长。

监控母猪发情鉴定及分娩,减少人力成本

母猪发情鉴定是养猪生产关键环节,其成功与否与母猪产出直接相关。传统母猪发情鉴定都是人赶着公猪到母猪身边,发情盛期母猪闻到公猪气味产生静立反射。该项工作费时费力,而且公猪与母猪直接接触,容易引起疾病的传播,尤其是现在,公猪诱情或查情已不为多数人接受。

现在有些公司采用公猪性激素、或公猪尿液刺激母猪发情或查情,然后再配套视频监测母猪的外阴水肿情况,红外线测定体温变化,母猪的运动情况等,收集大量数据,再分析获得母猪的发情模型。后期可以根据母猪的相关症状,结合该模型来智能判定母猪是否发情。这样可以不使用公猪查情,减少人为查情工作量和疾病传播可能性。

母猪分娩预警及产程监控系统的开发和利用。使用摄像头及RFID,在达到母猪分娩日期时提供预警,根据视频图片判断母猪具体的分娩时间,并监控母猪产程情况,有需要助产的及时发出预警,保证人工助产及时到位,并自动记录产出总仔数、活仔数、死胎数、木乃伊数等,达到母猪分娩预警及产程监控,提高工作效率。

总之,电子信息化在高效养猪场的应用广泛,主要是在生物安全监控、猪舍内部环境监控、育种数据采集自动化、母猪发情及分娩环节监控等方面。随着电子信息化技术和设备的升级,视频图像分析技术的发展,电子信息化技术在养猪生产商的应用会更加广泛,加上人工智能设备的利用,养猪生产会升级到自动化、高效化、智能化。


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