鹅种蛋孵化环境监测调控关键技术装备研发

韩甲文，张燕军，缪 宏，张善文，戴 敏

(扬州大学 机械工程学院，江苏 扬州 22500)

0 引 言

我国是世界上种鹅养殖规模最大、历史最久的国家[1]。近年来，我国鹅蛋孵化行业发展稳定，雏鹅孵化量从2014 年的4.58 亿只增加到2018 年的6.47亿只，排名世界第一[2]。相比之下，鹅种蛋孵化过程中种鹅饲养精细化程度低，环境差、观察频率低、鹅种蛋存活率低，鹅育种孵化技术还较为落后[3]。基于此，提出鹅种蛋孵化质量监测调控技术，通过环境调控设备（通风、温控、净化等设备）与规模化孵化环境的时空变换特征的智能融合，建立种鹅孵化环境的数据接入、数据持久及数据运用的资源耦合关系模型，解决了鹅种蛋孵化环境的感知问题，可避免鹅种蛋大规模死胎，进而影响到种鹅养殖的收益。

1 种蛋孵化监测一体化技术研究

配置基于ZigBee 通讯模块的温度、湿度、光照传感器对环境数据进行采集，通过研究种蛋的时序空间规律分析判断鹅种蛋环境的适宜度，通过建立鹅种蛋孵化箱环境参数与鹅种蛋孵化质量的预测分析模拟模型以及基于孵化天数和鹅蛋种类的调控决策处方对温度、湿度、光照进行智能优化监测调控，同时保证蛋槽的行列间距稳定，限制鹅蛋自由度，避免脱落，并控制蛋槽的Sphere 曲面运动和通风口的阿基米德螺旋线的匀热协调的转动性能，通过气体矢量输送及蛋槽智能机械化运动相协调实现种蛋的匀热孵化。由物联网控制系统管控孵化室环境信息，其软件界面反馈参数如温度、湿度、种类、孵化天数，如图1 所示。

图1 基于环境参数与胚胎光照图像反馈的鹅种蛋孵化精准控制系统

通过采集光照鹅种蛋图像，分析鹅蛋在400 ～800 nm 波长范围内新鲜度与光特性的对应关系及健康鹅蛋所对应的敏感波长，根据透射种蛋胚胎的光影产生反射、吸收、透射、漫射后产生的频谱分布和强弱的不同，将鹅蛋分为新鲜蛋、散黄蛋、搭壳蛋、腐臭蛋、胚胎发育蛋、无精蛋等类型，采用BP神经网络对种蛋内部图像像素集进行机器学习分类，选择合适的神经元权重与偏移量，在保证准确率的同时提高检测效率。完成优质鹅种蛋孵化及其活性监测，如图2 所示，该孵化箱内挡板与蛋槽间隔放置，每个挡板的下端正中央放置图像采集设备；嵌入式系统的视频输入端连接在摄像机的输出端，同时存储分析计算机与嵌入式系统的输出端相连；每个挡板的上部放置聚焦灯，将待检测种蛋放置于蛋槽中镜头对准蛋槽上的全体种蛋，聚焦灯光室居于种蛋的下方，计算机获得采集到的图像，通过BP 神经网络对胚胎色值图像进行种类识别，提高种蛋发育情况的统计率和准确率，可依据统计情况有效改善优化种蛋发育环境，实现鹅种蛋胚胎发育情况实时检测以及在线快速连续调节孵化箱环境以实现优质高产孵化。

图2 孵化箱光照胚胎发育监测系统设备

2 结 语

本文提出一种种蛋孵化环境监测调控关键技术，研究鹅种蛋孵化过程中胚胎发育健康与环境参数的匹配设计，优化种鹅孵化环境并配置送风器、蛋槽、聚焦灯和图像采集设备的选型。研发基于多通道融合技术的实时监测与智能化控制系统，采用结构化编程中嵌入式开发技术与总线技术相结合的协同配置机制，实现环境参数（温度、湿度、亮度、氨气、氧气、二氧化碳、硫化氢、空气颗粒物等）的精准监测和智能控制、通过合理配置传感器和环境调控设备（通风、温控、净化等设备）的数量和安装方位，结合规模化孵化环境的时空特征模型，设计孵化环境的高效精准调控策略，采用单片机构成系统主控制器，多传感器数据融合技术，开发基于多源数据的孵化环境物联网监测系统，该系统包括温度、湿度、CO2、NH3、H2S、光照、空气颗粒耦合的传感器实时检测模块，通风、温控、净化三位一体的环境调控设备、记录鹅蛋孵化环境时序变换的模型的数据库拓扑系统。其工作时加热设备的起停由单片机控制继电器的开关实现，以温度调节和通风气流强度建立湿度控制关系，实现温度、湿度、气流、尘埃三位一体的云管控技术，建立自适应的特征参数在线整定机制，实现对孵化全周期内各个时间段环境质量参数以及各个体重区间环境影响系数优化，保障鹅蛋优质环境内PM2.5浓度＜4 mg/m3、CO2浓度＜1 500 mg/m3、H2S 浓度＜10 mg/m3、NH3浓度＜15 mg/m3，优化环境温度值36~38 ℃，湿度值80‰~95‰，光照强度为1 200 ~1 500 Lx，鹅蛋表面热通量178～215 W/m2，BP 神经网络识别鹅孵化种蛋类型控制误差≤5%，鹅孵化种蛋统计率≥98%。根据数据库预测模型进行温度调节，温度误差±0.1 ℃，湿度误差0.1%，光照误差±10 Lx，热通量误差±1 W/m2，保证了鹅蛋定点定量的精准控制。