Системы и методы оценки гомогенности кормовых смесей для сельскохозяйственных животных

За последнее десятилетие кормление сельскохозяйственных животных и птицы сбалансированными кормовыми смесями на промышленных предприятиях показало свою эффективность в части повышения продуктивности и поддержания здоровья. В связи с этим контроль гомогенности кормовых смесей (качество смешивания компонентов, входящих в состав) является одним из наиболее значимых технологических вопросов современного животноводства.

Гомогенность кормовых смесей обеспечивает равномерное распределение питательных веществ и компонентов корма в рационе. Неравномерность в распределении может привести к неправильному питанию животных и снижению их продуктивности.

Качественное смешивание корма способствует более полному и эффективному усвоению питательных веществ. Это позволяет животным получать все необходимые питательные вещества в правильных пропорциях, что способствует их здоровью, росту и развитию. Равномерное распределение питательных веществ в рационе позволяет животным максимально использовать их потенциал и достичь оптимальной продуктивности. Поэтому достижение надлежащей степени контроля смешивания комбикормов и определения их однородности — одна из основных задач для производителей кормовой продукции.

Важно отметить, что вопросы гомогенности кормов и их влияния на животноводство являются актуальными и широко обсуждаются в научных и практических кругах. Многие организации и ученые по всему миру проводят исследования и разрабатывают рекомендации по улучшению гомогенности кормов и оптимизации питания животных.

Ряд исследований и практические опыты показывают, что гомогенность кормов оказывает прямое влияние на пищеварение, усвоение питательных веществ и общее здоровье животных. Неравномерное распределение питательных веществ может привести к недостаточному питанию, неравномерному росту и развитию животных, а также возникновению проблем со здоровьем.

Материалы и методы исследования

На начальном этапе был произведен предварительный анализ современных публикаций в международных журналах Journal of dairy science, Robotics and autonomous systems и Agriculture. Далее были проанализированы функциональные возможности современного аналитического оборудования мировых производителей, используемого в сельском хозяйстве.

Рассмотрены технические решения экспонатов отраслевых выставок, а также сопроводительная документация.

Изучены существующие методики определения гомогенности кормовых смесей для сельскохозяйственных животных, определены преимущества и недостатки.

Результаты и обсуждение

Привычное выражение «однородный комбикорм» вводит в заблуждение как производителей, так и зоотехнические службы предприятия. Показатель, отражающий однородность распределения по комбикорму некоторого индикаторного вещества, не является характеристикой однородности смеси, поскольку не отражает распределение по ней других компонентов. Вопросу однородности кормов посвящается много исследований, но при этом в большинстве из них авторы не указывают число частиц в используемых индикаторных веществах, не всегда указывают природу индикаторного вещества, не приводят гранулометрическую характеристику основной смеси, а также ряд других физических характеристик смешиваемых веществ. Не указываются характеристики смесителей и объем их заполнения. В результате при отсутствии подробного описания условий экспериментов трудно объяснить часто противоречивые выводы, к которым приходят авторы, что вводит в заблуждение практических работников.

Существенный вклад в развитие исследований по повышению качества комбикормов, в том числе в части равномерного распределения питательных веществ, внесли российские ученые В.А. Афанасьев, JI.C. Кожарова, Н.И. Кузнецов, Я.Ф. Мартыненко, П.Н. Миончинский, Т.М. Околелова, И.Г. Панин, А.Д. Пелевич, Н.П. Черняев, O.E. Щербакова и другие исследователи. Однако и до нынешних дней данная проблема пока еще не решена.

В настоящее время существует большое количество коммерческих решений для анализа однородности кормов — как для лабораторной диагностики, так и для использования в полевых условиях в виде портативных анализаторов. Для оценки качества, как правило, требуется специализированная лаборатория, которая является довольно дорогостоящей и требует значительных затрат времени и работы. Международным сотрудничеством по сближению технических требований к оценке кормовых ингредиентов (ICCF) разрабатываются и внедряются общие руководства, охватывающие технические требования к оценке кормовых ингредиентов, включая новые способы использования существующих кормовых ингредиентов. В руководящем документе рассматривается тестирование однородности кормовых ингредиентов при их включении в предназначенные для них матрицы (рыночные рецептуры ингредиентов, премиксы, корма, кормовые добавки и питьевая вода для животных), что говорит об актуальности проблемы не только у нас в стране, но и за рубежом.

Для сельскохозяйственных предприятий вопросы качества кормов особенно актуальны, ведь корма — это наибольшие финансовые потоки в структуре себестоимости продукции животноводства и птицеводства. От качества кормов зависит безопасность не только самих животных и птицы, но и людей, которые потребляют продукцию животноводства.

Сегодня усиливается не только контроль готовой животноводческой продукции, но и кормов, а также сырья, которое входит в их состав. В связи с этим у производителя кормов должна быть твердая доказательная база качества их продукции, а для этого нужны быстрые и недорогие методы контроля процесса производства, качества дорогого сырья, особенно премиксов, витаминов, аминокислот, врачебных препаратов, антиоксидантов, адсорбентов и др. Правильно рассчитать кормовую программу и составить рецептуру комбикормов для животных и птиц очень важно. Но комбикорма нужно выработать, и здесь важнейшая задача — точное дозирование и однородное смешивание всех компонентов.

Анализ литературных источников показал, что процесс смесеобразования тяжело описать математически. Большинство научных работ направлено на определение конструкционных и технологических параметров смесителей и их рабочих органов. Из вышесказанного следует, что особое внимание необходимо уделять не только процессу смешивания, но и правильной оценке гомогенности продукта на выходе из смесителя.

Известны следующие способы оценки качества смешивания материалов: весовой, рассеванием на ситах, оптический. Первый и второй способы разрешают определять коэффициент неоднородности смеси, компоненты которой различаются или по весу, или по геометрическим параметрам. При третьем способе определение концентраций ключевого компонента проводится на основе сравнительного анализа способности компонентов смеси поглощать, отбивать и преломлять свет. К недостаткам этих способов следует отнести их трудоемкость и значительные затраты времени на проведение анализа качества.

Как правило, для получения данных по качеству смешивания компонентов используют результаты определения так называемых индикаторов или микротрейсеров (МТ). К ним можно отнести хлориды (например, хлористый натрий), соединения фосфора, кальция, марганца и кобальта, а также витамины, аминокислоты, лекарственные препараты. Следует отметить, что метод применения соли как индикатора оценки качества смешивания путем определения содержания натрия или хлоридов в кормосмесях имеет серьезные недостатки, так как, во-первых, поваренную соль не всегда можно назвать микрокомпонентом (ее добавляют из расчета на 1 т от 2 до 20 кг), во-вторых, натрий и хлориды могут добавляться в корма с другими компонентами, что мешает верной оценке результатов.

П.В. Писаренко, В.E. Крикунова, Т.В. Сахно, О.А. Крикунов, Н.Н. Барашков предлагают применение для оценки качества однородности кормосмеси использовать нетрадиционные маркеры — ферромагнитные микротрейсеры, которые отвечают всем необходимым требованиям к индикаторам. Практический смысл разработанной методики с использованием ферромагнитных МТ состоит в том, что она позволяет прогнозировать отклонения от нормы любого питательного и биологически активного вещества в суточных рационах животных. Качественные результаты по определению и идентификации микротрейсеров в комбикормах могут быть получены с использованием банки Мейсона. Для количественной оценки качества смешивания и оценки уровня контаминации кормовых смесей рекомендовано использование вращательного детектора. Методика обсчета экспериментальных данных включает применение статистики Пуассона и расчет значений Хи квадрат.

В последнее время предложены новые способы оценки качества смеси. Так, в описан способ определения коэффициента неоднородности смеси трудноразделимых сыпучих материалов, различающихся по цвету, который включает определение числа проб, минимально допустимого веса пробы, отбор проб смеси, нахождение концентрации ключевого компонента в пробе, вычисление коэффициента неоднородности смеси. При нахождении концентрации ключевого компонента содержание пробы сначала распределяют равномерным слоем на ровной поверхности, фотографируют или сканируют, затем проводят компьютерную обработку изображения, представляют его в виде массива чисел, каждый элемент которого выражен пикселем, а значение соответствует цвету компонента. Далее выбирают диапазон значений пикселей и присваивают все пиксели, находящиеся в этом диапазоне, ключевому компоненту, а другому — все остальные пиксели, производят подсчет пикселей, соответствующих каждому компоненту, и определяют концентрацию ключевого компонента, по которой вычисляют коэффициент неоднородности смеси.

К недостаткам способа по патенту следует отнести фиксированный порог бинаризации. Все значения гистограммы яркости полутонового изображения, превышающие порог 128, считаются светлыми гранулами, а остальные — темными, что в свою очередь накладывает ограничение в оценке качества смешивания энного количества компонентов в смеси. К недостаткам следует отнести и то, что при низкой яркостной градации оцениваемых смесей или слабом освещении при фотографировании данный метод становится неэффективным.

Близкий к изложенному способ определения качества смеси описан в работе. При этом способе анализируется изображение поверхности смеси, перпендикулярной оси, вдоль которой смесь однородна. Изображение делится на пробные зоны, и концентрации ключевого компонента вычисляются как доли площадей, занимаемых этим компонентом на поверхностях пробных зон. Коэффициент неоднородности корректируется с учетом случайных колебаний числа частиц ключевого компонента на поверхности наблюдения.

К недостаткам способа по патенту следует отнести невозможность оценки многокомпонентной смеси, так как предлагается анализировать только бинарное изображение. Бинаризация по цвету имеет и недостатки, связанные с некорректной кластеризацией смесей из-за присутствия различных артефактов на фотографиях, таких как тени, границы, значительное изменение оттенков смесей и т. д.

Зарубежные ученые в своих исследованиях отмечают положительный эффект от кормления животных правильно подготовленными кормами.

Используя экспериментальный горизонтальный лопастной смеситель, A.G. Rochaab, R.N. Montanhinic, P. Dilkinb, C.D. Tamiossob, C.A. Mallmannb оценили цикл сухого смешивания с использованием аминокислот, неорганических минералов, витамина B2 и кормовых добавок, а также проверили его действие на цикле влажного смешивания аминокислот. Порошкообразные и жидкие источники метионина и лизина имели одинаковую эффективность смешивания в конце циклов смешивания. Исследование показало, что использование порошкообразных и (или) жидких промышленных аминокислот в качестве внутренних индикаторов подходит для оценки эффективности смешивания, а также времени, необходимого для получения однородных смесей в комбикормовых смесителях.

В.В. Воронин, К.А. Адигамов, Р.И. Черкасов, Р.А. Сизякин, Н.В. Гапон изложили в своих работах способ компьютерной оценки качества смеси, состоящей из нескольких компонентов сыпучих материалов с различным размером фракций. В качестве критерия оценки качества смеси принят коэффициент равномерности смешивания. Алгоритм для определения этого коэффициента основан на кластеризации К-средних. Его суть состоит в том, что на каждой итерации перевычисляется центр масс для каждого кластера, полученного при предыдущем шаге, затем векторы разбиваются на кластеры вновь в соответствии с тем, какой из новых центров оказался ближе по выбранной метрике. Алгоритм завершается при условии, если границы кластеров перестают изменяться. Коэффициент равномерности смешивания вычисляется для каждого размера фракций. Проверка данного способа доказала возможность его использования для оценки качества смеси, состоящей из нескольких компонентов с различным размером фракций.

Комплексные исследования идеальных и модельных смесей сыпучих компонентов, различающихся по цвету, с использованием коэффициентов неоднородности  и  проведенные О.В. Дёминым, Д.О. Смолиным, В.Ф. Першиным, позволили выявить ряд существенных особенностей анализа цифровых изображений поверхности смеси и на их основе определить условия частичной и полной годности исследуемой порции смеси. Предложенный подход к оценке качества смеси сыпучих материалов не требует выявления необходимого и достаточного числа частей (ячеек) разделения изображения смеси и не зависит от ее задаваемой требуемой однородности, характеризуемой каким-либо известным критерием. Использование данного метода и подхода к оценке качества смеси позволяет обеспечить непрерывный контроль качества смесеприготовления в режиме реального времени, что открывает широкие возможности для модернизации существующего производства при минимальных капитальных вложениях.

Проанализировав имеющиеся отечественные и зарубежные методики определения гомогенности, была предложена оптическая система оценки гомогенности кормов, которая основана на использовании технического зрения и методов анализа RGB-изображений, позволяющего определить степень гомогенности кормовой массы на транспортерной ленте или на поверхности смесителя раздатчика кормов.

Функциональная схема предлагаемого решения представлена на рисунке 2.

Математической основой функционирования аппаратно-программного комплекса прибора служит алгоритм, который осуществляет обработку характеристик изображения по формуле 1:

где: K  — число компонентов анализируемой кормовой смеси;  Xk — количество пикселей, на которые разделяется фиксируемое изображение, для k-го компонента кормовой смеси;  mk— центр масс векторов Si,jE Xk.

При этом качество смешивания определяется посредствам кластеризации регистрируемых изображений, определяя концентрацию k-го компонента (формула 2):

где:  1/m x n — область вычисления коэффициента качества смешивания; Yp — количество пикселей в области вычисления; Y—p — среднее значение пикселей, вычисленное по всем областям.

При обработке регистрируемых изображений системой технического зрения комбикорм воспринимается более ярким участком, так как имеет большую отражающую способность, а объемистые корма отображаются как темные участки, ввиду того что они содержат большее количество хлорофилла.

Основными преимуществами оптической системы являются высокая скорость и точность оценки качества кормов, а также возможность автоматизации процесса. Это позволяет сократить время и затраты на проведение анализа, а также минимизировать человеческий фактор.

Кроме того, использование оптической системы позволяет повысить эффективность использования кормовых ресурсов, так как точная оценка гомогенности позволяет оптимизировать рационы животных и предотвращать возможные проблемы со здоровьем и пищеварением.

Выводы

Применительно к сельскому хозяйству, в частности к животноводству, наибольший интерес конечного потребителя выражен в пользу автоматических систем определения качества смешивания кормовых смесей, которые могут обеспечивать контроль без проведения процедур пробоотбора, на поверхности смесителя или транспортерной ленты.

Наиболее перспективным методом определения качества смешивания кормовых смесей является оптический, что обосновывается существенным отличием параметров люминесценции концентрированного и объемистого корма.

Оптическая система оценки гомогенности кормов для сельскохозяйственных животных является инновационным решением, которое способствует повышению эффективности и качества животноводства. Мы уверены, что данная система будет полезной и востребованной в сельскохозяйственных предприятиях, а также способствует развитию отрасли в целом.

Об авторах

Ирина Валерьевна Миронова1, 2; доктор биологических наук, профессор

mironova_irina-v@mail.ru; https://orcid.org/0000-0002-5948-9563

Эмилия Хамзиевна Латыпова1; аспирант

Emiliya.latypova@yandex.ru; https://orcid.org/0009-0007-6794-4152

Евгений Александрович Никитин3; кандидат технических наук, старший научный сотрудник
https://orcid.org/0000-0003-0918-2990

Дмитрий Андреевич Благов3; кандидат биологических наук, старший научный сотрудник

https://orcid.org/0000-0001-7826-5197

1 Башкирский государственный аграрный университет, ул. 50-летия Октября, 34, Уфа, 450001, Россия

2 Уфимский государственный нефтяной технический университет, ул. Космонавтов, 1, Уфа, 450064, Россия

3 Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, 1-й Институтский проезд, 5, стр. 1, Москва, Россия

УДК 636.085.55
DOI: 10.32634/0869-8155-2024-382-5-56-62