Technology for non-contact assessment of the udder physiological state for early diseases diagnosis

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The results of a study on the creation of technology for non-contact detection of local temperature changes in the skin of the udder and teats are presented. The focus of the technology is the early diagnosis of mastitis in cows, since this disease of the udder is one of the most common and causes great damage to dairy farming, leading to a decrease in milk yield. The technology makes it possible to determine the temperature increase in local areas of the udder skin, to carry out early diagnosis and reduce additional costs associated with the treatment of mastitis. This paper presents an algorithm for non-contact temperature diagnostics of local areas of the skin of the udder of cows using 3 thermal imaging modules that allow you to receive thermograms simultaneously from all local areas of the skin of the udder. We have derived formulas for the main parameters of thermal imaging modules for their location relative to each other. Data collection can be carried out both in the dynamic and in the static position of the animal. This algorithm assigns one of 3 possible statuses to the animal: “healthy”, “suspicion of subclinical mastitis”, “suspicion of clinical mastitis”.

Sobre autores

S. Yurochka

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: arty.hv@gmail.com

D. Pavkin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

I. Pekhalskiy

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

A. Khakimov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

A. Polikanova

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Bibliografia

  1. Абдрахманов Т.Ж. Изучение физико-химических показателей молока при субклиническом мастите коров // Наука и образование. 2022. №1-1 (66). С. 86-92.
  2. Зубова Т.В., Колокольцева Е.А., Прохоров О.Н., Сапарова Е.И. Сравнительная эффективность применения препарата белмаст и раствора стрептоцида при лечении коров, больных субклиническим маститом // Успехи современной науки. 2017. №4 (2). С.139-141.
  3. Коба И.С., Степанишин В.В., Новиков Е.Н., Скориков А.В. Особенности формирования антимикробной резистентности микроорганизмов на животноводческих комплексах при маститах у коров // Ветеринария, зоотехния и биотехнология. 2021. №10. С.55-62.
  4. Ларионов Г.А., Вязова Л.М., Дмитриева О.Н. Динамика поражения четвертей вымени коров при субклиническом мастите в период лактации // Аграрный вестник Урала. 2015. № 4(134). С. 45-49.
  5. Прожерина Ю. Современная экологическая проблема. Фармацевтические отходы // Водоочистка. 2018. №. 11. С. 54-62.
  6. Семина Л.К. Индикация кокковой микрофлоры в секрете вымени больных маститом коров // Проблемы ветеринарной санитарии, гигиены и экологии. 2018. №. 3. С. 56-60.
  7. Тогобицкая Д.Р. Совершенствование комплексных лечебно-профилактических мероприятий при мастите коров в условиях Республики Башкортостан: дис. … канд. вет. наук: 06.02.06: защищена 22.05.2019 / Диана Ривхатовна Тогобицкая. Саратов, 2019. 155 с.
  8. Халипаев М.Г., Сакидибиров О.П. Диагностика и лечение субклинического мастита у коров // Проблемы развития АПК региона. 2019. №3(39). С 202-206.
  9. Berry R.J., Kennedy A.D., Scott S.L., Kyle B.L. Daily variation in the udder surface temperature of dairy cows measured by infrared thermography: Potential for mastitis detection // Canadian journal of animal science. 2003. Vol. 83. 4. PP. 687-693.
  10. Borah S., Soren S., Pame K. at al. Application of infrared thermography for animal health study // Emergent Life Sciences Research. 2022. Vol. 8. PP. 152-157.
  11. Byrne D.T., Berry D.P., Esmonde H., McHugh N. Investigation of the relationship between udder quarter somatic cell count and udder skin surface temperature of dairy cows measured by infrared thermography // J Anim Sci. 2018. Vol. 96(10). PP. 4458-4470.
  12. Hirutski I.I., Rakevich Y.A., Stankov A.G. Selection of the information parameter for the thermography method of diagnostics of dairy cows mastitis // Mechanization in agriculture & Conserving of the resources. 2021. Т. 67. №. 1. PP. 14-18.
  13. Hovinen M., Siivonen J., Taponen S. et al. Detection of clinical mastitis with the help of a thermal camera // J Dairy Sci. 2008. Vol. 91(12). 4592. doi: 10.3168/jds.2008-1218.
  14. Metzner M., Sauter-Louis C., Seemueller A. at al. Infrared thermography of the udder surface of dairy cattle: Characteristics, methods, and correlation with rectal temperature // Veterinary Journal. 2014. Vol. 199. PP. 57-62.
  15. Pampariene I. Thermography based inflammation monitoring of udder state in dairy cows: sensitivity and diagnostic priorities comparing with routine California mastitis test // Journal of Vibroengineering. 2016. Vol. 18. No. 1. PP. 511-521.
  16. Rizanov S., Yakimov P., Stoynova A., Bonev B. The Role of Thermography in Cattle Smart Farming: A Review // 2022 XXXI International Scientific Conference Electronics (ET). 2022, PP. 1-6. doi: 10.1109/ET55967.2022.9920269.
  17. Sathiyabarathi M., Jeyakumar S., Manimaran A. et al. Infrared thermal imaging of udder skin surface temperature variations to monitor udder health status in Bos indicus (Deoni) cows // Infrared Physics & Technology. 2018. Vol. 88. PP. 239-244.
  18. Wollowski L., Bertulat S., Kossatz A., Heuwieser W. Short communication: Diagnosis and classification of clinical and subclinical mastitis utilizing a dynamometer and a handheld infrared thermometer // Journal of Dairy Science. 2019. Vol. 102(7). PP. 6532-6539.
  19. Zaninelli M., Redaelli V., Luzi F. et al. First Evaluation of Infrared Thermography as a Tool for the Monitoring of Udder Health Status in Farms of Dairy Cows // Sensors 2018. Vol. 18. 862.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».