一种基于神经网络的奶牛挤奶量检测装置及其检测方法
专利汇可以提供一种基于神经网络的奶牛挤奶量检测装置及其检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于神经网络的奶 牛 挤奶 量检测装置及其检测方法，包括方管、恒流源模 块 、红外发光模块、 三极管 开关 模块、 温度 传感器 、 单片机 、 信号 滤波放大模块、无线通讯模块、射频卡模块、红外接收模块和上位机系统；红外发光模块、恒流源模块、三极管开关模块、温度传感器位于方管顶部。单片机、信号滤波放大模块、无线通讯模块、射频卡模块和红外接收模块位于方管底部。本发明系统设计中利用 近红外 光线非 接触 式测量，将神经网络的 算法 加入设计系统中，使检测更准确、快速，解决了 奶牛 挤奶量计算过程中未知干扰因素的非线性变化对计算结果的影响问题；能直接测定液体、固体、 半导体 和胶状体等样本。，下面是一种基于神经网络的奶牛挤奶量检测装置及其检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于神经网络的奶牛挤奶量检测装置，其特征在于包括方管、恒流源模块、红外发光模块、三极管开关模块、温度传感器、单片机、信号滤波放大模块、无线通讯模块、射频卡模块、红外接收模块和上位机系统；
所述方管水平放置，方管两端与牛奶传输管连接；红外发光模块、恒流源模块、三极管开关模块、温度传感器位于方管顶部；单片机、信号滤波放大模块、无线通讯模块、射频卡模块和红外接收模块位于方管底部；红外发光模块、红外接收模块和温度传感器组成信息检测模块；
所述红外发光模块由两个近红外发光管组成，两个近红外发光管均安装在方管顶部；
近红外发光管提供稳定的近红外光线；
所述恒流源模块为近红外发光管提供恒流电流，保证发光的稳定性；
所述三极管开关模块选用三极管作为控制电路开关的芯片，三极管与单片机和近红外发光管相连接，由单片机控制输入信号，当输入高电平时电路导通，反之电路断开，以此来调节近红外发光管的循环发射；
所述温度传感器用于检测装置的工作温度，温度传感器与单片机相连；
所述红外接收模块由八个红外接收管组成，其中两个红外接收管和两个近红外发光管正对安装，其余六个红外接收管每三个一组分别安装在所述两个红外接收管周围；红外接收管接收近红外发光管发射的红外光线；
所述射频卡模块，包括电子射频卡和射频读卡器，电子射频卡安装在奶牛身上；射频读卡器与电子射频卡配合用于读取奶牛身份信息，将奶牛个体流量检测信息与奶牛身份信息相对应，实现对每头奶牛奶量信息的统计，实时掌握每头奶牛的产奶情况；
所述无线通讯模块，通过电磁波信号传输的方式将红外接收管获取的电压信息、温度传感器获取的温度信息数据无线传输给上位机系统，上位机系统通过无线接收模块接收信息；
所述信号滤波放大模块由两个运算放大器组成，每个运算放大器同时放大四个信号，用于放大红外接收管中接收到的微弱电压信号；
所述单片机分别与三极管开关模块、信息检测模块、射频卡模块、无线通讯模块和信号滤波放大模块连接；单片机通过控制三极管开关模块调节近红外发光管的循环发射、通过单片机内置ADC模拟数字转换器进行A\D数据转换、通过无线通讯模块与上位机系统进行信息传输，同时单片机为系统提供计时信息；
所述上位机系统为PC机；PC机用于对接收到的数据进行处理。
2.如权利要求1所述的一种基于神经网络的奶牛挤奶量检测装置的检测方法，其特征在于步骤如下：
1)单片机控制两个近红外发光管循环发射，近红外光线透过流过方管的牛奶照射到红外接收管上，红外接收管接收红外信号，获得单股牛奶从第一个近红外发光管位置到第二个近红外发光管位置流过时所用的时间T和该股牛奶的流速v；所述时间T和流速v计算过程如下：
当红外接收管检测到流入方管的牛奶最前端经过第一个近红外发光管水平位置时，单片机定时器开启计时，当检测到牛奶最前端经过第二个近红外发光管水平位置时，保存计时器此时刻时间点T1，单位：us，当检测到牛奶末端经过第二个近红外发光管水平位置时，保存计时器此时刻时间点T2，单位：us；两个近红外发光管间距为定值H，单位：mm；牛奶传输管中单股牛奶流过方管的速度可作为恒速，则它所对应的速度；单位：mm/us:
2)单片机将步骤1)中红外接收管接收到的红外信号经过信号滤波放大模块转换成电压信号，经过单片机的A\D转换变成数字信号；与第一个近红外发光管正对安装的红外接收管采集到的信号记为U1，另外七个红外接收管采集到的信号分别记为U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8；
单片机控制无线通讯模块将采集到的U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8、温度传感器检测到的装置温度值、步骤(1)中时间T2值发送给上位机系统；上位机系统计算出牛奶厚度值dmath，单位：mm；
所述牛奶厚度值dmath计算方法如下：
根据比尔-朗伯定律知，当一束红外光线垂直通过均匀非散射的吸光物质牛奶时，在牛奶浓度c一定时，c单位：g/L，其吸光度A与牛奶dmath厚度成正比，即：
其中k为比例系数定值，k在方管中牛奶满管时用公式(2)求出；I0为入射光强度，近红外发光管型号确定以后I0为定值，牛奶浓度c可以通过现有的牛奶浓度计测出；I1为透射光强度，I0和I1单位为坎德拉,通过公式(3)计算得出：
其中信号滤波放大模块中R是定值，单位为kΩ，放大倍数n是定值；
3)由公式(2)可得：
因奶牛挤奶过程中，牛奶中存在气泡使得流过检测装置方管的为气液两相流，因此dmath的计算会存在误差，因此选用神经网络算法来预测牛奶厚度，增加检测精度，具体方法为：
上位机系统将采集到的U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8、温度传感器检测到的装置温度值和计算出的dmath这十个参数作为神经网络算法的输入，经过现有BP神经网络技术训练迭代计算得到神经网络的预测输出，即为预测的牛奶厚度dBP,单位为mm；
4)设方管宽度值为l，高长度为l，宽度和高度值单位为mm，根据公式(4)得到瞬时时刻
2
牛奶横截面积S，单位为mm：
S＝ldBP (4)
瞬时时刻牛奶流量q单位为mm3/us，q根据公式(5)得到：
q＝S·v (5)
3
根据公式(6)对上式积分得到单股牛奶的体积Vd，单位为mm：
牛奶挤奶过程挤奶器是脉动式，单头奶牛挤奶过程是由N次的单股牛奶形成的，N为单片机中计数器存储的流经方管的牛奶股数，根据公式(7)得到单头奶牛的挤奶量V，单位：
3
mm：
一种基于神经网络的奶牛挤奶量检测装置及其检测方法
技术领域
背景技术
发明内容
30、神经网络输出，31、神经网络输入层，32、神经网络隐层，33、神经网络输出层。
具体实施方式
15、16的红外光线，其接收到的数据用于牛奶厚度、流速、时间检测，红外接收管18-20、22-
24作为辅助接收管接收近红外发光管A15和近红外发光管B16的由气泡漫反射和折射的部分近红外光线，其接收到的数据用于神经网络算法)，红外接收管接收到的红外信号经过信号滤波放大模块4转换成电压信号，再由单片机6的内置ADC模拟数字转换器14变为数字信号。单片机控制无线通讯模块8将红外接收管采集到的数据、温度传感器检测到的装置温度值、单股牛奶流过方管的时间值发送给上位机系统7进行数据处理。此外奶牛个体上都佩戴有编号卡(目前牧场中从幼牛就开始对奶牛编号来区分各头奶牛身份，该卡是一种射频卡，安在牛耳上)，通过射频卡模块10的射频读卡器自动识别模块来辨别牛号，其目的是将上位机系统7获取的流量数据与具体每头奶牛对应起来。
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