基于三維應(yīng)力對(duì)跛行奶牛蹄部參數(shù)的提取

劉彩霞，張 永，楊麗娟，黃 超，謝學(xué)虎

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，內(nèi)蒙古呼和浩特010018)

奶業(yè)是我國農(nóng)業(yè)的重要組成部分，其發(fā)展對(duì)促進(jìn)畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、增加農(nóng)民收入、提高國民身體素質(zhì)都具有重要意義。截至2012年末，我國奶牛的存欄量已達(dá)到1 440萬頭，乳制品生產(chǎn)量達(dá)到2 545萬t［1］。目前我國牛奶的人均消費(fèi)水平不及發(fā)達(dá)國家的1/10，所以我國是世界上最具消費(fèi)潛力的國家，奶業(yè)、奶牛養(yǎng)殖業(yè)必將進(jìn)入新的增長階段［2-3］。然而，奶牛疾病阻礙了奶業(yè)的健康發(fā)展，其中由肢蹄疾病所引起的牛跛行是僅次于乳房炎的第二大類疾病［4］。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國奶牛跛行病的發(fā)病率高達(dá)5．7% ～54．9%。它不僅導(dǎo)致牛身體狀況下降，降低牛奶產(chǎn)量，而且跛行使奶?？諔烟鞌?shù)增加約3個(gè)周期。因此，早發(fā)現(xiàn)、早治療是最有效的解決辦法。人工監(jiān)測(cè)奶牛跛行對(duì)于不斷擴(kuò)大規(guī)模的乳制品業(yè)越來越困難。奶牛的跛行會(huì)影響一些步態(tài)參數(shù)。跛行的奶牛相比于正常行走的奶牛行走緩慢，步幅較短且有更多的負(fù)重疊［5］。此外，跛行會(huì)減小奶牛對(duì)地面的峰值壓力、平均壓力、支撐時(shí)間和垂直沖量［6］，同時(shí)受影響的腿和健康的腿具有不對(duì)稱性。因此，人們可以利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取奶牛的特征參數(shù)，判斷跛行的奶牛，并對(duì)其進(jìn)行跛行評(píng)分。

常用的奶牛跛行識(shí)別方法是視覺觀察評(píng)分。牧場(chǎng)技術(shù)人員通過對(duì)牛弓背、點(diǎn)頭以及牛步履等方面的變化觀察，對(duì)牛進(jìn)行運(yùn)動(dòng)評(píng)分。該方法耗時(shí)長，工作量大，易錯(cuò)過最佳的治療時(shí)間。目前，已有一些研究嘗試自動(dòng)檢測(cè)跛行。其中，采用傳感器等采集奶牛生理及行為參數(shù)，提取與跛行有關(guān)的特征量，進(jìn)而預(yù)測(cè)奶牛的早期跛行，雖沒有干預(yù)牛的行為，操作簡(jiǎn)單，但數(shù)據(jù)量大，準(zhǔn)確率較低［7-10］。牛跛行時(shí)，較為突出的特征是背部呈弓形、步態(tài)改變等。Pluk等［11-13］根據(jù)采集牛行走時(shí)的背部圖像或獲取蹄肢運(yùn)動(dòng)軌跡，判斷奶牛跛行。Tasch等采用地面應(yīng)力和步態(tài)參數(shù)分析法，對(duì)站立奶牛［14-16］和行走奶牛［17-26］采集地面應(yīng)力數(shù)據(jù)，判斷奶牛跛行。為了提高識(shí)別率，就必須解決由于時(shí)空上肢蹄序列重疊或相近而導(dǎo)致序列分離不準(zhǔn)確、肢蹄間運(yùn)動(dòng)參數(shù)相關(guān)聯(lián)等問題。國內(nèi)關(guān)于小動(dòng)物及人的步態(tài)分析研究較多，有關(guān)奶牛跛行自動(dòng)識(shí)別方面的研究還處于起步階段，沒有較完整的資料供參考。

該研究的目的是利用薄膜三維應(yīng)力測(cè)試系統(tǒng)自動(dòng)采集奶牛自由行走時(shí)對(duì)地面的壓力信息，計(jì)算壓力中心(COP)，使用不同的識(shí)別準(zhǔn)則及閾值條件，將時(shí)空重疊的支撐相精確分離。根據(jù)測(cè)取的信號(hào)，提取支撐相對(duì)應(yīng)壓力簇下與跛行有關(guān)的地面峰值壓力、平均壓力、傳遞能量、支撐時(shí)間、步長和對(duì)稱性6個(gè)特征值，建立樣本數(shù)據(jù)庫，為后期步態(tài)分析進(jìn)而判斷跛行提供理論依據(jù)。

1 測(cè)試系統(tǒng)

測(cè)試系統(tǒng)由兩塊平行的三維應(yīng)力板作為自動(dòng)檢測(cè)奶牛跛行系統(tǒng)的主要部分，左右兩塊完全對(duì)稱的3D薄膜應(yīng)力板加裝在一塊斜坡道上，壓力板上鋪有一層厚的橡膠墊以增加奶牛行走摩擦力。在兩塊應(yīng)力板中間加裝分隔板，高度適中，邊角倒圓，防止奶牛在通過測(cè)試通道時(shí)左右肢蹄交叉串位，產(chǎn)生無效的肢蹄壓力信號(hào)。

測(cè)試系統(tǒng)放置于擠奶站的出口。每頭奶牛擠奶后從擠奶廳出口依次自由進(jìn)入測(cè)試通道，擠奶廳出口裝有射頻讀卡器，讀入通過奶牛的ID號(hào);測(cè)試通道兩側(cè)加裝護(hù)欄，基本保證奶牛進(jìn)入測(cè)試通道后沿直線行走，測(cè)試通道每次只允許一頭奶牛通過。在護(hù)欄上加裝光電傳感器，通過加裝在應(yīng)力板過道前后的兩個(gè)光電傳感器，將奶牛從壓力板開始通過到結(jié)束的一系列數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)記錄下來，同時(shí)獲取奶牛的行走速度。這樣的一系列數(shù)據(jù)代表一次試驗(yàn)。奶牛在每次試驗(yàn)前都要在固定時(shí)間稱重。測(cè)試系統(tǒng)示意圖見圖1。

圖1 測(cè)試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

基于采樣頻率測(cè)取每塊壓力板左右方向的受力(Fx)、前后方向的受力(Fy)和垂直方向的壓力(Fz)及其對(duì)應(yīng)的扭矩(Mx、My、Mz)的數(shù)據(jù)。利用MATLAB軟件預(yù)處理被記錄下的數(shù)據(jù)。為了剔除干擾信號(hào)，在接收計(jì)算機(jī)上編制濾波程序。由于地面3D應(yīng)力信號(hào)的低頻特性，濾波器設(shè)計(jì)為低通濾波。濾波器的截止頻率通過分析預(yù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)給出。該截止頻率保證有用信號(hào)的正常通過，而高頻干擾信號(hào)則被過濾掉。然后，將濾波后的支撐相進(jìn)行特征提取和分析。通過完善人機(jī)界面，計(jì)算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)接觸面應(yīng)力分布與時(shí)間曲線、支撐相壓力中心(COP)的分析、峰值壓力及對(duì)稱性曲線顯示等功能。

2 奶牛蹄肢支撐相識(shí)別與分類方法

根據(jù)牛的行走速度，每次試驗(yàn)每塊應(yīng)力板的長度允許一頭牛留下0～4個(gè)支撐相。同一次試驗(yàn)?zāi)膛Ｌ悴康乃械闹蜗?包括殘缺的支撐相)被識(shí)別且牛蹄的序列能夠被校正，最后通過計(jì)算獲得支撐相的時(shí)間—空間特征值，以進(jìn)一步進(jìn)行步態(tài)分析，判斷跛行奶牛。

2．1 壓力中心的計(jì)算 當(dāng)蹄部與應(yīng)力板接觸時(shí)，接觸面覆蓋的測(cè)力敏感元器件個(gè)數(shù)較多，通過數(shù)據(jù)采集可以獲得多個(gè)三維應(yīng)力信號(hào)?？紤]到在局部坐標(biāo)處力矩平衡的特點(diǎn)，可以由三維應(yīng)力、力矩算出施力點(diǎn)的局部坐標(biāo)值，再由局部坐標(biāo)偏離全局坐標(biāo)值即可給出施力點(diǎn)相對(duì)于全局坐標(biāo)系的坐標(biāo)值，構(gòu)成一個(gè)壓力中心。顯然，一個(gè)支撐相是由若干個(gè)壓力中心聚集在一起形成的壓力簇，即一個(gè)完整的支撐相所對(duì)應(yīng)的壓力分布。壓力坐標(biāo)計(jì)算公式［27］如下:

式中，Zoff為壓力板中心到橡膠墊表面的垂直距離;FX為沿X軸方向的力或X分力;FY為沿Y軸方向的力或Y分力;FZ為沿Z軸方向的力或Z分力。

2．2 支撐相識(shí)別及分類 創(chuàng)建一個(gè)蹄部濾波程序，測(cè)試系統(tǒng)的采樣頻率為440 Hz，設(shè)置訓(xùn)練樣本的COP速度對(duì)應(yīng)值是1 m/s，對(duì)8頭奶牛作為試驗(yàn)樣本進(jìn)行測(cè)試。

2．2．1 獨(dú)立支撐相的識(shí)別。對(duì)于奶牛單獨(dú)蹄部構(gòu)成的一個(gè)壓力簇(支撐相)，在時(shí)間、空間上與其他壓力簇沒有互相干涉，稱為獨(dú)立支撐相。屬于一個(gè)獨(dú)立支撐相簇內(nèi)各點(diǎn)的識(shí)別準(zhǔn)則為:在一個(gè)周期內(nèi)，壓力中心周圍點(diǎn)滿足 FZ(0，1，2，…，n)-FZmin＞0(FZmin=10%G，G為奶牛體重，奶牛的G從擠奶廳的體重秤獲得)且兩個(gè)相鄰的壓力中心間距dmax-|dCOPn+1

dCOP(n)|＞0(dmax為一個(gè)壓力簇內(nèi)COP之間最大的距離，dmax根據(jù)奶牛的行走速度調(diào)整)［23］，通過這兩個(gè)條件過濾，能夠確保被識(shí)別的COP的軌跡最接近一個(gè)支撐相，這樣一個(gè)支撐相就會(huì)被完整地分離出來，周邊不符合以上條件的采樣點(diǎn)被移除。

2．2．2 空間位置重疊而時(shí)間不重疊的支撐相識(shí)別。如果不同的奶牛在測(cè)試中蹄部落入同一個(gè)位置，那么可由奶牛的ID號(hào)識(shí)別。如果同一頭奶牛在測(cè)試過程中蹄部踏入同一個(gè)位置，那么按照單獨(dú)支撐相的準(zhǔn)則識(shí)別，會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)支撐相合二為一的錯(cuò)誤識(shí)別。分離空間在同一位置而時(shí)間不同的兩個(gè)壓力簇，識(shí)別準(zhǔn)則需要再加一個(gè)條件—時(shí)間間隔設(shè)為Δtmin(壓力簇之間最小的時(shí)間間隔，取值根據(jù)采樣時(shí)間、奶牛的行走速度決定)，則落在同一個(gè)位置，這樣時(shí)間差大于Δtmin的兩個(gè)壓力簇就被很好地分離為兩個(gè)獨(dú)立的支撐相。

2．2．3 空間和時(shí)間均接近(重疊)的支撐相的分離。當(dāng)一頭奶牛蹄部產(chǎn)生的支撐相序列在時(shí)間上出現(xiàn)重疊時(shí)，則COP重疊部分的軌跡是由第一個(gè)支撐相開始結(jié)束于最后一個(gè)支撐相。那么，蹄部序列則在時(shí)間上有重疊的壓力簇，重疊壓力簇的支撐見圖2。在這個(gè)周期內(nèi)，兩只蹄同時(shí)在壓力板上的垂直壓力(Fzi)將大于只有一只蹄的壓力，且兩只蹄之間的距離D(n-1)＜Dn，D(n+1)＞Dn，表示一個(gè)向前移動(dòng)的方向。這種兩個(gè)支撐相在空間、時(shí)間上均出現(xiàn)重疊，從3個(gè)壓力簇中分離的準(zhǔn)則［23］為:

式中，參數(shù)D為壓力簇間的距離。由圖2可知，F(xiàn)z曲線第一個(gè)支撐相的結(jié)束時(shí)間點(diǎn)(t1，n-1)不明，但是可以通過中間壓力簇(t1n)的結(jié)束時(shí)間得到。類似的最后一個(gè)支撐相的開始時(shí)間也可以得到，即 t1，n-1=t1n，t0，n+1=t0n，然后第 n 個(gè)壓力簇則被移除，同時(shí)n-1和n+1兩個(gè)重疊的支撐相被分離出來［23］。

2．2．4 非支撐相分離濾除。在實(shí)際中，奶牛行走時(shí)會(huì)出現(xiàn)蹄部向前邁步過程中意外接觸壓力板的情況，導(dǎo)致測(cè)試系統(tǒng)產(chǎn)生無用的壓力簇(支撐相)。因此，測(cè)試系統(tǒng)需要檢測(cè)奶牛一只蹄是否踏到一個(gè)新位置。當(dāng)蹄部意外接觸壓力板時(shí)，壓力簇的位置將在奶牛下一步踏壓力板時(shí)的預(yù)期范圍之外。如果Dn-D(n-1)大于Da小于Db，那么第n個(gè)壓力簇被舍去。在應(yīng)用的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)值中，Da為負(fù)重疊時(shí)支撐相間的最大距離，取值39～41 cm;Db為運(yùn)步時(shí)前后支撐相間(步幅)的最小距離，取值89～91 cm。

圖2 前后支撐相重疊的時(shí)間—垂直壓力示意

2．2．5 前后蹄部的支撐相分類。每個(gè)被識(shí)別的支撐相需要判斷是屬于奶牛前蹄部還是后蹄部的。如果對(duì)于一個(gè)蹄部序列，前蹄或后蹄對(duì)應(yīng)的第一個(gè)支撐相或最后一個(gè)支撐相都是完整的支撐相，如果支撐相n-1和n接近，且︱Dn-D(n-1)︱小于Da，那么之前的支撐相n-1作用于前面的蹄部，第n個(gè)支撐相則作用于后面的蹄部。

2．2．6 完整支撐相識(shí)別。由于測(cè)試系統(tǒng)的靈敏性，奶牛蹄部從接觸壓力板到離開會(huì)產(chǎn)生大量的采樣點(diǎn)，那么支撐相也會(huì)隨之增多，即在一個(gè)周期T內(nèi)會(huì)產(chǎn)生不完整的支撐相，且不完整支撐相的Fz小于Fzm(Fzm為識(shí)別一個(gè)完整支撐相的起始和結(jié)束時(shí)的最大壓力值，F(xiàn)z=10%G)。最后，進(jìn)行周期調(diào)整。所有支撐相的起始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間點(diǎn)都被校準(zhǔn)，直到Fz變?yōu)?或開始增大，而不完整的支撐相只在殘缺的部分持續(xù)延長。

測(cè)得的所有支撐相的壓力特征值只有當(dāng)COP值均在壓力的傳感器分布范圍內(nèi)是有效的。每項(xiàng)試驗(yàn)都是用來獲得一個(gè)完整的蹄部序列。如果一頭奶牛行走速度不在正常范圍內(nèi)，那么獲得的試驗(yàn)數(shù)據(jù)不是穩(wěn)態(tài)值，從而試驗(yàn)將被視為無利用價(jià)值而舍去。最后，利用計(jì)算機(jī)對(duì)所處理的支撐相進(jìn)行周期校準(zhǔn)調(diào)整，從而獲得奶牛蹄部的最終支撐相數(shù)據(jù)，以便后續(xù)提取奶牛的運(yùn)動(dòng)特征值。

3 奶牛跛行的特征值的提取

三維應(yīng)力測(cè)試系統(tǒng)通過上述程序?qū)δ膛５闹蜗嘧R(shí)別和分類，采集奶牛各個(gè)蹄部完整的應(yīng)力值、坐標(biāo)值、時(shí)間等。測(cè)試系統(tǒng)能夠自動(dòng)提取與步態(tài)相關(guān)的特征參數(shù)，并加以分類，包括各個(gè)蹄部支撐相的數(shù)目、支撐時(shí)間、牛蹄垂懸時(shí)間、行走時(shí)間、速度、周期和步幅等。測(cè)試系統(tǒng)獲得的支撐相經(jīng)過濾波后，對(duì)其參數(shù)進(jìn)行處理，可以自動(dòng)計(jì)算出奶牛行走的一些特征值，同時(shí)系統(tǒng)能夠以曲線和圖表的方式顯示出來。

3．1 確定評(píng)價(jià)奶牛跛行的支撐相特征值 奶牛行走時(shí)涉及的運(yùn)動(dòng)變量較多。為了更有效地分析奶牛步態(tài)，判斷奶牛跛行，需要從這些運(yùn)動(dòng)變量中提取影響奶牛跛行的主要步態(tài)參數(shù)。健康奶牛(或人)的正常步態(tài)是指用自我感覺最自然、最舒適的姿勢(shì)行走時(shí)的步態(tài)［28］。由表1可知，奶牛的蹄部運(yùn)動(dòng)變量(LMVs)對(duì)步態(tài)分析以及跛行判斷有重要作用。該測(cè)試系統(tǒng)從LMVs中提取實(shí)用意義較大的垂直壓力平均值(AGRF)、能量、支撐時(shí)間、步長、接觸面的垂直壓力峰值(PGRF)以及以上5個(gè)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的對(duì)稱性。6個(gè)主要特征參數(shù)作為奶牛步態(tài)分析和跛行判斷特征值。其中，當(dāng)奶牛出現(xiàn)跛行或異常情況時(shí)，步態(tài)的整體特征結(jié)果被破壞，如AGRE的對(duì)稱性被破壞(圖3)。

圖3 跛行奶牛與健康奶牛AGRE曲線

表1 健康奶牛7號(hào)和跛行奶牛5號(hào)各個(gè)蹄肢的運(yùn)動(dòng)參數(shù)

3．2 樣本測(cè)試試驗(yàn)結(jié)果 通過對(duì)8頭奶牛進(jìn)行328次的試驗(yàn)測(cè)試驗(yàn)證，平均每頭牛測(cè)試41次。其濾波程序獲得的壓力簇和支撐相數(shù)目見表2。

經(jīng)獸醫(yī)鑒定，其中一頭ID號(hào)為5的奶牛左后蹄肢跛行評(píng)價(jià)分值達(dá)到3，而測(cè)試系統(tǒng)提取的特征值見表1。從表1可以看出，5號(hào)跛行奶牛左后肢的各個(gè)參數(shù)均與健康奶牛的或其健肢有明顯差異。跛行奶牛的支撐相數(shù)目、PGRE、能量、AGRE相比于健康奶牛及其他3個(gè)蹄肢都小，而且其支持時(shí)間也短。通過對(duì)比健肢，可以很好地判斷出跛行的奶牛，且能夠確定具體跛行的蹄肢。

表2 壓力簇及支撐相數(shù)量

4 結(jié)論

由于奶牛跛行對(duì)奶牛養(yǎng)殖場(chǎng)造成重要影響，步態(tài)分析的應(yīng)用越來越廣。結(jié)合步態(tài)分析研究理論，開發(fā)出一種對(duì)奶牛支撐相進(jìn)行識(shí)別分類的方法，同時(shí)提取特征值。通過地面三維應(yīng)力測(cè)試系統(tǒng)對(duì)行走奶牛的數(shù)據(jù)采集，結(jié)合MATLAB的濾波處理，對(duì)奶牛支撐相進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，并且提取出各個(gè)蹄部的完整支撐相，再對(duì)前后支撐相進(jìn)行分類，最后對(duì)分離的支撐相參數(shù)進(jìn)行提取，選取有利于判斷跛行的6個(gè)特征值。該試驗(yàn)驗(yàn)證它能夠很好地判斷出跛行奶牛，同時(shí)確定跛腿。因此，利用測(cè)試系統(tǒng)對(duì)支撐相提取的特征值能夠作為未來奶牛步態(tài)分析、跛行評(píng)分指標(biāo)判斷，從而為早期實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)奶牛跛行，并且采取針對(duì)性的措施進(jìn)行治療提供良好的理論依據(jù)。

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