Süt ölçüm ve takip istasyonu için otomasyon yazılımı geliştirme
Accessinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
Date2016
AuthorOnur, Suat
MetadataShow full item record
CitationOnur, Suat. Süt ölçüm ve takip istasyonu için otomasyon yazılımı geliştirme. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016.
Abstract
Süt sığırcılığında, hayvanların tanımlanması ve bireysel olarak süt verimlerinin ve potansiyelinin takip edilmesi, işletmenin karlılığı ve devamlılığı açısından oldukça önemlidir. Süt verimine doğrudan yada dolaylı etkisi olan faktörlerin izlenmesi ve gerekli tedbirlerin önceden alınması, verimliliğin kontrol altına alınmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada, SANTEZ proje desteğiyle geliştirilen elektronik temassız süt ölçer cihazı ile her sağılan hayvan için elde edilen ölçüm verileri kablosuz ağ sistemi ile sunucuya aktarılmaktadır. Bunun yanında, hayvanların refah ve sağlık durumları üzerinde etkili olan dış ortam ve barınak hava koşullarına ait ölçüm verileri de aynı kablosuz ağ sistemi üzerinden sunucuya aktarılmaktadır. Sunucu üzerinde geliştirilen web-tabanlı yazılım ile bu ölçüm verileri izlenebilmekte ve çeşitli grafik, liste ve hesaplamalar ile verimlilik analizleri yapılabilmektedir. Bu çalışmada verilerin toplanması için tasarlanan internet tabanlı bir model önerilmiş ve bu modelin uygulaması kısmen yapılmıştır. Sistemin donanım alt yapısını Kablosuz Algılayıcı Ağlar oluşturmakta, yazılım alt yapısında ise PHP, MySQL ve Jquery gibi internet teknolojileri kullanılmaktadır. Çalışma sonunda geliştirilen yazılım ve veri toplama sistemi sayesinde, sağım verileri otomatik olarak kayıt edilmekte, süt verimlerinin günlük, haftalık, aylık ve laktasyon dönemi boyunca izlenebilmesi sağlanmaktadır. Süt verimine etkisi olan barınak ve dış ortam hava kalitesi ve koşulları sürekli olarak ölçülmekte, kayıt altına alınmakta ve izlenmektedir. Ayrıca, subklinik mastitis gibi süt verimini düşüren hastalıkların önceden belirlenmesi için de veri madenciliği yöntemlerinden Destek Vektör Makinası kullanan bir modül eklenmiştir. Başka bir çalışmadan izin alınarak kullanılan veriler ile testler yapılmış %87 başarı oranı ile sınıflandırma yapılabildiği görülmüştür.Animal identification and monitoring of individual milk yield and potential are so significant for the profitability and sustainability of the dairy cattle farming. Monitoring of factors that directly or indirectly affect the milk yield and taking the necessary precautions beforehand will enable the control of efficiency. In this study, a contactless electronic milk measuring device developed with the support of SANTEZ project with the data obtained for each animal are transmitted to the server through Wireless Sensor Network. At the same time, data related to the outdoor and indoor weather conditions which have effects on animal welfare and health conditions are transmitted to the server with Wireless Sensor Network. Measurement data can be monitored with web-based software developed on the server and efficiency analysis can be followed and productivity analysis can be done with charts, lists, and calculations In this study, an internet-based model designed for data collection has been proposed and the application of this model has been partially done. Wireless Sensor Networks have formed the system's hardware infrastructure while some internet technologies, such as PHP, MySQL and jQuery have been used in the software infrastructure. Thanks to developed software and data acquisition system, milking data is automatically recorded, the milk yield can be monitored, daily, weekly, monthly and during the lactation period. The indoor and outdoor environment, air quality and weather conditions are continuously measured, recorded, monitored and measures are taken against heat stress or cold stress that reduce the milk yield. In addition, a module that uses Suppot Vector Machine, which is a data mining method, in order to determine diseases such as subclinical mastitis that reduces milk yield was added. Tests were conducted using data gathered from another study with permission and it was observed that the classification can be made with 87% success rate.