Эффективность фотолюминесцентного метода контроля гомогенности кормовых смесей в животноводстве

Провели анализ спектральных систем оценки для контроля гомогенности кормовых смесей. (Цель исследования) Изучить оптические люминесцентные свойства основных составляющих кормовых смесей в ультрафиолетовом и видимом диапазонах и разработать методику фотолюминесцентного контроля их качества. (Материалы и методы) Исследовали две группы компонентов кормовой смеси: гранулированный комбикорм и кукурузный силос. Спектральные характеристики измеряли на спектрофлуориметре «Флюорат-02-Панорама». Установили спектры возбуждения при синхронном сканировании и на их основе определили спектры фотолюминесценции по ранее апробированной методике. (Результаты и обсуждение) В спектрах возбуждения компонентов выявили основные максимумы, соответствующие длине 362 нанометра и 424 нанометра. Определили, что все характеристики фотолюминесценции одномодальны, а измеренные кривые для каждой длины волны возбуждения качественно схожи, но различаются количественно: например, различие потоков комбикорма и светлого силоса составляет 2,4 раза при длине 232 нанометра, 2,8 раза – при 424 и 3,8 раза – при 362 нанометрах. Рекомендовали использовать для возбуждения опытной пробы кормосмеси излучение длины волны 362 нанометра, а фотолюминесценцию регистрировать в диапазоне 390-540 нанометров. Описали этапы методики экспресс-контроля качества смешивания: начальная градуировка по люминесценции комбикорма, пробоподготовка, возбуждение люминесценции смеси, регистрация потока люминесценции, усиление фотосигнала и его обработка по алгоритмам диагностики, после чего следует либо кормораздача, либо продолжение смешивания с повторным экспресс-контролем. (Выводы) Предложили методику оценки качества смешивания компонентов кормовой смеси, которая может быть реализована с помощью компактного спектрального прибора. Выявили, что использование предлагаемого метода в технологическом процессе приготовления кормовой смеси позволит снизить энергетические затраты на смешивание кормов.

1. Shurygin B., Solovchenko A., Chivkunova O., Solovchenko O., Dorokhov A., Smirnov I., Khort D., Astashev M.E. Comparison of the non-invasive monitoring of fresh-cut lettuce condition with imaging reflectance hyperspectrometer and imaging pam-fluorimeter. Photonics. 2021. 8(10). 425.

2. Burmistrov D.E., Ignatenko D.N., Lednev V.N., Gudkov S.V., Pavkin D.Y., Khakimov A.R., Nikitin E.A., Lobachevsky Y.P., Zvyagin A.V. Application of optical quality control technologies in the dairy industry: an overview. Photonics. 2021. 8(12). 551.

3. Fountas S., Carli G., Sorensen C.G., Tsiropoulos Z., Cavalaris C., Vatsanidou A., Liakos B., Canavari M., Wiebensohn J., Tisserye B. Farm management information systems: Current situation and future perspectives. Computers and electro nics in agriculture. 2015. 115. 40-50.

4. Дорохов А.С., Белышкина М.Е. Агроклиматическая характеристика регионов нечерноземной зоны российской федерации и оценка пригодности для возделывания современных раннеспелых сортов сои // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2021. N3(55). С. 34-39.

5. Zi L., Cong X., Peng Y., Chen X. RGB-D Saliency Object Detection Based on Adaptive Manifolds Filtering. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2020. 586. 174-181.

6. Bezen R., Edan Y., Halachmi I. Computer vision system for measuring individual cow feed intake using RGB-D camera and deep learning algorithms. Computers and electronics in agriculture. 2020. 172. 105345.

7. Muller A.F., Rukin I., Falldorf C., Bergmann R.B. Multicolor Holographic Display of 3D Scenes Using Referenceless Phase Holography (RELPH). Photonics. 2021. 8(7). 247.

8. Zhou W.L., Yuan C.L. Model of Image Color Difference and Partial Based On RGB Color Distribution Measuring. International journal of grid and distributed computing. 2016. 9(8). 231-239.

9. Rego G., Ferrero F., Valledor M., Campo J.C., Forcada S., Royo L.J., Soldado A. A portable IoT NIR spectroscopic system to analyze the quality of dairy farm forage. Computers and electronics in agriculture. 2020. 175. 105578.

10. Buza M.H., Holden L.A., White R.A., Ishler V.A. Evaluating the effect of ration composition on income over feed cost and milk yield. Journal of dairy science. 2014. 97(5). 3073-3080.

11. Bargo F., Muller L.D., Delahoy J.E., Cassidy T.W. Milk response to concentrate supplementation of high producing dairy cows grazing at two pasture allowances. Journal of dairy science. 2002. 85(7). 1777-1792.

12. Bloch V., Levit H., Halachmi I. Assessing the potential of photogrammetry to monitor feed intake of dairy cows. Journal of dairy research. 2019. 86(1). 34-39.

13. Krawczel P.D., Klaiber L.M., Thibeau S.S., Dann H.M. Technical note: Data loggers are a valid method for assessing the feeding behavior of dairy cows using the Calan Broadbent Feeding System. Journal of dairy science. 2012. 95(8). 4452-4456.

14. Самохвалов А.А., Вейко В.П., Леднев В.Н., Першин С.М., Федоров А.Н., Парфенов В.А., Кирцидели И.Ю., Щеголихин А.Н. Лазерная экспресс-диагностика микромицетов-биодеструкторов // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2017. N9. С. 71-77.

15. Першин С.М., Брысев А.П., Гришин М.Я., Леднев В.Н., Бункин А.Ф., Клопотов Р.В. Реконструкция нелинейного профиля давления ультразвукового пучка в воде по сигналам лидара комбинационного рассеяния // Известия Российской академии наук. Серия физическая. 2021. Т. 85. N6. С. 863-868.

16. Yanykin D.V., Burmistrov D.E., Simakin A.V., Ermakova J.A., Gudkov S.V. Effect of up-converting luminescent nanoparticles with increased quantum yield incorporated into the fluoropolymer matrix on solanum lycopersicum growth. Agronomy. 2022. 12(1). 108.

17. Sharapov M.G., Gudkov S.V., Lankin V.Z. Hydroperoxide-reducing enzymes in the regulation of free-radical processes. Biochemistry (Moscow). 2021. 86(10). 1256-1274.

18. Grinberg M.A., Balalaeva I.V., Gromova E., Sinitsyna Y., Sukhov V., Vodeneev V., Gudkov S.V. Effect of chronic β-Radiation on long-distance electrical signals in wheat and their role in adaptation to heat stress. Environmental and Experimental Botany. 2021. 184. 104378.

19. Bashilov A.M., Efremenkov I.Y., Belyakov M.V., Lavrov A.V., Gulyaev A.A., Gerasimenko S.A., Borzenko S.I., Boyko A.A. Determination of Main Spectral and Luminescent Characteristics of Winter Wheat Seeds Infected with Pathogenic Microflora. Photonics. 2021. 8. 494.

20. Simakin A.V., Ivanyuk V.V., Gudkov S.V., Dorokhov A.S. Photoconversion fluoropolymer films for the cultivation of agricultural plants under conditions of insufficient insolation. Applied Sciences (Switzerland). 2020. 10. N22. 1-10.

21. Ivanyuk V.V., Shkirin A.V., Belosludtsev K.N., et al. Influence of fluoropolymer film modified with nanoscale photoluminophor on growth and development of plants. Frontiers in Physics. 2020. 8. 1-6.

22. Semenova N.A., Smirnov A.A., Grishin A.A., et al. The effect of plant growth compensation by adding silicon-containing fertilizer under light stress conditions. Plants. 2021. 10. N7. 1287.