[实用新型]一种超声波检测猪的肌肉脂肪含量的装置有效

专利信息
申请号: 201520282198.7 申请日: 2015-05-04
公开(公告)号: CN204788601U 公开(公告)日: 2015-11-18
发明(设计)人: 马小军;徐利;王朝军;卢纪和;孟庆利;钟景田;周海深;鲁春刚;沈军;李兴元;周波;王廷斌;王爽;周丽丽;朱元庆;孟宏;闫振伟;郑华亭 申请(专利权)人: 北京中育种猪有限责任公司
主分类号: G01G17/08 分类号: G01G17/08;G01G19/52;A61B8/00
代理公司: 北京爱普纳杰专利代理事务所(特殊普通合伙) 11419 代理人: 何自刚
地址: 100194 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 超声波 检测 肌肉 脂肪 含量 装置
【说明书】:

技术领域

实用新型涉及一种超声波检测猪的肌肉脂肪含量的装置。

背景技术

目前,用于检测猪的肌肉脂肪含量采用的装置在使用时,对猪进行称重,与超声波检测都是分开进行,操作过程中容易使得猪出现应激,从而造成测量数据不准确。

实用新型内容

本实用新型的目的在于克服上述不足,提供一种超声波检测猪的肌肉脂肪含量的装置,其使用方便。

为了实现上述目的,本实用新型采用的技术方案为:一种超声波检测猪的肌肉脂肪含量的装置,其特征在于,包括电子秤,所述电子秤具有第一置物架与支撑架,所述第一置物架上设有超声波测量装置,在所述支撑架上设有称重笼,所述称重笼相对于所述支撑架具有第一凸部与第二凸部,所述第一凸部设有第一活动门,所述第二凸部设有第二活动门,所述第一活动门与第二活动门均设有门控开关,在所述称重笼的上部设有传感器,所述传感器连接有显示器,所述显示器与所述超声波测量装置进行连接。

本实用新型的有益效果为:

结构简单,电子秤具有第一置物架与支撑架,在第一置物架上设有超声波测量装置,电子秤用于称量猪体重,超声波仪用来测定猪背膘厚度和猪眼肌面积和眼肌厚度,不会造成猪的应激,使得猪在适应状态下获得准确数据,节省时间,提高测量效率,具有使用方便的优点。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:

图1是本实用新型的超声波检测猪的肌肉脂肪含量的装置的结构示意图。

具体实施方式

如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解,硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式,而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语,故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内,本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题,基本达到所述技术效果。说明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式,然所述描述乃以说明本申请的一般原则为目的,并非用以限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。

请参照图1,本实用新型的超声波检测猪的肌肉脂肪含量的装置包括:电子秤,所述电子秤具有第一置物架130与支撑架140,所述第一置物架130上设有超声波测量装置131,在所述支撑架140上设有称重笼141,所述称重笼141相对于所述支撑架140具有第一凸部143与第二凸部144,所述第一凸部143设有第一活动门1431,所述第二凸部144设有第二活动门1441,所述第一活动门1431与第二活动门1441均设有门控开关149,在所述称重笼141的上部设有传感器133,所述传感器133连接有显示器135,所述显示器135与所述超声波测量装置131进行连接。电子秤用于称量猪体重,超声波仪用来测定猪背膘厚度和猪眼肌面积和眼肌厚度。

优选地,在所述称重笼的上部设有手闸。

优选地,在所述支撑架的下部设有滚轮,四周设有栏栅。

优选地,所述电子秤还设有第二置物架137,所述第二置物架137设有测杖或卷尺。

优选地,所述栏栅设有可折叠把手。

本实用新型在使用时,利用超声波图像来活体预测猪背最长肌肌内脂肪含量(PIMF)。首先活体测定猪的体重、10到11肋处眼肌面积、背膘厚和眼肌厚度,然后采集活体猪左侧第10肋到第13肋之间距离背中线5厘米处纵向超声波图像两张。

在超声波图像10到12肋之间选取大小为80*80像素的区域用来图像分析。纹理图像分析的重点就是通过一些数学算法对纹理特征的提取,从而对纹理进行描述和分类。分析所使用的软件为Matlab2009a,通过编写程序,分别提取直方图、灰度梯度、灰度共生矩阵、小波变换四类参数共125个图像参数。

利用SAS软件的逐步回归分析法设定引入模型的显著性水平为0.05,在模型中停止的显著水平也为0.05,以肌内脂肪含量为因变量,体重、背膘厚、眼肌面积、眼肌厚度和图像参数作为自变量。回归分析结果表明,经过11步的回归分析有10个自变量被引入模型,一个自变量被剔除模型外。最后剩9个自变量进入最终模型且都达到显著(P<0.05),分别是背膘厚、眼肌面积、大梯度优势、灰度均方差、惯性、v1偏斜度、h2方差、h3峰度、v3平均值。

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