Разработка и испытания измерительной камеры для устройства экспресс-анализа качества молока в потоке

Механизация и роботизация молочных ферм требуют развития технологий оценки качества производимой продукции. Контроль состава молока и длительности доения в режиме реального времени особенно важен для оперативного реагирования на отклонение параметров физиологического состояния животных и своевременной корректировки рационов при снижении удоев. В первой версии скаттерометрического устройства экспресс-анализа качества молока использовалась стеклянная измерительная камера с простым круглым сечением, однако она не обеспечивала приведение турбулентного потока молоковоздушной смеси к ламинарному. В данном исследовании представлены разработка и испытания прототипа измерительной камеры, обеспечивающей замедление и ламинаризацию потока молоковоздушной смеси. Устройство работает при производительности доения от 1 до 6 л/мин, скорость потока — от 0,2 до 1,8 м/с. В разрабатываемой измерительной камере создан специальный отвод под углом ответвления 45° так, чтобы он имел общую прорезь с основной трубкой. В отводе происходит замедление потока молоковоздушной смеси для уменьшения завихрений и количества пузырьков воздуха, мешающих работе скаттерометрических устройств. Область проведения измерений устройством находится в верхней части отвода. В результате разработанная измерительная камера имеет внутренний диаметр основной части в 15 мм, отвода — в 11 мм, обеспечивает в момент прохода молочной пробки близкое к 100% заполнение отвода жидкостью. Разработанная измерительная камера позволила новой версии устройства экспресс-анализа качества молока добиться увеличения точности и стабильности измерений.

1. Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021; 15(4): 6–10. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10

2. Ценч Ю.С. Научнотехнический потенциал как главный фактор развития механизации сельского хозяйства. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022; 16(2): 4–13. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-2-4-13

3. Zagidullin L.R., Khisamov R.R., Kayumov R.R., Shaidullin R.R., Zinnatov F.F., Sadykov N.F. Dairy robotic milking system. II International Conference on Current Issues of Breeding, Technology and Processing of Agricultural Crops, and Environment (CIBTA-II-2023). Les Ulis Cedex A. 2023; 71:1004. https://doi.org/10.1051/bioconf/20237101004

4. Trezubov K., Avksentieva E., Luzhnyak V., Shulgin I.K. Analysis of technologies for visual tracking of physiological condition of cattle. Agriculture Digitalization and Organic Production. Proceedings of the Second International Conference. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2023; 331: 259–270. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7780-0_23

5. Kokieva G., Kurochkin B., Ivanova M., Fedorova A., Timofeeva K., Borisova I. Conditions for the effective use of milking machines. E3S web of conferences. XV International Scientific Conference on Precision Agriculture and Agricultural Machinery Industry “State and Prospects for the Development of Agribusiness — INTERAGROMASH 2022”. EDP Sciences. 2022; 363: 03056. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202236303056

6. Kolokolova L., Kimura H., Ziegler K., Mann I. Light-scattering properties of random-oriented aggregates: Do they represent the properties of an ensemble of aggregates? Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2006; 100(1–3): 199–206. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2005.11.038

7. Mengüç M., Manickavasagam S. Characterization of size and structure of agglomerates and inhomogeneous particles via polarized light. International Journal of Engineering Science. 1998; 36(12–14): 1569–1593. https://doi.org/10.1016/S0020-7225(98)00049-4

8. Канев П.Н., Горелик О.В., Харлап С.Ю., Горелик А.С., Ребезов М.Б. Сопряженность продуктивных признаков молочного скота голштинской породы. Аграрная наука. 2024; (3): 92–97. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-380-3-92-97

9. Баеринас М.Н., Неверова О.П., Горелик О.В., Гриценко С.А., Ребезов М.Б., Исаева К.С. Динамика вариации молочных признаков у коров при применении кормовой добавки «ВивАктив». Аграрная наука. 2024; (5): 63–68. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-382-5-63-68

10. Burmistrov D.E. et al. Application of Optical Quality Control Technologies in the Dairy Industry: An Overview. Photonics. 2021; 8(12): 551. https://doi.org/10.3390/photonics8120551

11. Khakimov A.R., Pavkin D.Yu., Yurochka S.S., Astashev M.E., Dovlatov I.M. Development of an Algorithm for Rapid Herd Evaluation and Predicting Milk Yield of Mastitis Cows Based on Infrared Thermography. Applied Sciences. 2022; 12(13): 6621. https://doi.org/10.3390/app12136621

12. He C., He H., Chang J., Chen B., Ma H., Booth M.J. Polarisation optics for biomedical and clinical applications: a review. Light: Science & Applications. 2021; 10: 194. https://doi.org/10.1038/s41377-021-00639-x

13. Ghosh N., Vitkin A.I. Tissue polarimetry: concepts, challenges, applications, and outlook. Journal of Biomedical Optics. 2011; 16(11): 110801. https://doi.org/10.1117/1.3652896

14. Evangelista C., Basiricò L., Bernabucci U. An Overview on the Use of Near Infrared Spectroscopy (NIRS) on Farms for the Management of Dairy Cows. Agriculture. 2021; 11(4): 296. https://doi.org/10.3390/agriculture11040296

15. Karoui R., De Baerdemaeker J. A review of the analytical methods coupled with chemometric tools for the determination of the quality and identity of dairy products. Food Chemistry. 2007; 102(3): 621–640. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2006.05.042

16. Kirsanov V.V. et al. Laser Fluorescence and Extinction Methods for Measuring the Flow and Composition of Milk in a Milking Machine. Photonics. 2021; 8(9): 390. https://doi.org/10.3390/photonics8090390

17. Агеев А.И., Осипцов А.Н. Сдвиговое течение вязкой жидкости над каверной, содержащей пульсирующий пузырек газа. Доклады Российской академии наук. Физика, технические науки. 2020; 493(1): 38–41. https://doi.org/10.31857/S2686740020030037

18. Shkirin A.V., Astashev M.E., Ignatenko D.N., Suyazov N.V., Vedunova M.V., Gudkov S.V. Laser Scatterometric Device for Inline Measurement of Fat Percentage and the Concentration Level of Large-Scale Impurities in Milk. Applied Sciences. 2022; 12(24): 12517. https://doi.org/10.3390/app122412517

19. Shkirin A.V., Ignatenko D.N., Chirikov S.N., Bunkin N.F., Astashev M.E., Gudkov S.V. Analysis of Fat and Protein Content in Milk Using Laser Polarimetric Scatterometry. Agriculture. 2021; 11(11): 1028. https://doi.org/10.3390/agriculture11111028

20. Павкин Д.Ю., Хакимов А.Р., Шкирин А.В., Юрочка С.С., Игнатенко Д.Н. Моделирование влияния проточного устройства анализа качества молока на поток в доильной установке. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023; 17(1): 70–75. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2023-17-1-70-75

21. Khakimov A.R. et al. Effects of Milking System Operating Conditions on the Milk-Fat-Percentage Measuring Accuracy of an Inline Light-Scattering Sensor. Applied Sciences. 2023; 13(21): 11836. https://doi.org/10.3390/app132111836

22. Liu T. et al. Comparative study of the imaging contrasts of Mueller matrix derived parameters between transmission and backscattering polarimetry. Biomedical Optics Express. 2018; 9(9): 4413–4428. https://doi.org/10.1364/BOE.9.004413