جهاز کشف جدید منخفض التکلفة للتمییز المبکر لخصوبة البیض باستخدام مصنفات إحصائیة متقدمة

عبدالله, سعید الشحات; المسیری, وائل محمد; الصیفی, أحمد عبداللاه

doi:10.21608/mjae.2018.96050

جهاز کشف جدید منخفض التکلفة للتمییز المبکر لخصوبة البیض باستخدام مصنفات إحصائیة متقدمة

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

¹ 1- أستاذ هندسة التصنیع الزراعی المساعد – قسم الهندسة الزراعیة – کلیة الزراعة – جامعة کفرالشیخ، مصر.

² أستاذ هندسة التصنیع الزراعی المساعد – قسم الهندسة الزراعیة – کلیة الزراعة – جامعة کفرالشیخ، مصر.

³ طالب ماجستیر - قسم الهندسة الزراعیة – کلیة الزراعة – جامعة کفرالشیخ، مصر.

10.21608/mjae.2018.96050

المستخلص

تعتبر عملیة إستبعاد البیض غیر القابل للفقس قبل عملیة التحضین من أعقد العملیات نتیجة لعدم وجود ملامح فسیولوجیة داخل البیضة تمیز البیض المخصب عن غیره من غیر المخصب. لذا لجأ العدید من الباحثین إلی دراسة إمکانیة الکشف المبکر للبیض کلما أمکن ذلک فی مراحل التحضین الأولى لتعظیم الإستفادة من الفراغات المتاحة داخل الحضان والإستفادة منه کبیض مائدة وکذلک تقلیل التلوث الحادث من البیض غیر المخصب والذی یفسد داخل الحضان. إن الطرق المستخدمة فى کشف خصوبة بیض التفریخ تزداد أهمیة مع زیادة حجم منشآت إنتاج الدواجن لإزالة البیض غیر القابل للتفریخ والذی یستهلک الوقت والمساحة وأیضاً التکلفة. هذه الطرق ذات تکلفة عالیة لکى یتم تطبیقها بشکل واسع، ومن ثم فقد تم إجراء بحث عن إمکانیة إستخدام طرق ذات تکلفة منخفضة مثل حساس الضوء من نوع GL12528) 12مم) فى کشف خصوبة بیض التفریخ. وأیضاً إنشاء وتطویر معادلات ریاضیة تستخدم للتمییز بین البیض المخصب وغیر المخصب، وبواسطة هذه المعادلات یمکن توصیل حساس الضوء بنظم تحکم مثل نظم التحکم المنطقیة الضبابیة Fuzzy Logic Control Systems لفرز البیض من خلالها. تم أخذ عینات البیض من أمهات نوع Hubbard Breed)) بعد إجراء الفحوصات علیها للتأکد من عدم وجود مظاهر غیر طبیعیة بداخل أو خارج البیضة، وقد تم إجراء هذه الفحوصات بقسم إنتاج الدواجن بکلیة الزراعة بجامعة عین شمس. وتم إجراء جمیع القیاسات بمعمل طارق دیاب للتفریخ بقریة نشیل،مرکز قطور، محافظة الغربیة خلال عام 2017م. تم أخذ البیض المنتج حدیثاً ووضعه فی حضانات من نوع:
Smart™ (Pas Reform Hatchery Technologies, Zeddam, the Netherlands)
وتم ضبطها عند درجة حرارة 99,7º فهرنهیت (37,6˚م) و 54٪ رطوبة نسبیة، وقد تم تقلیب البیض کل ساعة. تم إختیار ثلاث توقیتات مختلفة لفحص البیض مبکراً کلما أمکن ذلک وهم الیوم السادس والتاسع والثانی عشر من بدایة عملیة التحضین.

تم إستخراج البیض من الحضانات لإجراء عملیة الفحص الضوئی للبیض Candling من خلال نقل صوانی البیض بالکامل إلى وحدة مصممة لهذا الغرض وتم قیاس شدة الإضاءة المنبعثة من کل بیضة بواسطة حساس الضوء لکل مرحلة من مراحل التحضین سابقة الذکر، وفى ثلاثة مواضع مختلفة للقیاس موضع 1 و 2 و3 وهى التى تصنع مع محور البیضة زاویة صفر˚(رأسیة) و45˚(مائلة) و90˚ (أفقیة)على سطح البیضة بالترتیب. وفی کل مرحلة تم دراسة 110 بیضة منهم 55 بیضة مخضبة و55 أخرى غیر مخصبة. کانت عملیة القیاس لکل البیض لا تتجاوز الدقیقتین للحفاظ على حیاة الأجنة داخل البیض.

تم إدخال البیانات المتحصل علیها لبرنامج XLSTAT 2017 للتعرف على کفاءة حساس الضوء باستخدام عدة مصنفات إحصائیة متقدمة ومنها التحلیل التمییزی الخطی والتربیعی ولأقل فرق مربعات الجزئی وأیضاً إنحدار العنصر الرئیسی وإنحدار فرق المربعات الجزئی، حیث یمکن إستخدام النماذج الریاضیة المتحصل علیها فیما بعد للکشف عن الخصوبة من خلال التعویض بقیم شدة الضوء المقاسة للبیضة فی برامج تحکم متطورة مثل Fuzzy Logic Control System. سیتم إجراء مزید من الدراسة على هذا التطبیق فی المستقبل لاستخدامه کأداة بحثیة متطورة. تم إستخدام تحلیل العنصر الرئیسی لتحدید ما إذا کانت هناک فروق فی القراءات ما بین المواضع التى تم أخذ القیاسات بواسطة حساس الضوء LDR منها، وأیضاً إذا کان هناک علاقة إرتباط بینها وبین کفاءة الفرز لتحدید أفضل المواضع التى یمکن أخذ القیاسات عندها للبیضة. تم أیضاً إستخدام المصنف الإحصائی آلة متجه الدعمSupport Vector Machine فی هذه الدراسة مع الحساس الضوئی رخیص الثمن LDR کواحد من المصنفات شائعة الإستخدام مع الأجهزة المتقدمة مثل آلات الرؤیة Machine Visionsللتمییز بین البیض المخصب وغیر المخصب باستخدام الثلاثة أنواع من المصنفات لدیه.
وقد تم التوصل لأهم النتائج الآتیة:-
(1) حساسات الضوء من النوع GL12528) 12مم) رخیصة الثمن مناسبةً تماماً فى کشف خصوبة بیض التفریخ.
(2) باستخدام تحلیل العنصر الرئیسی فإن الإختلافات فی قیاسات الکثافات الضوئیة بین الوضع رقم 1 (الرأسی) ورقم 2 (المائل) على البیضة منخفضة والتی تتقارب فیها القیاسات أکثر مع التطور فی زمن التحضین من 6 أیام إلى 12 یوم. بینما کانت أعلى نسبة إختلافات بین القیاسات المأخوذة من الثلاثة مواضع کانت فی العمر التحضینی 9 أیام بنسبة إختلاف87,74٪ أما بالنسبة لعلاقة الإرتباط بین دقة التمییز وشدة الإضاءة المقاسة من الموضع الرأسی فقط بحسب ما أوضحت مصفوفة الإرتباط کانت معاملات الإرتباط لفترات التحضین 6 و9 و12 یوم هو – 0,791 و – 0,840 و – 0,898 على الترتیب.
(3) النماذج الریاضیة المطورة باستخدام التحلیل الإنحداری للعنصر الرئیسی PCR ولأقل فرق مربعات جزئی PLSکانت لها أعلى معاملات تقدیر عند عمر أجنة 12 یوم وقد کانت 0,819 و0,760 على الترتیب.
(4) أما بإستخدام المصنفات الإحصائیة المتقدمة، تم التوصل إلى أعلى دقة فی التمییز عن طریق التحلیل التمییزى الخطیLDA والتربیعى QDA، حیث نجحت فى تمییز البیض المخصب عن غیره من غیر المخصب عند عمر تحضینی 6 أیام بنسبة 97 و95٪ على الترتیب، وذلک لمجموعة البیانات المستخدمة فى إجراء التصنیف (Training Set) وذلک بإستخدام الثلاثة مواضع للقیاس موضع 1 و 2 و3 مجتمعة. ومن ثم تم الحصول على نماذج ریاضیة لتلک المصنفات الإحصائیة السالفة الذکر لاستخدامها فى تحدید خصوبة البیض من نوع (Hubbard Breed) من خلال التعویض فیها بشدة الإضاءة المقاسة.
(5) آلة متجه الدعم Support Vector Machine (SVM)تم إستخدامها للتمییز بین البیض بحسب الخصوبة للأنواع الثلاثة المستخدمة (Linear, Power and RBF kernel)، دقة التصنیف المتحصل علیها کانت 89 و89 و92٪ على الترتیب، وذلک عند عمر تحضینی 6 أیام، لذلک یعتبر حساس الضوء المستخدم رخیص الثمن له دقة تصنیف مقاربة لآلات الرؤیة والتی تستخدم مصنفSVM .

الموضوعات الرئيسية

هندسة تصنیع المنتجات الزراعیة

المراجع

Akiyama, R.; H. Mitsubayashi; H. Tazawa and W. W. Burggren. 1999. Heart rate responses to altered ambient oxygen in early (days 3–9) chick embryos in the intact egg. Journal of Comparative Physiology B, 169(2): 85-92.

Bain, M. M.; A. J. Fagan; J. M. Mullin; I. McNaught and B. Condon. 2007. Monitoring chick development in ovo from 12 days incubation through to hatching by magnetic resonance imaging (MRI). Journal of Magnetic Resonance Imaging, 26: 198-201.

Bhuvaneshwari, M. M. and P. G. Scholar. 2015. Improvement in detection of chicken egg fertility using image processing techniques. International Journal on Engineering Technology and Sciences, 2(4): 64-67.

Cain, J. R.; U. K. Abbott and V. L. Rogallo. 1967. Heart rate of the developing chick embryo. Experimental Biology and Medicine, 126(2): 507-510.

Cen, H. and Y. He. 2007. Theory and application of near infrared reflectance spectroscopy in determination of food quality. Trends in Food Science & Technology, 18(2): 72-83.‏

Cocchi, M.; C. Durante; G. Foca; A. Marchetti; L.Tassi and A. Ulrici. 2006. Durum wheat adulteration detection by NIR spectroscopy multivariate calibration. Talanta, 68(5): 1505-1511.

Coucke, P. M.; G. M. Room; E. M. Decuypere and J. G. De Baerdemaeker. 1997. Monitoring embryo development in chicken eggs using acoustic resonance analysis. Biotechnology Progress, 13(4): 474-478.

Deng, X.; Q. Wang; H. Chen and H. Xie. 2010. Eggshell crack detection using a wavelet-based support vector machine. Computers and electronics in agriculture, 70(1): 135-143.‏

Elmessery, W. M. and S. E. Abdallah. 2014. Manufacture evolution of a microbial contamination detection unit for processed tomatoes inside food factories. AMA-Agricultural Mechanization in Asia, Africa and Latin America, 45(4): 32-38.

FAO. 2009. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Mapping traditional poultry hatcheries in Egypt. Prepared by M. Ali Abd-Elhakim, Olaf Thieme, Karin Schwabenbauer and Zahra S. Ahmed. AHBL - Promoting strategies for prevention and control of HPAI, Rome.

Faris, D. M. and M. B. Mahmood. 2014. Data acquisition of greenhouse using Arduino. Journal of Babylon University/Pure and Applied Sciences, 22(7): 1908-1916.

Hai-ling, L.; C. AiJian-rong; S. Li; Y. Lei-ming and L. Meng-le. 2016. Research on the discrimination of hatching eggs activity based on thermal imaging: A food nondestructive testing practice. International Journal of Smart Home, 10(2): 175-186.

Hopfer, H.; S. E. Ebeler and H. Heymann. 2014. Comparison of different data analysis tools to study the effect of storage conditions on wine sensory attributes and trace metal composition. In: Food informatics. Springer International Publishing, 213-231.

Howe, R. S.; W. W. Burggren and S. J. Warburton. 1995. Fixed patterns of bradycardia during late embryonic development in domestic fowl with C locus mutations. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology, 268(1): H56-H60.‏

Johnson, G. W. and R. Jennings. 2006. LabView graphical programming. 4th Ed., McGraw-Hill‏, New York, USA.

Jones, S. T.; R. E. Shattuck and A. I. Center. 2005. Detection of Early Embryonic Development in hatching eggs: a hyper spectral imaging systems and neural network approach. Johns Hopkins APL Technical Digest, 1: 67-73.

Kato, K.; K. Moriya; E. Dzialowski; W. W. Burggren and H. Tazawa. 2002. Cardiac rhythms in prenatal and perinatal emu embryos. Comparative Biochemistry and Physiology Part A: Molecular & Integrative Physiology, 131(4): 775-785.‏

Klein, S.; M. Rokitta; U. Baulain; J. Thielebein; A. Haase and F. Ellendorff. 2002. Localization of the fertilized germinal disc in the chicken egg before incubation. Poultry science, 81(4): 529-536.

Liang, S.; J. Liu; Z. S. Zhang and X. Li. 2011. Monitoring of live chick embryo based on acoustic and vibration signals with a new semi-invasive technology. Australian Journal of Agricultural Engineering, 2(5): 127-131.‏

Lin, H.; J. W. Zhao; Q. S. Chen; J. R. Cai and P. Zhou. 2009. Eggshell crack detection based on acoustic impulse response and supervised pattern recognition. Czech Journal of Food Science, 27(6): 393-402.

Liu, L and M. O. Ngadi. 2013. Detecting fertility and early embryo development of chicken eggs using near-infrared hyper spectral imaging. Food and Bioprocess Technology, 6(9): 2503-2513.

Maranhão, G. N. D. A.; A. U. Brito; A. M. Leal; J. K. S. Fonseca and W. N. Macêdo. 2015. Using LDR as sensing element for an external fuzzy controller applied in photovoltaic pumping systems with variable-speed drives. Sensors, 15(9), 24445-24457.‏

Moriya, K.; J. T. Pearson; W. W. Burggren; A. Ar and H. Tazawa. 2000. Continuous measurements of instantaneous heart rate and its fluctuations before and after hatching in chickens. Journal of Experimental Biology, 203(5): 895-903.‏

Moriya, K.; J. Höchel; J. T. Pearson and H. Tazawa. 1999. Cardiac rhythms in developing chicks. Comparative Biochemistry and Physiology Part A: Molecular & Integrative Physiology, 124(4): 461-468.

Narushin, V. G. and M. N. Romanov. 2002. Egg physical characteristics and hatchability. World's Poultry Science Journal, 58:297–303.

Nurdiyah, D. I. A. M. 2016. Comparison support vector machine and k-nearest neighbor for classification fertile and infertile eggs based on GLCM texture analysis. Journal Transformatika, 13(2): 29-34.‏

Önler, E.; I. H. Çelen; T. Gulhan and B. Boynukara. 2017. A study regarding the fertility discrimination of eggs by using ultrasound. Indian Journal of Animal Research, 51(2): 322-326.

Pradeep, K. P. J.; K. S. P. Reddy; D. H. Kumar; K. N. Raju and C. Nagaraja. 2014. Monitoring of temperature and humidity using LIFA. International Journal of IT, Engineering and Applied Sciences Research (IJIEASR), 3(6): 1-3.‏‏

Smith, D. P.; K. C. Lawrence and G. W. Heitschmidt. 2008. Fertility and embryo development of broiler hatching eggs evaluated with a hyper spectral imaging and predictive modeling system. International Journal of Poultry Science, 7(10): 1001-1004.

Sun, J.; S. L. Cong; H. P. Mao; X. Zhou; X. H. Wu and X. D. Zhang. 2017. Identification of eggs from different production systems based on hyperspectra and CS-SVM. British poultry science, 1-6.

Tazawa, H.; H. Mitsubayashi; M. Hirata; J. Höchel and J. T. Pearson. 1999. Cardiac rhythms in chick embryos during hatching. Comparative Biochemistry and Physiology Part A: Molecular & Integrative Physiology, 124(4): 511-521.‏

USDA. 2006. Poultry: Chickens and eggs. United States Department of Agriculture, National Agricultural Statistics Service (NASS), Washington, DC.

Yongwei, W.; J. Wang; B. Zhou and Q. Lu. 2009. Monitoring storage time and quality attribute of egg based on electronic nose. Analytica Chimica Acta, 650(2): 183-188.

Zhao, J.; H. Lin; Q. Chen; X. Huang; Z. Sun and F. Zhou. 2010. Identification of egg’s freshness using NIR and support vector data description. Journal of food Engineering, 98(4): 408-414.

Zhihui, Z.; L. Ting; X. Dejun; W. Qiaohua and M. Meihu. 2015. Nondestructive detection of infertile hatching eggs based on spectral and imaging information. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 8(4): 69-76.‏

Zhu, Z. and M. Ma. 2011. The identification of white fertile eggs prior to incubation based on machine vision and least square support vector machine. African Journal of Agricultural Research, 6(12): 2699-2704.