Broyler üretiminde topallığın otomasyon ile erken tanısı

Topallığın akıllı tanı sistemleri ile erken tespiti, sağlıklı ve kârlı üretim için önemli avantaj sağlamaktadır.
Topallık, etlik piliçlerin refahını ve kârlılığı etkileyen önemli bir üretim hastalığıdır. Topallık, etlik piliç üretim sistemlerinde yaygın bir durum olmasına rağmen, yürüyüş ve duruş anormallikleri ve standart değerlendirme kriterleri için bireysel hayvan gözleminin olmaması nedeniyle erken tanısı mümkün olmayabilir.

21 Eylül 2022

Uğraş Kaynarca – Veteriner Hekim

Topallığın akıllı tanı sistemleri ile erken tespiti, sağlıklı ve kârlı üretim için önemli avantaj sağlamaktadır.

Topallık, etlik piliçlerin refahını ve kârlılığı etkileyen önemli bir üretim hastalığıdır. Topallık, etlik piliç üretim sistemlerinde yaygın bir durum olmasına rağmen, yürüyüş ve duruş anormallikleri ve standart değerlendirme kriterleri için bireysel hayvan gözleminin olmaması nedeniyle erken tanısı mümkün olmayabilir.

Üretimde mali kayıpları azaltmak ve refah sorunlarını en aza indirmek için topallığın erkenden doğru tanısı ve tedavisi şarttır. Topallığı değerlendirmek için en yaygın yöntem, yapılması kolay ve uygulaması ucuz olan ancak zaman ve emek gibi dezavantajları olan ve ayrıca insanın görsel algısının sınırlamaları nedeniyle gözlemci hatasına eğilimli olan görsel puanlamadır. Bu nedenle, insanın görme kapasitesine dayanmayan ve subjektif olmayan teknoloji tabanlı topallık saptama yöntemleri, topallığı daha doğru saptama yöntemleri sunabilmektedir.

Etlik piliçlerde topallık

Topallık, çeşitli lezyonlar, genetik yatkınlık ve hastalıklar, beslenme, barınma sistemleri ve yönetim uygulamaları gibi diğer faktörlerin neden olduğu normal yürüyüşten sapma olarak tanımlanır. Bununla birlikte, topallık terimi, ayak ve bacak problemleri, konformasyonel eksiklikler, topallık, sakatlık, uzuvlarda yaralanmalar ve apseler dahil olmak üzere çok çeşitli durumlar için de kullanılmaktadır.

Topallık epizodik olabilir ve birden fazla eklem etkilenebileceğinden bacağın bölümleri arasında değişkenlik gösterebilir. Ağrı, rahatsızlık, hareket kabiliyetinde azalma ve çevreyle başa çıkma yeteneğinde azalma ile ilişkisi nedeniyle topallık, kötü refahın bir göstergesi olarak kabul edilir. Etlik piliçlerde topallık prevalansı % 14,1 ile % 57 arasında değişmektedir.

Etlik piliç yetiştiriciliğinde topallığın birincil maliyetleri arasında artan iş yükü, tıbbi tedavi, azalan üretkenlik ve üreme performansı, daha yüksek ıskarta oranı ve artan üretim maliyetleri yer alır. Topallığın ABD kanatlı endüstrisine yılda yaklaşık 150 milyon USD maliyeti olduğu tahmin edilmektedir.

Teknolojik etlik piliç yetiştiriciliği

Modern kümes hayvanları üretiminde yetiştiriciler, hayvanları bireysel olarak ve doğru izlemeyi sağlayan ve günlük kümes yönetiminde kendilerine yardımcı olacak güvenilir ve uygun maliyetli teknolojilere ihtiyaç duymaktadır.

Etlik piliç yetiştiriciliğinde kümes üretimini izlemek, modellemek ve yönetmek için mühendislik tekniklerinin uygulanması, yetiştiricilerin, piliç üretiminin yoğunlaştığı durumlarda hayvanlarla bireysel teması sürdürme yeteneğini artırmayı ve sağlık, refah ve yönetim sorunlarını önlemeyi amaçlamaktadır. Teknolojik piliç yetiştiriciliğini kullanarak, topallık tahmininin doğruluğunu artırmaya yönelik kullanılabilecek büyük miktarda veri kısa sürede toplanabilir.

Topallığın görsel olarak skorlanması

Etlik piliçlerdeki görsel topallık skorlama sistemleri, 5 skalalı bir skorlama yöntemi kullanmaktadır.

0 = Normal yürür,
1 = Saptanabilir ancak tanımlanamayan yürüme anormalliği,
2 = Genel fonksiyon üzerinde çok az etkisi olan tanımlanabilir yürüme anormalliği,
3 = Tanımlanabilir anormallik işlevi bozmaktadır,
4 = Ciddi işlev bozukluğu, ancak yine de yürüyebilmektedir,
5 = Tam topallık.

Topallığın otomatik olarak saptanma ihtiyacı

Ekonomik kayıpları ve refah sorunlarını önlemek için topallığın erken ve doğru tespiti ve tedavisi esastır. Ayrıca hayvanların, topallığı ciddi hale gelene kadar bir kendini koruma mekanizması olarak içgüdüsel olarak gizlemesi ve görsel bir puanlama yöntemi kullanırken erken aşamalarda topallık değerlendirmesini zorlaştırması da mümkündür.

Ayrıca, hayvanlarına her gün bakan yetiştiriciler, topal hayvanların sayısını tespit etmekte yetersiz kalabilir ve yalnızca ciddi derecede topal hayvanları fark edebilir. Topallığın üreticiler tarafından yeterince tespit edilmemesi, var olandan daha az sayıda topal hayvanın tedavi görmesine ve dolayısıyla çiftlikte topallığın yaygınlaşmasına neden olur.

Topallığın otomatik olarak algılanması

Sensörler, veri ve görüntü analizi kullanılarak kinematik analiz ve davranış değişikliği tespitine dayalı tam otomatik ve sürekli bir topallık tespit sistemi geliştirmek için çeşitli bilimsel yaklaşımlar kullanılmıştır. Kinematik analiz, nedensel kuvvetleri dikkate almadan hareket geometrisini ölçer ve adım uzunluğu, duruş ve sallanma süresi gibi farklı yürüyüş özelliklerini hesaplar.

Topallık, yaralı hayvan davranışını etkileyebileceğinden, bacaklar arasındaki eşit olmayan ağırlık dağılımı, ayakta dururken bacaklar arasında daha fazla ağırlık kayması, artan yatma süreleri ve nöbetler, düşük yürüme hızı ve beslenme davranışı ve aktivitesindeki değişiklikler gibi parametreler topallığın tespiti için kullanılabilmektedir. Kameralar ve bir kuvvet platformu gibi sensörler, davranış değişiklikleri ve topallığı tespit etmek için kullanılabilir.

Veri ve görüntü analiz teknikleri, görüntüleri değerlendirmek, işlemek ve görüntülerden faydalı bilgileri çıkarmak ve görüntü kalitesini iyileştirmek için kullanılabilirken, çözünürlüğü artırarak parazit ve bulanıklık gibi istenmeyen etkileri azaltır.

Çalışmalarda kullanılan sensörler

Nass ve arkadaşları, 2010 yılında civcivler özel platformda yürürken her iki ayaktaki dikey tepe kuvvetini analiz ederek etlik piliçteki hareket eksikliklerini değerlendirdi. Yaş veya yürüyüş skorundan bağımsız olarak her ayak için tepe kuvvet asimetrisi bulundu.

Aydın, Silvera ve arkadaşları, 2017 yılında derinlik sensörlü 3 boyutlu bir kameranın, etlik piliçlerdeki topallıkların otomatik olarak değerlendirmesi için herhangi bir müdahale olmadan kullanılabileceğini belirtmişlerdir. Araştırmacılar, topallık göstergesi olarak yatma olaylarının sayısı, yatma gecikmesi, hız, adım sıklığı, adım uzunluğu, yan vücut salınımı ve günlük aktiviteyi kullandılar.

Naas ve arkadaşları, 2018 yılında etlik piliç yürüyüş skoru videolarını analiz etmek için bir algoritma ve yazılım geliştirdiler. Geliştirilen yazılım kullanılarak ticari yetiştirme koşullarında etlik piliçlerde yer değiştirme hızı kolayca ölçülebildiği için topallık tespit edilebilmektedir. Van Hartem ve arkadaşları, 2018 yılında sürü davranışı analizi için kamera tabanlı bir izleme aracının, yetiştiricileri ticari kümes ortamında olası yürüyüş sorunlarına karşı uyarabileceğini gösterdi.

Değerli araçlar

Akıllı piliç yetiştiriciliği, piliç üretimi yoğunlaşmaya devam ederken üreticinin hayvanlarla bireysel temasını sürdürme yeteneğini artırır. Akıllı etlik piliç yetiştiriciliği ile, topallığın doğru tahmin edilebilmesi için kullanılabilecek veri kısa sürede toplanabilmektedir.

Dijital kamera tabanlı bir izleme aracı doğru, ucuz ve güvenilirdir. Bununla birlikte, hayvan takibini standart hale getirmek için daha fazla veri toplamaya ihtiyaç bulunmaktadır. Kuvvet platformları, topallık konusunda gelecekteki nesnel araştırmaları desteklemek için iyi bir potansiyele sahiptir, ancak tek başına yeterli olmayabilir.

Ancak, çiftlik ortamı için güvenilir bir sistem oluşturmak için daha fazla ölçüme ve özellikle hassas yazılımlara ihtiyaç vardır. Benzer şekilde, güvenilir bir topallık tespit sistemi geliştirmek için, farklı kaynaklardan gelen verilerin çok değişkenli bir yaklaşım kullanılarak birleştirilmesi gerekecektir.

Keyifli okumalar dileriz.

Kaynak: The Poultry Site

Diğer Yenilikçi teknolojiler üzerine yazıları gözden geçirmek isterseniz,