Ймовірні джерела похибок у процесі фотометричного визначення кольору овечої вовни

Автор(и)

  • Андрій Цибух Державний біотехнологічний університет
  • Микола Лисиченко Державний біотехнологічний університет
  • Наталія Косуліна Державний біотехнологічний університет
  • Віктор Харченко Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова

DOI:

https://doi.org/10.33042/2079-424X.2024.63.2.03

Ключові слова:

вовна, сортування вовни, фотометричні методи та прилади, спектральні характеристики, коефіцієнт відбиття, оптичне випромінювання

Анотація

Тваринницька галузь характеризується широким спектром виробництва – від промислових комплексів до фермерських та особистих господарств. На жаль, ринок продукції всіх видів тварин характеризується дисбалансом попиту та пропозиції та нерівномірністю внутрішнього споживання. Спостерігається зниження виробництва продукції та поголів’я худоби. Таким чином, основною проблемою вівчарства в Україні є зниження його комерційної привабливості з одного боку та трансформація протягом останніх 20 років у дрібне виробництво – понад 70% поголів’я утримується у фермерських та особистих господарствах, які не в змозі задовольнити потреби ринку в якісній сировині – вовні, через обмежені фінансові можливості для виконання вимог щодо формування стада з відповідними показниками по вовні. Крім того, в регіонах відсутня інфраструктура заготівельних і переробних підприємств і організацій, які б ефективно працювали з продукцією вівчарства, що унеможливлює формування необхідних на сучасному ринку партій продукції для реалізації як на внутрішньому ринку, так і за кордоном, а це також вимагає сертифікації. Одним із шляхів вирішення виявленої проблеми може бути впровадження сортування за кольором вовни безпосередньо на етапі настригу, що збільшить закупівельну ціну вже при формуванні партії сировини за кольором. Мета дослідження – визначити можливі помилки у визначенні забарвлення вовни при формуванні окремих груп тварин перед стрижкою. Таким чином, запропонований спосіб і технічне виконання дає можливість сортувати отару овець за кольором безпосередньо у виробничих умовах – на фермі, а потім проводити весь процес стриження окремих груп тварин і не змішувати вовну тварин. окремі партії під час накопичення та зберігання. Розробка відповідного вимірювального та технологічного обладнання з урахуванням встановлених похибок дозволить збільшити фінансові надходження до господарств та фермерів, що сприятиме розвитку регіональної інфраструктури із заготівлі та переробки продукції вівчарства та формуванню (створенню) великих партії продукції для реалізації за кордоном.

Біографії авторів

Андрій Цибух, Державний біотехнологічний університет

Доктор філософії, старший викладач,
кафедра електромеханіки, робототехніки, біомедичної інженерії та електротехніки

Микола Лисиченко, Державний біотехнологічний університет

докт. техн. наук, професор,
професор кафедри електромеханіки, робототехніки, біомедичної інженерії та електротехніки

Наталія Косуліна, Державний біотехнологічний університет

докт. техн. наук, професор,
професор кафедри електромеханіки, робототехніки, біомедичної інженерії та електротехніки

Віктор Харченко, Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова

докт. техн. наук, професор,
професор кафедри систем електропостачання та електроспоживання міст

Посилання

Ibatullin, I.I., Varchenko, O.M., Krysanov, D.F., Varchenko, O.O., Havryk, O.Y., Kachan, L.M., ... & Ibatullin, M.I. (2024). Current development aspects in Ukraine’s animal breeding with the consideration of the impact of agrarian crises. Agricultural Science and Practice, 11(1), 39–55. https://doi.org/10.15407/agrisp11.01.039

Kozak, O.A., & Bezhenar, I.M. (2015). Organizational and economic reserves of improving the sheep breeding industry competitiveness. Ekonomika APK, 20(8), 33–38.

Popova, O. (2024). Strategy for agricultural and rural development in Ukraine until 2030 (the first public version of the draft): Compliance with EU CAP requirements. Economy of Ukraine, 67(6), 49–70. https://doi.org/10.15407/economyukr.2024.06.049

Perih, M.D., Perih, D.P., & Kovalskyi, Y.V. (2021). State and prospects of sheep breeding development in the western region of Ukraine. Scientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies. Series: Agricultural sciences, 23(94), 65–72. https://doi.org/10.32718/nvlvet-a9413

Tuchin, V.V. (2015). Tissue optics and photonics: light-tissue interaction. Journal of Biomedical Photonics & Engineering, 1(2), 98–134.

Tsybukh, A.V., & Lysychenko, M.L. (2021). Color detection device of animal wool cover. Modern Engineering and Innovative Technologies, 15(3), 17–28.

Neyezhmakov, P.І., Lyashenko, О.М., Tymofeiev, E.P., Kupko, О.D., & Litvinenko, А.S. (2019). Increasing the measurement accuracy of wide-aperture photometer based on digital camera. Journal of Nano-and Electronic Physics, 11(3), 03029. https://doi.org/10.21272/jnep.11(3).03029

Zuo, C., Qian, J., Feng, S., Yin, W., Li, Y., Fan, P., ... & Chen, Q. (2022). Deep learning in optical metrology: a review. Light: Science & Applications, 11, 39. https://doi.org/10.1038/s41377-022-00714-x

Scobie, D.R., Grosvenor, A.J., Bray, A.R., Tandon, S.K., Meade, W.J., & Cooper, A.M.B. (2015). A review of wool fibre variation across the body of sheep and the effects on wool processing. Small Ruminant Research, 133, 43–53. https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2015.10.025

Chen, S., Xue, S., Zhai, D., & Tie, G. (2020). Measurement of freeform optical surfaces: trade‐off between accuracy and dynamic range. Laser & Photonics Reviews, 14(5), 1900365. https://doi.org/10.1002/lpor.201900365

Yada, M., Ishihara, Y., Naoe, T., Shinagawa, M., Sugino, H., Tanaka, H., ... & Matsumoto, Y. (2017). Noise reduction method for electro-optic measurement system using variable gain amplifier. In TENCON 2017-2017 IEEE Region 10 Conference (pp. 1969–1972). IEEE. https://doi.org/10.1109/TENCON.2017.8228182

Mauch, F., & Osten, W. (2014). Model-based approach for planning and evaluation of confocal measurements of rough surfaces. Measurement Science and Technology, 25(10), 105002. https://doi.org/10.1088/0957-0233/25/10/105002

Tipton, C.R. (2024). Choosing an analogue to digital converter with data safety in mind. Johnson Matthey Technology Review, 1–18. https://doi.org/10.1595/205651325X17204277886072

Palermo, S., Hoyos, S., Cai, S., Kiran, S., & Zhu, Y. (2018). Analog-to-digital converter-based serial links: An overview. IEEE Solid-State Circuits Magazine, 10(3), 35–47. https://doi.org/10.1109/MSSC.2018.2844603

Prenesti, E., & Gosmaro, F. (2015). Trueness, precision and accuracy: a critical overview of the concepts as well as proposals for revision. Accreditation and Quality Assurance, 20, 33–40. https://doi.org/10.1007/s00769-014-1093-0

Nixdorff, J., Zablotski, Y., Hartmann, K., & Dörfelt, R. (2021). Comparison of transmittance and reflectance pulse oximetry in anesthetized dogs. Frontiers in Veterinary Science, 8, 643966. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.643966

Modarresi, J., Gholipour, E., & Khodabakhshian, A. (2016). A comprehensive review of the voltage stability indices. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 63, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.05.010

Cho, J., Park, J.H., Kim, J.K., & Schubert, E.F. (2017). White light‐emitting diodes: history, progress, and future. Laser & photonics reviews, 11(2), 1600147. https://doi.org/10.1002/lpor.201600147

Doleski, O.D., & Freunek, M. (Eds.). (2024). Handbook of Electrical Power Systems. De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783111264271

Esfandiari, R.S. (2017). Numerical Methods for Engineers and Scientists Using MATLAB®. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781315152417

Tomar, G., Bagwari, A. (2020). Fundamentals of Electronic Devices and Circuits. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0267-5

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-08-30

Як цитувати

Цибух, А., Лисиченко, М., Косуліна, Н., & Харченко, В. (2024). Ймовірні джерела похибок у процесі фотометричного визначення кольору овечої вовни. Світлотехніка, 63(2), 53–58. https://doi.org/10.33042/2079-424X.2024.63.2.03