Inline mastitis detection system measuring the electrical conductivity of quarter milk
Notice bibliographique
Résumé
Dairy profitability depends on the quantity and quality of the produced milk. Bovine mastitis is the infection of udder tissues of cows that reduces both, and therefore it causes considerable economic damage to milk producers. Nowadays, the most widely adopted method to detect mastitis is by determining the somatic cell count per milliliter of milk. However, it requires qualified personnel and sometimes the results take a long time to be available, hampering an effective solution. The electrical conductivity of the milk could also be used, but if the test is done manually by an operator neither is effective, since affects the normal operation of the parlour. In this work we propose a mastitis detection system based on the measuring of the electrical conductivity of the milk of each quarter during the milking. A new milking claw is designed to include the conductivity traducers inside it, which are connected to the rest of the measuring unit. As a result, the only necessary modification to the milking machine is to replace the original milking claw with the new one. The system also includes a central unit to process conductivity samples sent by each measuring unit to determine if a cow has mastitis or not. A prototype is successfully tested in field, obtaining a precision of 65% and a recall of 64% for infected cows, approaching to the state of the art. Nevertheless, our approach is, to the best of our knowledge, the first proposal that allows a cost-effective solution since it can be integrated to existing milking machines and capable of issuing early warnings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».