Sistema para aquisição e processamento de temperatura cutânea em bovinos e variáveis ambientais

Abstract

O desconforto térmico é um dos fatores mais impactantes na obtenção de bons resultados na produção de bovinos de corte. O monitoramento de variáveis como temperatura corporal, temperatura e umidade do ar, luminosidade e radiação UV mostra-se de suma importância para estimar o conforto térmico do animal, as condições do ambiente e assim identificar situações de estresse térmico. O objetivo deste trabalho é automatizar a aquisição de dados ambientais e fisiologicos para a identificação de estresse e desconforto térmico em bovinos. Para tanto, um sistema eletrônico foi desenvolvido para capturar e processar, em tempo real, variáveis fisiologicas e ambientais. Tal sistema permite indicar a adaptabilidade e comportamento de bovinos de corte sob diversas condições climáticas. O sistema desenvolvido neste trabalho consiste em uma plataforma eletrônica integrada com sensores de temperatura cutânea e sensores ambientais (temperatura e luminosidade do ambiente, umidade relativa do ar e radiação UV) e algoritmos para aquisição dos dados dos sensores, processamento, armazenamento e transferência de dados. Ressalta-se também o projeto e desenvolvimento de algoritmo fuzzy para estimativa de sombreamento (sol, sombra, nublado), a partir dos dados dos sensores ambientais. O sistema implementado foi validado e avaliado a partir de experimentos realizados com o uso de equipamentos comerciais especificos para aquisição de dados ambientais. Considerando o processamento de variáveis ambientais, dois experimentos foram realizados. O primeiro experimento utilizou um equipamento comercial para adquirir dados ambientais e, posteriormente, esses dados foram repassados para o sistema aqui proposto para identificação de niveis de sombreamento. Um segundo experimento utilizou exclusivamente o sistema proposto neste trabalho. Adicionalmente, um outro experimento também foi realizado com 4 animais visando adquirir e informar, em tempo real, a temperatura cutânea a partir da plataforma de hardware projetada. Os resultados obtidos permitem demonstrar a funcionalidade do sistema sobre a obtenção dos dados dos sensores assim como as estimativas de sombreamento obtidas pelo algoritmo projetado.

ABSTRACT - Thermal discomfort is one of the key factors that impact on the improvement of beef cattle production. Body temperature, air temperature and humidity, luminosity and Ultra Violet (UV) are some variables used to estimate the animal thermal comfort and the environment conditions thus helping to identify possible thermal stresses situations. The goal of this work is to automatize the acquisition of physiological and environmental variables to identify cattle thermal stress. The automation has been performed by the design, development, and prototyping of a computational/electronic system to acquire and process, at real time, physiological and environmental variables from cattle. The usage of the system indicates the cattle adaptability and behaviour under di erent climate conditions. The proposed system consists in an electronic platform with a set of sensors responsible for acquiring body temperature, environment temperature, luminosity, UV radiation, environment humidity, and algorithms responsible for controlling such sensors, data processing, storage, and communication. The environmental data are processed by a fuzzy algorithm designed to estimate shadow levels (sunny, natural shadow - trees, cloudy) in the cattle environment. We have carried out a set of experiments to validate and evaluate our system. Experiments on the shadow levels estimates have been performed onto 2 sets of data. The rst one has collected environmental data using a commercial equipment along 8 consecutive hours in a day. Those data are converted and passed to our algorithm to estimate shadow levels. The second one has been performed using our own electronic system to acquire the environment data and identifying the shadow levels. Experiments considering the cattle body temperature have also been performed on 4 animals where we have observed the body temperature increase along a short period of time. The results on those experiments show the designed system is able to automatically acquire and process physiological and environmental data from a set of sensors.