Süt ölçüm ve takip istasyonu için otomasyon yazılımı geliştirme / Suat Onur; tez danışmanı Doç.Dr.Ayhan İstanbullu.

Tez (Yük)--Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.

Kaynakça var.

Süt sığırcılığında, hayvanların tanımlanması ve bireysel olarak süt verimlerinin ve potansiyelinin takip edilmesi, işletmenin karlılığı ve devamlılığı açısından oldukça önemlidir. Süt verimine doğrudan yada dolaylı etkisi olan faktörlerin izlenmesi ve gerekli tedbirlerin önceden alınması, verimliliğin kontrol altına alınmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada, SANTEZ proje desteğiyle geliştirilen elektronik temassız süt ölçer cihazı ile her sağılan hayvan için elde edilen ölçüm verileri kablosuz ağ sistemi ile sunucuya aktarılmaktadır. Bunun yanında, hayvanların refah ve sağlık durumları üzerinde etkili olan dış ortam ve barınak hava koşullarına ait ölçüm verileri de aynı kablosuz ağ sistemi üzerinden sunucuya aktarılmaktadır. Sunucu üzerinde geliştirilen web-tabanlı yazılım ile bu ölçüm verileri izlenebilmekte ve çeşitli grafik, liste ve hesaplamalar ile verimlilik analizleri yapılabilmektedir. Bu çalışmada verilerin toplanması için tasarlanan internet tabanlı bir model önerilmiş ve bu modelin uygulaması kısmen yapılmıştır. Sistemin donanım alt yapısını Kablosuz Algılayıcı Ağlar oluşturmakta, yazılım alt yapısında ise PHP, MySQL ve Jquery gibi internet teknolojileri kullanılmaktadır. Çalışma sonunda geliştirilen yazılım ve veri toplama sistemi sayesinde, sağım verileri otomatik olarak kayıt edilmekte, süt verimlerinin günlük, haftalık, aylık ve laktasyon dönemi boyunca izlenebilmesi sağlanmaktadır. Süt verimine etkisi olan barınak ve dış ortam hava kalitesi ve koşulları sürekli olarak ölçülmekte, kayıt altına alınmakta ve izlenmektedir. Ayrıca, subklinik mastitis gibi süt verimini düşüren hastalıkların önceden belirlenmesi için de veri madenciliği yöntemlerinden Destek Vektör Makinası kullanan bir modül eklenmiştir. Başka bir çalışmadan izin alınarak kullanılan veriler ile testler yapılmış %87 başarı oranı ile sınıflandırma yapılabildiği görülmüştür.