Arbeitspaket 2

Die Verwendung von tierbasierten Messungen um Verletzungen im Schlachthof zu dokumentieren

Task 2.1 (Leitung: DMRI) Automatisierte Erkennung von Schwanzverletzungen im Schlachthof

Die Entwicklung von Sensoren und Software soll mit den spezifischen Anforderungen beider Seiten – Schlachthof und Bauer – beginnen. Die Platzierung der Ausrüstung im Schlachthof, das erforderliche Management der Daten und die maximalen Kosten für das Material müssen bestimmt werden. Ein komplettes Ausrüstungspaket beinhaltet Kamera, Licht, Bildanalyse Algorithmen und der Einbezug von Daten. Zudem soll ein Referenzwert der Schwanzverletzungen und Schwanzlänge zusammen mit der Kontrolle direkt vor dem Schlachten etabliert werden. Die Bewertung des bestehenden Algorithmus sowie eine Machbarkeitsstudie müssen in diesem Schritt ebenfalls gemacht werden. Um die Funktionalität zu testen, soll ein Prä-Prototyp gebaut werden, der Bilder im Schlachthof aufzeichnet. Dadurch soll der Algorithmus verbessert werden. Wenn die Tauglichkeit der Methode geprüft ist, soll ein Prototyp gebaut werden, der genügend robust ist, um dem Umfeld im Schlachthof standzuhalten.

Task 2.2 (Leitung: INRA, Partner: FiBL) Die Anwendung von automatisierter Erkennung von Verletzungen im Schlachthof

Das Hämogolobin-Erkennungssystem, welches in T1.2 entwickelt wurde, wird für drei Monaten in einem kommerziellen Schlachthof in der Schweiz installiert. Während dieser Zeit soll das Auftreten von Hautverletzungen mit Bildern dokumentiert und mit der automatischen Überprüfung der Wunden verglichen werden. Die Resultate dieses Vergleichs werden mit den Schlachthofmitarbeiter sowie in der Farmer Focus Group der Schweiz diskutiert. (T1.4)

Task 2.3 (Leitung: DMRI, Partner: WLR) Durchführung und Auswertung der Erkennung von Schwanzverletzungen im Schlachthof

Der Prototyp aus T2.1 wird in zwei kommerziellen Schlachthöfen (DK und NL) für ein Jahr angewendet und es soll der Effekt auf die Rückmeldung der Bauern untersucht werden. Das System wird regelmässig überprüft; speziell sollten das Feingefühl und die Genauigkeit der visuellen Überwachung kontrolliert werden unter Zuhilfenahme der Referenzbewertung ERA-Net Antrag 073 PigWatch 6 von 36, welches in T2.1 entwickelt wurde. Dadurch soll ein automatisches Feedback generiert werden. Die Bauern werden sich zusammen mit den Betreuern in den Farmer Focus Groups einbringen und Verbesserungen am Feedback vornehmen. Die Auswirkungen des Feedbacks auf die Landwirte soll im Teil T1.4 evaluiert werden.