Broers bepalen met beeldherkenning de groei van kalveren

Met de camerasoftware kunnen de broers Dekker zien hoe een individueel dier presteert ten opzichte van de groep, maar ook hoe groepen ten opzichte van elkaar presteren. De groei wordt dus niet na afloop van een ronde bepaald, maar de kalverhouders hebben inzicht in de groei van hun dieren gedurende de ronde. Ook geeft de data inzicht in de optimale voermomenten.
Sinds de presentatie op KALF-ID hebben de gebroeders niet stilgezeten. Op het bedrijf van Julian Dekker (32) in Vriezenveen (Ov), wordt het systeem continu bijgesteld. Julian heeft zelf een bachelor in mechatronica. Hij is dus niet schuw van cijfertjes en optimaliseren van systemen. Naast het houden van 440 rosékalveren werkt hij nog drie dagen in de week als service- en testengineer. Broer Niels houdt in het naburige Hoge Hexel tweeduizend jonge rosés. Broer Brent is software enigeer van beroep en houdt zich bezig met automatisering van fabrieken. Samen hebben ze de praktijkkennis en de theoretische bagage om HerdAI naar een hoger niveau te brengen.

Ontstaan vanuit frustratie
Het idee ontstond twee jaar geleden vanuit frustratie. “Waarom weet je pas wat de kalveren groeien als de ronde voorbij is”, zegt Julian. “Dan kun je niet meer bijsturen. Wij willen dat eerder weten, tijdens de ronde.” Als kalveren top groeien hoef je niet veel bij te sturen, maar vooral als het moeizamer gaat of er verschil komt in kalveren, is het volgens Julian interessant om bij te kunnen sturen. “Normaal weet je alleen het nuka-gewicht bij aankoop en het karkas aan het einde van de ronde. Wij willen iedere dag data zien hoe onze kalveren groeien.”
Een eerste idee om een weegschaal in de stal te plaatsen, werd al snel in de prullenbak gegooid. Vervolgens ontstond het idee om met een laser de hoogte van de dieren te meten en dit te vertalen naar groei. Ook dat idee haalde de eindstreep niet. Daarna hebben ze een camera opgehangen. “Visiontechniek komt sterk op. Hierbij wordt camerasoftware getraind om steeds betere waarnemingen te doen. Wij willen de omvang van een kalf meten en van daaruit de groei bepalen.” Het gaat Julian niet om één meting, maar om het gemiddelde van duizenden metingen. De ene keer wordt bij de omvangbepaling door de camera een poot meegenomen die net iets verder van het lichaam uitsteekt, de andere keer niet. Maar door heel veel waarnemingen te doen, middelt de fout uit.

Vijf beelden per seconde
De camera die de broers gebruiken kan vijf beelden per seconde verwerken. Het trainen van de software is waar het om draait. Julian: “De omtrek van een rondje of vierkantje bepalen is redelijk eenvoudig. Maar van een dier…?” Door steeds aan individuele foto’s aan te geven welke foto voldoet en welke niet, wordt de software steeds slimmer in het bepalen van de omtrek. Op dit moment is het model zover dat het betrouwbare groeicijfers van een koppel kalveren kan opleveren. De camera hangt bij hem in de stal boven een koppel van veertig Peter’s Farm kalveren.
Naast het bepalen van het formaat van kalveren, bewaart de software ook de bewegingsgegevens van de dieren. Dit geeft in een vroeg stadium inzicht in de status van een ziekte (zijn de dieren actief of niet). Ook de vreetmomenten van het koppel zijn interessant. Julian ontdekte dat de meeste kalveren om acht uur ’s ochtends en vijf uur ’s middags vreten. Zijn voertijden zijn echter om half zeven ’s ochtends en zes uur ’s avonds. “Misschien kan ik de voeropname verhogen door de avondvoedering te vervroegen?”, vraagt hij zich hardop af.

Verder ontwikkelen met voerfirma
De gebroeders Dekker willen hun cameratechniek graag verder ontwikkelen met een grotere partij. Ze denken daarbij aan voerfirma’s of eventueel een universiteit. Belangstellenden kunnen zich melden via e-mail: juliandekker@kalverhouderijdekker.nl. 

Lees het volledige artikel in vakblad De Kalverhouder dat zaterdag 7 februari verschijnt.

Met AI-software wordt de omtrek van een kalf bepaald