Introducción

En la porcicultura, existen parámetros productivos que permiten evidenciar la eficiencia del lote en un periodo de tiempo determinado, así, la tasa de conversión alimenticia, considerada como la cantidad de alimento requerido para ser convertido en unidad de peso vivo, podría evaluarse de manera cotidiana solamente mediante la detección en tiempo real del peso vivo de los cerdos. Sin embargo, las detecciones tradicionales del peso vivo de los cerdos generalmente requieren contacto directo con los cerdos, que están limitados por su baja eficiencia y provocan mucho estrés, incluso hasta la muerte en cerdos en etapa de finalización. En este sentido, la detección sin contacto del peso corporal de los cerdos se ha convertido en un desafío en la producción porcina durante décadas (Li, et al., 2014).

El pesaje de cerdos basado en visión artificial es un enfoque no intrusivo, rápido y relativamente preciso que podría reducir el estrés tanto del animal como del operario durante el proceso de pesaje (Wang, et al., 2008). El análisis de imágenes digitales y el método de visión artificial permiten la estimación en tiempo real del peso vivo de los cerdos mediante la detección de las dimensiones corporales críticas del cerdo sin ningún contacto y su relación mediante redes neuronales con diferentes pesos corporales acordes a una línea genética (Li, et al., 2014). Diferentes estudios han determinado la precisión de la extracción del área proyectada del cerdo y su correlación lineal en una escala logarítmica con el peso vivo de los animales. En este sentido, un entendimiento del comportamiento de diferentes metodologías de pesaje en cerdos en etapa de levante y ceba a nivel investigativo podría fortalecer el bienestar animal de los cerdos en periodos de pesajes y aumentar la velocidad de respuesta ante decisiones en función del peso corporal.

Todos los procedimientos realizados en el presente estudio fueron aprobados por el comité de ética para la experimentación animal de la “institución universitaria visión de las Américas” (2022 CICUA 044).

El estudio fue desarrollado bajo la recopilación de información histórica de tres lotes investigativos del centro de validación de cerdos de Iluma Alliance, en ambiente comercial (Súper cerdo paisa), localizado en el municipio de Santa Rosa de Osos, Antioquia (Colombia) a una altura de 2500 m sobre el nivel de mar y una temperatura anual promedio de 16°C. El centro de validaciones cuenta con galpones abiertos y piso en concreto sólido donde se alojan los cerdos.

Se utilizaron datos de peso vivo obtenidos mediante pesaje en báscula y pesaje PigVision de 3 experimentos constituidos por 2174 cerdos entre machos y hembras. Los experimentos fueron constituidos por un total de 50 unidades experimentales (corrales) y 6 tratamientos para el experimento 1, 32 unidades experimentales y 3 tratamientos para el experimento 2, y 32 unidades experimentales y 3 tratamientos para el experimento 3; representando un total de 114 lotes. Los cerdos tuvieron un rango de edad entre 70 días y 154 días, y se usó la genética Hypor dams × PIC 410 sires. Los cerdos se alojaron a una densidad de 1.04 m² / cerdo, en una distribución de 20 cerdos por corral.

Cada experimento contó con un programa dietario de tres fases, donde cada fase tuvo diferentes dietas de acuerdo con el objetivo inicial de estos experimentos. Sin embargo, para este estudio solamente fue de interés el pesaje corporal en báscula de cada uno de estos lotes mencionados y correlacionarlo con el pesaje PigVision. A pesar de que el pesaje PigVision permite obtener un dato diario, se excluyeron los pesos de los días diferentes a los pesajes en báscula, por lo cual el número máximo de pesajes corresponden al número total de pesajes en báscula para cada unidad experimental en cada experimento y en cada periodo de medición.

Los experimentos fueron diseñados bajo modelos de bloques completamente al azar. La variable peso vivo de los diferentes experimentos fue analizada mediante modelos lineales mixtos usando la librería Lmer de R versión 4.0.3. Los factores fijos: Tratamiento, cantidad de cerdos por corral, el sexo y peso inicial, y como factor aleatorio, el bloque. Se eligieron los modelos para las variables de acuerdo con los valores AIC y BIC. Se llevó a cabo el mismo modelo estadístico para analizar la variable obtenida por báscula y PigVision.

En el gráfico anterior se observa una mayor diferencia entre los métodos de pesajes especialmente en los periodos iniciales 0 y 1, por lo cual se realizó una comparación de los pesos a lo largo de los periodos diferenciados por el sexo de los animales (Gráfico 2).

Tanto en machos como en hembras los pesajes para ambas metodologías mantienen la misma tendencia a lo largo de la etapa evaluada y los valores medidos por ambas metodologías se mantiene entre los mismos rangos evaluados, que para este caso se encuentra entre los 25 y 125 kg de acuerdo con el eje Y del gráfico 2.

Gráfico 2. Diagrama de cajas de los pesos corporales de cerdos de tres experimentos a lo largo del levante y ceba, diferenciados por sexo y metodología de pesaje.

Una vez realizados los análisis iniciales de los pesos corporales de manera independiente entre las metodologías de estimación de la variable, se procedió a realizar un análisis conjunto en el que se contrasta de manera simultánea el pesaje obtenido a lo largo del periodo evaluado, lo cual se evidencia en el gráfico 3, en donde los pesos se comportan de manera homóloga entre los obtenidos mediante báscula y los obtenidos por PigVision, tanto para machos como para hembras.

Gráfico 3. Diagrama de cajas comparativo de los pesos corporales de cerdos obtenidos por báscula y PigVision, de tres experimentos a lo largo del levante y ceba, diferenciados por sexo.

La correlación existente entre los pesajes obtenidos a partir de báscula y PigVision es altamente significativa (p < 0.001) con una relación alta y positiva de 0.989. Lo anterior indica que ambas metodologías de pesaje pueden ser usadas para extraer información de parámetros productivos en una producción porcícola, y, adicionalmente, se encontró una respuesta estadística similar en los contrastes de medias entre tratamientos para los tres experimentos evaluados, especialmente el primer experimento que contó con un mayor número de tratamientos y en el cual el tratamiento presentó un efecto significativo para la variable en mención, se logró obtener el mismo resultado independiente de la metodología de pesaje, por lo cual PigVision permitió mantener el poder estadístico de la prueba e incluso para el último periodo de pesaje del experimento logró una mayor sensibilidad al reconocer diferencias estadísticas entre tratamientos que no se lograron con el pesaje en báscula, y manteniendo la misma tendencia lógica que se observó en la jerarquía de los tratamientos para el peso corporal (Tabla 1).

Tabla 1. Resumen de resultados para el peso corporal obtenido mediante PigVision y Báscula en cerdos experimentales con 6 tratamientos en etapa de levante y ceba.

Conclusiones

La herramienta PigVision permite obtener pesajes en tiempo real que posibilitan el cálculo de indicadores zootécnicos, además de mantener una similitud superior al 95% con los pesajes directos obtenidos en báscula, los cuales permiten inclusive encontrar diferencias estadísticas entre el peso corporal de tratamientos experimentales que requieren de mayor exactitud. Adicionalmente, en las fases finales (PC > 100 Kg) disminuye el error estándar entre repeticiones en comparación con el pesaje en báscula, lo cual posibilita mejorar la precisión para estos periodos.

REFERENCIAS

Li, Z., Luo, C., Teng, G., Liu, T. (2014). Estimation of Pig Weight by Machine Vision: A Review. In: Li, D., Chen, Y. (eds) Computer and Computing Technologies in Agriculture VII. CCTA 2013. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 420. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54341-8_5

Wang, Y., Yang, W., Winter, P., & Walker, L. (2008). Walk-through weighing of pigs using machine vision and an artificial neural network. Biosystems Engineering, 100(1), 117-125. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2007.08.008

Estimación del peso vivo de cerdos en etapa de levante y ceba

con PigVision conserva semejanza con pesaje en báscula en granja

Introducción

Materiales y métodos

Resultados

Conclusiones