Om een grote databank met thermale beelden te kunnen aanleggen zijn de partners van het project Clawcare op zoek naar deelnemende melkveebedrijven. Verzorg je zelf de klauwen van jouw koeien en ligt je melkveebedrijf in een straal van zo’n 60 kilometer rond de Faculteit Diergeneeskunde van de UGent (Merelbeke)? Mogen onderzoekers de volgende drie jaar langskomen op je bedrijf om de klauwen van de koeien te verzorgen en tegelijkertijd beeldmateriaal te verzamelen? Geef dan je contactgegevens door aan Geert Opsomer (geert.opsomer@ugent.be).
Het vierjarig VLAIO-project CLAWCARE ging van start op 1 januari 2020 en is een initiatief van de Universiteit van Gent in samenwerking met ILVO, Hogeschool Gent, Inagro en Hooibeekhoeve en is mogelijk dankzij financiering vanuit het Agentschap Innoveren en Ondernemen. Doel is het belang van een goede klauwgezondheid onder de aandacht brengen en de (tijdige) detectie en behandeling van klauwproblemen op melkveebedrijven significant te verbeteren door een beroep te doen op innovatieve technologieën zoals warmtecamera’s.
Onderzoek heeft immers aangetoond dat gezondheidsaandoeningen zoals uierontsteking of klauwaandoeningen vroegtijdig opgespoord kunnen worden met behulp van thermografie. Bij een ontsteking (uier of klauw) ontstaat immers warmte die met behulp van thermografie zichtbaar gemaakt kan worden. Dat maakt het mogelijk om klauwaandoeningen in beeld te brengen nog voor er visueel iets aan de poot of de koe te zien is.
Er zijn inmiddels diverse betaalbare infraroodcamera’s op de markt, gaande van handheld modellen tot kleinere camera’s die ingeplugd worden op een smartphone zodat je als melkveehouder zelf aan de slag kan gaan. De interpretatie van de beelden ligt echter niet voor de hand omdat externe factoren, denk maar aan de omgevingstemperatuur, een grote invloed hebben op de beeldvorming. Dit maakt dat er ondersteuning nodig is bij de interpretatie van de beelden vooraleer deze techniek kan doorstromen naar de praktijk. Eén van de doelen van het project is daarom het ontwikkelen van een zelflerend beeldverwerkingsalgoritme, een soort slimme app, die automatisch klauwproblemen kan detecteren, categoriseren en nauwkeurig kan lokaliseren zodat er gericht behandeld kan worden.
Voor de ontwikkeling van zo’n zelflerend beeldverwerkingsalgoritme is een zeer uitgebreide databank nodig met thermogrammen van koeienklauwen genomen met mobiele thermale camera’s. Hierbij moet van elk beeld geweten zijn of de klauw gezond was en zoniet welke klauwaandoening er aanwezig was. De onderzoekers zullen die beelden gebruiken om na te gaan of ze bruikbaar zijn om de exacte locatie van het klauwletsel te bepalen en om te onderzoeken of bepaalde klauwletsels automatisch te detecteren en te klasseren zijn.
Omdat er een groot gamma thermale camera’s commercieel beschikbaar is, zal ook een vergelijking gemaakt worden tussen beelden van dure thermale camera’s en beelden van kleinere, meer betaalbare camera’s die op een smartphone aangesloten kunnen worden. Een dergelijke app zou een grote hulp zijn voor zowel melkveehouders als klauwverzorgers om gericht te kunnen klauwen verzorgen en indien nodig te behandelen. De bedoeling is ook dat de camera een antwoord helpt geven op de vraag hoe diep men mag, of zelfs moet, snijden om het klauwprobleem te lokaliseren en vervolgens te corrigeren. Voor het verzamelen van de beelden en de achtergrondinformatie zullen de onderzoekers nauw samenwerken met melkveehouders, klauwverzorgers en dierenartsen.
Geïnteresseerd? Geef je contactgegevens door aan Geert Opsomer (geert.opsomer@ugent.be).
Bron: naar Kathleen Geerinckx, projectingenieur Hooibeekhoeve – 4 juni 2020
Mogen de Clawcare-onderzoekers op je medewerking rekenen?
