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Doctoral Thesis
2018

Adaption and assessment of a UHF-RFID system for livestock management

Abstract (English)

A prerequisite for the implementation of concepts of precision livestock farming is data acquisition on the level of the individual animal, which is only possible on a large scale by applying electronic animal identification. Radio-frequency identification (RFID) systems in the ultra-high frequency range (UHF, 860 – 960 MHz) offer the possibility of simultaneous detection of transponders and a variably adjustable read range of more than 3 m. Until now, these systems were, however, only insufficiently adapted to the operating conditions in livestock farming. In collaboration with industry partners, passive UHF-RFID transponders for integration into ear tags for cattle and pigs and readers have been developed and tested. The objective of this thesis was the adaption and assessment of this UHF-RFID system for livestock farming. In particular, 1) the construction and test of a static test bench for UHF-RFID ear tags, 2) the development of a method of measuring the influence of ear tissue on the performance of UHF-RFID ear tags, and 3) the application and validation of the UHF-RFID system for monitoring of trough visits of growing-finishing pigs should be carried out. The experiments supported the selection and further development of UHF transponder ear tags and reader antennas for application in livestock farming. A suitable test method for UHF-RFID technology in the fields of research covered was established and applied for the first time. It repeatedly became clear during the experiments that the greatest challenge for the application of UHF transponders in ear tags is the reduction of the sensitivity against ear tissue. In addition to the monitoring of animal health with UHF-RFID, further research could be carried out regarding the positioning of animals for measurement of motion activity, the combination of transponders with sensors, for example, to measure body temperature, and the utilisation of the technology for implementation of the Internet of Things in food supply chains.

Abstract (German)

Voraussetzung für die Umsetzung von Konzepten des Precision Lifestock Farming ist eine einzeltierbezogene Erfassung von Tierdaten, die in großem Maßstab nur durch eine elektronische Tierkennzeichnung ermöglicht wird. Radiofrequenzidentifikationssysteme (RFID) im Ultrahochfrequenzbereich (UHF, 860-960 MHz) bieten die Möglichkeit der Simultanerfassung von Transpondern sowie eine flexibel einstellbare Lesereichweite von mehr als drei Metern. Bisher wurden jedoch UHF-RFID-Systeme nur unzureichend an die Einsatzbedingungen in der Tierhaltung angepasst. In Zusammenarbeit mit Industriepartnern wurden passive UHF-RFID-Transponder zur Integration in Ohrmarken für Rinder und Schweine sowie Lesegeräte entwickelt und getestet. Ziel dieser Arbeit war die Anpassung und Bewertung dieses UHF-RFID-Systems für die Nutztierhaltung. Teilziele waren 1.) die Konstruktion und der Test eines statischen Prüfstandes für UHF-RFID-Ohrmarken, 2.) die Entwicklung einer Methode zur Messung des Einflusses von Ohrgewebe auf die Leistungsfähigkeit von UHF-RFID-Ohrmarken und 3.) die Anwendung und Validierung des UHF-RFID-Systems zur Aufzeichnung der Trogbesuche von Mastschweinen. Die Versuche unterstützten die Auswahl und Weiterentwicklung von UHF-Transponderohrmarken und Lesegerätantennen für die Nutzung in der Tierhaltung. Es wurde erstmalig eine geeignete Testmethode für UHF-RFID-Technologie in den bearbeiteten Forschungsbereichen entwickelt und angewendet. Im Verlauf der Versuche wurde mehrmals deutlich, dass die größte Herausforderung für den Einsatz von UHF-Transpondern in Ohrmarken in der Minderung der Sensitivität gegenüber des Ohrgewebes besteht. Neben einer Überwachung der Tiergesundheit mittels UHF-RFID sind weitere mögliche Forschungsansätze die Lokalisierung von Tieren zur Messung der Bewegungsaktivität, die Kombination der Transponder mit Sensorik, beispielsweise zur Messung der Körpertemperatur, sowie die Nutzung der Technologie zur Implementierung des Internet der Dinge in Lieferketten für Lebensmittel.

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Faculty
Faculty of Agricultural Sciences
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Institute of Agricultural Engineering

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2017-04-17

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English

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Classification (DDC)
630 Agriculture

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