Creation of fundamental prerequisites for the development and optimal use of robotic systems in industrial cow milking technologies

The main technical characteristics of robots and the method of detecting teats in the development of domestic robotic milking systems are presented.

1. Федченко: Беларусь вошла в пятерку мировых лидеров по производству молока на душу населения / SB.BY. Беларусь сегодня. – URL: https://www.sb.by/articles/belarus-voshla-v-pyaterku-mirovykh-liderov-po-proizvodstvu-molokana-dushu-naseleniya-fedchenko.html/ (дата обращения: 01.09.2025).

2. Комментарий: качество решает. Как развивается молочная отрасль в Беларуси / БЕЛТА. – URL: https://belta.by/economics/view/kommentarij-kachestvo-reshaet-kak-razvivaetsja-molochnaja-otrasl-v-belarusi-624630-2024 (дата обращения: 01.09.2025).

3. Беларусь: ключевые цифры молочного экспорта 2023 года // Belarus International. – URL: https://belarus-expo. com/беларусь-ключевые-цифры-молочного-эк/(дата обращения: 01.09.2025).

4. Китиков, В. О. Концепция создания физиологически щадящего процесса машинного доения коров / В. О. Китиков // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии. – 2017. – № 1. – С. 126–131.

5. Иванова, Т. В. Влияние условий машинного доения на состояние вымени и продуктивность коров / Т. В. Иванова, А. С. Петров // Ветеринария и зоотехния. – 2018. – № 12 (4). – С. 45–52.

6. Смирнов, В. И. Мастит у коров: причины, профилактика и влияние на иммунитет и продуктивность / В. И. Смирнов, Е. Н. Кузнецова // Журнал сельскохозяйственной науки. – 2020. – № 7 (2). – С. 112–119.

7. Захаров, В. И. Современные тенденции развития автоматизированных доильных комплексов в России / В. И. Захаров, С. А. Михайлова // Агропромышленный комплекс России. – 2018. – № 12 (3). – С. 15–22.

8. Кузьмина, Т. В. Научные основы и практика использования автоматизированных систем доения в России / Т. В. Кузьмина, М. Ю. Орлов // Труды Всероссийского научно-исследовательского института животноводства. – 2021. – № 56. – С. 45–53.

9. Ларионов, Е. В. Инновационные разработки в области автоматизации доения крупного рогатого скота / Е. В. Ларионов, Т. К. Сидорова // Научный вестник сельского хозяйства. – 2022. – № 10 (1). – С. 55–62.

10. Петров, А. С. Развитие технологий автоматизированного доения в молочном животноводстве России / А. С. Петров, Н. П. Иванова, В. В. Кузнецов // Вестник аграрной науки. – 2019. – № 45 (6). – С. 12–20.

11. Смирнов, Д. Н. Производство и внедрение полнокомплектных доильных залов отечественного производства / Д. Н. Смирнов, Е. А. Лебедева // Журнал сельскохозяйственной техники и технологий. – 2020. – № 78 (4). – С. 30–37.

12. Беляев, А. Н. Технические решения и опыт эксплуатации отечественных доильных залов / А. Н. Беляев, В. П. Громов // Журнал сельскохозяйственной техники и технологий. – 2017. – № 65 (2). – С. 40–47.

13. Палкин, Г. Г. Роботы на молочных фермах / Г. Г. Палкин // Сельскохозяйственный вестник. Беларусь – Россия. – 2001. – № 8. – С. 16–18.

14. Тенденции развития сельскохозяйственной техники за рубежом / под ред. В. Ф. Федоренко [и др.] – М.: Росинформагротех, 2004. – 144 с.

15. Schleitzer, G. Melkorganisation in grossen Milchviehherden / G. Schleitzer // NeueLandwirtsch, 2009. – № 7. – P. 60–62.

16. Иванов, П. В. Применение однобоксовых доильных роботов в молочных комплексах с беспривязным содержанием коров / П. В. Иванов, Е. Л. Смирнова, А. Н. Кузнецов // Вестник животноводства. – 2021. – № 45 (2). – С. 23–30.

17. Петров, С. М. Автоматизация доения на промышленных молочных фермах: опыт внедрения однобоксовых роботов / С. М. Петров, Н. А. Лебедева // Журнал сельскохозяйственной техники и технологий. – 2019. – № 11 (4). – С. 56–63.

18. Скворцова, Е. Г. Влияние технологии доения коров на эффективность производства молока / Е. Г. Скворцова, О. В. Чепуштанова, А. С. Гусев // Агропродовольственная политика России. – 2023. – № 3. – С. 44–49.

19. Казакевич, П. П. Технологическая концепция «умной» молочной фермы: монография / П. П. Казакевич, В. Н. Тимошенко, А. А. Музыка. – Жодино: Науч.-практ. центр НАН Беларуси по животноводству, 2021. – 245 с.

20. Попков, Н. А. Технологические рекомендации по организации производства молока на новых и реконструируемых молочно-товарных фермах / Н. А. Попков [и др.]; НАН Беларуси, Науч.-практ. центр НАН Беларуси по животноводству. – Жодино, 2018. – 138 с.

21. Komlach, D. I. Technological principles of robotic milking development / D. I. Komlach, D. N. Kolosko, E. L. Zhilich [et al.] // Mechanization and electrification of agriculture. – 2022. – Issue 55. – P. 26–29.

22. Китиков, В. О. Ресурсоэффективные технологии производства молока / В. О. Китиков. – Мн.: НПЦ НАН Беларуси по механизации сел. хоз-ва, 2011. – 233 с.

23. Perednja, V. I. Reequipment of dairy farms on a base of the machine lowexpeditured technologies / V. I. Perednja, V. O. Kitikov // The 4th research and development conference of central and eastern European institutes of agricultural engineering (CEEAgEng), Moscow, May 12–13, 2005 / VIESH. – M., 2005. – Р. 219–224.

24. Направления исследований при создании автоматизированных и роботизированных модулей доения коров / Ю. А. Иванов, Л. П. Кормановский, Ю. А. Цой, В. В. Кирсанов // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. – 2018. – № 3 (31). – С. 15–19.

25. Терентьев, С. С. Применение средств цифровой трансформации в молочном скотоводстве и их роль в повышении популяционного здоровья и продуктивности животных / С. С. Терентьев, А. В. Пашкин, Е. И. Бурова // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). – 2024. – № 3 (72). – С. 277–286.

26. Подготовка изображения, получаемого с 3D ToF камеры для автоматического обнаружения сосков коровы / В. В. Кирсанов, Д. Ю. Павкин, С. С. Юрочка [и др.] // Инновации в сельском хозяйстве. – 2019. – № 3 (32). – С. 340–346.

27. Применение сверточной нейронной сети для определения границ сосков вымени коровы / С. С. Юрочка, А. Р. Хакимов, Д. Ю. Павкин [и др.] // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. – 2022. – Т. 69. – № 3 (48). – С. 82–88.

28. Teat Pose Estimation via RGBD Segmentation for Automated Milking / N. Borla, F. Kuster, J. Langenegger, J. Ribera, M. Honegger, G. Toffetti // Cornell University. – DOI: 10.48550/arXiv.2105.09843 (date of access: 01.09.2025).