近日,机械与电子工程学院闫银发教授团队在Computers and Electronics in Agriculture上发表题为“Feeding behavior rhythms of artificial Diet-Reared silkworms (Bombyx mori) based on Dual-Coordinate systems and multiscale signal analysis”的最新研究成果。机电学院博士研究生李正浩、闫银发教授为共同第一作者,刘莫尘教授为通讯作者,山东农业大学为第一通讯单位。随着全龄人工饲料饲养模式在中国养蚕业的推广,精准获取家蚕采食行为已成为实现智能化饲养管理的重要前提。采食行为反映了家蚕的生理状态和取食节律,是优化饲喂策略和评估饲养环境的关键依据。然而,目前关于家蚕采食行为的系统研究仍然有限,传统的观测方式多依赖人工经验或离散取样,难以揭示其连续动态特征与内在规律。针对以上问题,本文提出一种融合机器视觉与多尺度信号分析的人工饲料育背景下非侵入式家蚕采食行为量化方法:采用 YOLOv12-ByteTrack 框架实现家蚕头部的高精度检测