OPC技术在智能化农业监控系统中的应用

在某智能化农业系统中,使用OPC技术将iFIX组态软件监控的蔬菜温室大棚系统,以及组态王软件监控的智能养殖系统的数据统一传输到总控室。该技术能够在总控室实时监测蔬菜温室大棚系统的温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等,同时监测温室大棚内部各类辅助设备状态信息及作物生长状况信息;又能在总控室实时监控到智能养殖系统自动上料机、自动清粪机、供氧机、通风设备、灯具等的参数信息,为提高种植技术、养殖状况改良提供数据依据。依此来阐述OPC技术在智能化农业系统中的应用,给智能化农业的发展提供可靠的通讯方式支持。     

基于物联网和LabVIEW的温室大棚监测系统设计

为保证温室大棚里植物的正常生长,要对温室里的温度、湿度进行监测。设计一种采用ZigBee和GPRS技术基于物联网和LabVIEW的温室大棚监测系统。该系统选用集数据收发和数据处理于一体的低功耗芯片CC2530,可以有效降低监测网络的成本、延长使用寿命。无线传感网络采集的状态信息数据经GPRS网络传输到监控平台,利用LabVIEW图形化编程软件实现数据的动态显示和分析。实验表明,该系统各项技术性能指标达到设计要求,可实现智能监测。     

温室大棚轨道式巡检机器人设计

传统温室大棚生产中存在人工获取农作物巡查数据不方便、覆盖率小等缺陷,急需智能巡检装备实时准确获取管控信息。通过对温室大棚结构环境和生产需求调研分析,设计了一种温室大棚巡检机器人,在实验室环境搭建巡检机器人平台进行了性能试验研究,该机器人能够执行全天候自动巡检任务,快速高效获取蔬菜生产过程的实时管理监控信息。     

云计算下的温室监控系统应用布局

传统的温室大棚种植主要依靠人工监测完成环境参数的监测,监测数据不全面,且实时性不高,耗费了大量的人力物力,作业效率低,严重影响了温室大棚的产量和质量。为进一步提升温室大棚效益,引入了云计算技术,深入研究了云计算各服务层次之间的关系和云架构基本原理,完成了基于云计算的温室监控系统的优化设计。同时,将云架构体系应用在温室监控系统总体方案中,分别从接入层、云服务层、传输层及感知控制层分析温室监控系统工作原理,完成了温室监控系统的功能结构设计,并对温室监控系统进行功能测试。测试结果表明:基于云计算的温室监控系统能够实时准确获取温室大棚内的温湿度、土壤湿度、二氧化碳浓度及光照度等环境信息,且通过云计算平台可以实现对温室大棚的远程控制和监控,保证各个温室大棚之间的数据共享。云计算技术在温室大棚监控系统中的应用有效推进了农业生产智能化、自动化发展,对实现智慧农业具有重要意义。     

基于PLC的农业温室大棚智能监测设备应用

传统温室大棚种植手段单一,对农作物生长信息和温室内环境信息的监测仍需要依靠人工进行,导致农业生产效率低下、数据监测不准确、实时性不强,对产量影响较大。为此,设计了基于PLC的农业温室大棚监测设备,将PLC技术、传感器技术与监测设备相结合,完成了温室大棚监测设备的总体结构设计,并通过硬件选型和硬件设计,完成硬件模块电路设计、PLC控制系统的I/O地址分配表设计和外部接线设计、软件流程设计。实验结果表明:智能监测设备能够实时检测温室大棚内的环境温湿度、CO_2浓度、光照度等参数,并能够通过PLC控制器完成对相关参数的智能控制。该智能监测设备监测参数全面,控制精度高,能够在较大程度上节约水资源和农业生产成本,提高了温室大棚种植效率。     

基于STM32的智能温室无线监控系统设计

智能温室无线监控系统采用嵌入式技术,由温湿度模块、无线传输模块、电源模块及自动控制系统组成,以期农业与自动控制系统结合,采集温室的光照度、温湿度,实现串口软件实时监控并存储采集到的数据。该系统的应用营造了一个有利于温室作物生长的环境,提高了蔬菜产量、品质,且节省了大量的劳动力资源。     

面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统

为满足温室叶类蔬菜病害准确识别的视频数据需求,结合温室叶类蔬菜病害发生的特点,采用物联网技术,基于传感器感知的环境信息与摄像机监控视频信息,构建了一种面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统。该系统将案例检索与模糊推理方法相结合,设计温室监控视频获取方法,将传感器实时采集的数据与知识库中的病害产生环境条件相匹配,以匹配结果作为视频采集的依据,实现了监控视频的智能采集;并利用模糊推理方法,弥补案例检索结果不够全面的问题,确保了数据的准确获取。同时,该系统还提供了实时数据显示、实时视频监控等功能。系统应用结果表明,该系统能够满足温室叶类蔬菜病害识别的视频数据需求。     

基于51单片机的大棚温湿度监测系统设计

针对大棚温湿度对蔬菜安全生产有着非常重要的影响，提出了一种基于51单片机的大棚温湿度监测系统的硬件、软件设计及系统测试。该温湿度监测系统采用STC89C52单片机对温湿度传感器实时采集的数据进行处理，利用光耦温湿度继电器控制大棚内的温湿度，温湿度的当前信息可以在1602液晶屏准确显示，并且能够接受手机端送来的指令，完成与手机端的信息交换。实现了对温湿度的自动监控和控制，有效地提升了温室大棚监控的自动化管理水平。      

基于ZigBee的智能温室大棚环境自动化监测系统设计

根据新疆南疆地区智能温室大棚的特点,设计基于ZigBee无线通信技术的环境监测系统,可实时获取环境因子数据并进行相应调整。系统仿真结果表明:系统可实现环境因子实时监测和无线通信传输,提高温室大棚环境监测效率。     

智能物联网温室自动监控系统设计分析

物联网技术属于新一代信息技术,在现代温室环境的监控、调控等方面有着重要作用,可以为农作物的生长环境提供精确、实时监测。笔者从物联网概念入手,从系统总体设计、监控软件与应用界面三方面进行深入剖析,目的在于完善智能物联网温室自动监控系统设计。     

日光温室环境控制系统应用推广探析

结合农业物联网技术在北京市日光温室智能控制的推广工作,介绍与椰糠基质栽培高品质番茄生产相结合的日光温室环境智能集成控制技术体系,包括软件集成和硬件配置,并提出了农业物联网技术推广中存在的问题和建议,希望为日光温室环境控制系统的应用推广提供参考模式。      

鱼菜共生耦合智能控制系统设计与试验

为研究鱼菜共生系统鱼菜耦合关系，采用传感器技术、物联网技术和自动控制技术设计一套含数据自动采集、记录、分析和控制于一体的鱼菜共生耦合智能控制系统。该系统能实现鱼池和生化池溶氧、温度及水位自动控制，水肥自动配比、旋转立体栽培架自动灌溉及温室环境自动控制功能，数据自动采集、存储和分析功能，以及设备远程控制、状态远程查看等功能。      

农机装备智能测控技术研究现状与展望

农机装备正朝着智能化方向发展,智能测控是实现智能农机的核心技术。农机装备智能测控技术以农机装备为载体,包括农机作业相关信息智能感知、精准监控和作业决策与管理等技术。目前,我国农机装备智能测控存在高端装备、核心技术国产化程度低的问题。本文从农机作业智能感知技术、农机装备精准监控技术和农机作业智能决策与管理技术等方面对国内外研究现状进行综述。阐述了作物生长信息、土壤信息和农机作业状态信息等智能感知技术的大量成果;阐述了耕深、平整地、土壤消毒、播种、植保和收获领域的农机装备精准监控技术的研究进展;阐述了农机作业智能决策与管理技术在农机作业质量监管、农机调度方面的技术突破;重点阐述了农机装备智能测控技术在土地耕整机、土壤消毒机、播种机、施肥机、植保机、收获机及农机作业管理平台的应用现状,分析了各环节待解决的问题。最后,提出了农机装备智能测控技术未来发展方向：农机装备智能测控系统化技术研究;无人农场农机自主作业关键测控技术研究;田间复杂环境农机核心部件及传感器研发;农机大数据支撑的作业决策模型研究。     

农业领域自动定向技术研究进展分析

随着信息感知、机器人等技术的快速发展，自动定向作业具有更多的需求和实现方法。自动定向技术为智慧农业生产过程自动化、智能化提供有利条件，是提高作业效率和品质的重要环节之一，已成为农业生产自动化、智能化作业技术的发展方向。本文首先阐述了自动定向技术的基本概念与内涵，综述了在田间播种、采后处理、畜产养殖加工等农业领域自动定向技术的国内外研究进展，并分析比较了不同应用领域的特征和优缺点。然后对自动定向关键技术应用研究进行了系统分析，包括定向机理与方法、定向机构与装置、自动检测与控制等多方面的共性关键问题，归纳了该领域技术的开放性问题。最后总结了当前自动定向技术面临的挑战和机遇，展望了农机农艺高度融合的自动定向、专用与通用自动定向、多功能全面融合的自动定向和融合智能化技术的自动定向等农业领域自动定向技术和装备的未来研究方向。     

蔬菜温室智能控制系统设计

为有效完成蔬菜温室内温湿度的实时检测,设计了以单片机Arduino为控制核心的蔬菜温室智能控制系统,使用温湿度传感器DHT11实现对温室内温湿度的采集。该控制系统可以根据检测结果通过神经网络对温室环境进行调节,从而实现对蔬菜温室环境自动化控制,优化蔬菜生长环境。      

基于单片机的温室大棚温湿度控制系统设计

随着农业科技和温室智能控制的飞速发展，温室的自动化控制日益成为农业从业者的迫切需求，而且对温室农作物的高产、优质和温室生产的高效性有着重大的现实意义。因此，大棚温室自动控制系统的研究也逐渐成为农业科技发展的重点和热点。借鉴近几年传统温室控制系统的研究，针对我国温室自动控制系统自动化程度低、不具有普及性的发展现状，运用单片机和传感器技术，设计一套对温室温湿度进行测控的较为实用的温室自动控制系统。      

基于物联网的远程温室视觉监控系统设计与实现

在当前智慧农业的大环境下,农作物生长过程的识别与监控问题一直是一项具有挑战性的任务,基于此提出一种基于物联网的远程温室视觉监控系统,系统通过LoRa无线通信技术监测温室内的温湿度、光照强度等环境参数,能够及时监测到农作物的生长状况,并实现自动通风、自动补光等功能。在PC端的Qt上位机实时监测温室内的环境信息并控制环境参数,通过OV9726摄像头对农作物进行监测,所获得的生长状态信息传输到S3C6410集中控制模块进行处理,结合克隆选择算法和朴素贝叶斯分类器对叶片进行识别处理。本系统采用LoRa模块进行自组网来实现环境监测,将Linux操作系统移植到集中控制模块,为视觉系统软硬件平台的搭建做准备工作,所使用的组合算法能够使得农作物叶片识别率达到95.3%,识别时间达到8.4 ms,对于叶片识别精度等方面有着明显的提升,经过实验充分验证本系统所使用的设备与算法的有效性。     

基于PID算法的温室环境控制系统设计

随着现代计算机信息技术和自动化控制技术在农业领域的快速发展，温室的结构档次正不断提高，加之农作物对外部环境的依赖性强，搭建一种适合农作物生长的温室环境控制系统，已成为农业种植者的迫切需求。该文针对温室环境信息智能化管理需求，通过调控农作物的环境因素，创造出适宜农作物生长的环境，从而达到农作物反季节生产和提高产量的目的。为了进一步提高温室智能控制的精准度以及提高农作物生产效率，基于PID控制算法，设计了一套典型的、符合我国农情的温室环境控制系统。该系统将在调节温室环境参数和改善作物生长环境方面发挥重要作用。      

棉花虫害自动识别和智能决策系统设计-基于机器视觉系统

随着精准农业技术的不断发展，机器视觉技术在农田作业播种施肥、植保机械中的研究和应用得到进一步的开展。为此，简要分析了国内外机器视觉技术在植保领域中的应用前景，重点介绍了开发研制基于机器视觉的棉花田间虫害自动识别与施药决策支持软件与硬件系统的总体设计，以及所采取的相关技术措施。