田间稻飞虱图像远程实时采集系统的研制

研制了一种田间稻飞虱图像远程实时采集系统。该系统由图像采集装置、自动控制系统和远程传输系统组成。利用稻飞虱的趋光性,将其引诱至图像采集装置的白色幕布上,可编程逻辑控制器(PLC)为自动控制系统的核心,发出脉冲控制相机拍摄,同时控制交流伺服电机运行,驱动拍摄装置,实现对幕布的自动扫描拍摄稻飞虱图像。远程传输系统选用4G技术和基于TCP协议的客户端/服务器模式传输方法,将所拍摄昆虫图像自动传输至监测中心处。验证试验结果表明,该系统可直接获得768×576像素的田间稻飞虱图像。通过二维离散傅里叶变换验证,采集系统所采集到的稻飞虱图像与其他昆虫图像存在明显特征差异,说明该系统可满足稻飞虱图像采集要求。     

履带式拖拉机可视遥控驾驶系统的设计及试验

为实现履带式拖拉机超视距遥控驾驶,以农夫小机灵502履带式拖拉机为平台,设计了一套拖拉机可视遥控驾驶系统。该系统主要包括中央处理器模块、2.4 G和433 M无线模块、全景视频拼接系统、液压及电动执行机构。操作者通过可视遥控器获取拖拉机的实时作业环境图像,并发送操作命令,实现遥控操作。为适应履带式拖拉机的作业环境,控制系统电路采用了抗震和抗干扰设计。在无同频电磁干扰、无杂草的旱田进行试验,可视遥控驾驶系统的遥控距离达150 m以上,视频传输稳定、无中断,直线行驶偏差小于0.2 m,转弯半径小于1.9m,能满足农机作业要求。     

基于离散因子的多传感器数据融合和导航线提取方法

目的 针对玉米田间路径边界模糊和形状不规则特点,普通的田间导航线提取算法在农业机器人实际应用中会出现偏差过大的问题,本文针对3~5叶期玉米田提出了基于离散因子的相机与三维激光雷达融合的导航线提取算法。方法 首先利用三维激光雷达获取玉米植株点云数据,同时将相机采集的图像利用超绿化算法和最大类间方差法自动获得绿色特征二值图像,然后将聚类分析后的点云数据投影到图像中的目标边框上,构建多传感器数据融合支持度模型进行特征识别,最后拟合所获取特征中心点即为导航基准线。结果 该算法能够很好地适应复杂环境,具有很强的抗干扰能力,单帧平均处理时间仅为95.62 ms,正确率高达95.33%。结论 该算法解决了传统算法寻找特征质心偏移、识别结果不可靠等问题,为机器人在玉米田间行走提供了可靠的、实时的导航路径。     

田间作物表型检测平台设计与试验

为高灵活度、稳定有效地获取田间作物表型信息,设计了一种四轮独立驱动、独立转向的田间作物表型检测平台,该平台主要包括行走系统、控制系统和表型信息采集系统,采用Creo软件对平台进行结构设计并对主体框架不同工况进行有限元仿真分析。以西门子1200系列PLC为主控制器开发了一套控制系统,实现平台的原地转向、横向移动和阿克曼转向模式控制,采用基于模糊PID的四轮协同控制方法实现了四轮同步运动。设计的检测平台可根据检测需求挂载RGB相机、热红外相机、高光谱相机等不同传感器进行表型信息采集,并在采集过程中形成移动暗室,有效降低外界环境对表型信息采集效果的影响。田间试验结果显示:设计的检测平台在满电量状况下单次不间断作业可达6 h;四轮协同运动试验结果显示,车轮转速最大偏差率为1%,在水泥地面和田间直线行驶时平均偏移率分别为2.14%和2.57%,具有良好的移动稳定性;挂载RGB和热红外相机进行作物表型信息获取时,每小时可检测120个田间育种小区;在不同时间段,分别采集非暗室环境与暗室环境下棉花RGB图像并提取叶面积,结果表明平台所采集RGB图像更加稳定可靠;对暗室环境下RGB图像、热红外和高光谱图像进行采集分析,结果表明该平台所采集图像均质量良好且可获得有效信息。     

基于太阳能供电的田间图像采集系统设计

设计了1种基于太阳能供电的田间图像采集系统,解决了脱离田间配电网地域难以实时获取作物图像信息的问题。硬件设计主要包括信息采集模块、太阳能供电模块和无线通信模块。其中信息采集模块主要由Logitch Pro9000摄像头、X86系统架构瘦客户机(Fit-PC)进行图像采集和暂时储存;无线通信模块基于AR9344芯片,将采集系统接入互联网,实现数据无线传输功能;太阳能供电模块采用STM8S003F3P6单片机,完成PWM脉宽调制技术,从而达到稳定输出电压的目的,并选用铅酸蓄电池作为储能元件。软件设计主要针对瘦客户机CMOSSETUP程序设计系统工作时间,完成图像采集步长设定,并完成对采集图像的智能化管理。经测试表明:通过该项目的实施,摆脱了对田间配电网的依赖,实现了田间及作物图像信息远程采集管理的基本功能,促进了智能农业的发展。     

基于嵌入式设备的作物长势监测系统

传统的基于机器视觉的作物长势监测设备对环境要求较高,且体型较大,不易布置在实际生产的复杂环境中。本文提出了一套基于嵌入式设备的应用于实际生产环境的作物长势监测系统,该系统集成了图像采集、滤波、颜色空间转换、图像分割、形态学运算、特征量化的图像处理流程,依靠人工在嵌入式视觉系统中面向环境自定义算法提取作物长势特征,确定最优算法组合,设定流程,进行作物长势特征的自动提取并监测。利用该监测系统对拔节期玉米植株的株高进行连续监测,监测值与人工测量值的决定系数达到0.9072,随时间的变化趋势一致,表明该系统可用于复杂环境下的作物长势监测。     

农业温室控制系统的设计与实现

设计了一套能实时控制农业种植温室内温度、湿度、光照度及CO2浓度等参数的测控系统,该系统安装了农艺专家管理程序,能给出不同时期作物生长所需要的最佳环境参数,并自动生成合理的控制方案,实现了人造气候的智能化管理.阐述了一个温室大棚自动控制系统,该系统运行可靠、成本低.系统通过对温室内的温度与湿度参量的采集,并根据上述参数...     

大麦田间视频采集与无线传输系统设计

针对我国农田作物生长状况需大量人力监测的问题,以大麦农田为试验对象,设计一种大麦田间视频采集的无线传输系统。主要对视频图像的采集与传输进行了理论分析和设计,通过田间试验对结果进行验证。相关分析结果表明,本系统采用的有损压缩算法(Discrete cosine transform,DCT),在1 000m以内传输时间70ms,数据包发送成功率98%,与农田监控直送系统采用的无损压缩算法(Differential pulse-code modulation,DPCM)相比,在相同传输距离下,数据量小,传输时间短,传输成功率高,具有较好的实时性和稳定性;而且成本低、体积小、易于安装,可实现对大麦生长视频信息的自动采集及无线传输。     

基于ARM和WI-FI技术的大麦田间监控系统设计

试验介绍了一种基于ARM和WI-FI技术的大麦图像采集与无线传输系统的设计.系统构建了基于Linux的嵌入式系统的无线监控网络,采用WI-FI无线通信技术,将大麦田间图像信息经由无线传感器网络和ARM控制器处理,在设计的视频采集软硬件控制下,实现了大麦生长视频信息的自动采集和无线传输,结果表明:搭建系统的客户端能满足25帧/s显示的视频流要求.该研究对发展现代农业生产和实现大麦栽培决策信息化具有重要意义.     

旱地不同间套作对玉米生长·养分累积及产量的影响

通过田间小区试验,研究玉米与不同作物间套作方式对玉米生长、养分累积及产量的影响。结果表明:与玉米单作方式相比,玉米与不同作物间套作更能提高玉米的叶片叶绿素含量、光合特性、植株氮磷钾养分累积以及产量。4种间套作方式中,玉米花生、玉米大豆间作在对玉米叶片叶绿素含量及光合特性方面提高幅度较大;植株氮磷钾养分累积方面,则以玉米大豆间作处理的氮素累积最大,可达224.6 kg/hm2,以玉米红薯套作处理的磷、钾养分累积最大,分别为117.72、352.84 kg/hm2;产量方面,玉米红薯套作、玉米大豆间作较玉米单作增产率分别达75.7%、47.5%。     

基于物联网技术的作物远程感知系统的设计与实现

为提高作物生产调控管理水平,基于视频监控、物联网传感器和网络通信等技术,初步设计开发了作物远程感知系统。在作物生长发育过程中,该系统实现了作物生长过程中的关键环境因子、作物长势以及视频图像等参数信息的实时采集,从而提高了获取数据的效率和准确性。它具有功耗低、成本低、扩展灵活等优点,初步试验表明了该系统的合理性与实用性。该系统的构建和运行,为作物长势进行实时跟踪监测与综合分析以及管理提供决策支持。     

小型温室环境监控系统的研究

日光温室可以为作物提供最佳的生长环境,使作物生长不受时间和地域的限制。设计了一种小型温室环境调控系统,实现可调可控适宜作物生长的温室环境。该系统由环境控制器、作物生长影像仪和上位机软件组成。控制器采用PLC实现,通过控制器采集空气温度,空气湿度,土壤温度和土壤水分等环境信息,控制加热器、加湿器、卷帘、湿帘、水泵、风机、微喷、通风和补光灯等执行设备,达到现场调控温室环境的目的;作物生长影像仪通过定点摄像头扑捉作物生长图像,观察作物生长态势;上位机软件主要用于实现远程控制、历史数据查询与数据导出等功能。该系统经过试验验证,可以实现温室环境的温湿度调控。     

Vision-based Navigation System for Autonomous Transportation Vehicle

Autonomous navigation using global positioning system (GPS) or geomagnetic direction sensor (GDS) to detect absolute position is widely used. An alternative system that detects boundary lines and intersections information can be achieved using machine vision based navigation systems. The objectives of this research are the development of the intersection detection method using machine vision and the approaching/turning at the intersection using dead reckoning method. Intersection guidance markers (IGM) were installed on farm road intersections. The method of intersection recognition involved the search to detect the IGM instead of the actual intersection, which would be difficult because the latter changes appearance through the season. Hough Transform and coordinate transformation was used for this purpose. A dead reckoning system for approaching and turning on the intersection was developed. Rotary encoders installed on both sides of the crawler sprocket are used as guidance sensors. RTK-DGPS and fiber optic gyroscope (FOG) were used for evaluating the track of autonomous traveling. The result of field tests (the speed was 0.8 m/s) showed the rms of intersection detection error and the dead reckoning error were 0.12 m at 8.64 Hz processing speed and 0.063 m respectively.     

田间作物信息监测技术的研究现状与展望

利用田间监测技术采集作物信息,可以实时获取田间作物的生长情况,并做出相应决策,对提高作物的产量和品质有重要作用。针对依赖于人工采样测量的传统作物田间监测方法存在效率低下、主观性强、特征单一等缺点,田间作物的快速监测、信息获取及分析技术成为了当下的研究热点。本文从采集目标、监测平台以及不同数据(信息)分析方法 3个方面分析了国内外田间作物监测技术的研究现状,总结了目前我国田间作物监测中存在的问题,并对今后在监测技术创新、信息解析技术、数据(信息)标准化与共享化,以及基础设施及推广方面的发展提出了建议,以期为我国田间作物监测技术的创新和产业发展提供参考。     

基于物联网技术的设施作物环境智能监控系统

为了提高设施作物生产管理的智能化水平,结合设施作物监管需求,基于物联网技术,研制了设施作物智能监测系统。在设施作物生长发育过程中,该系统可以全程对设施作物进行实时监控,实现了温室内光、温、气等环境参数和生产现场远程视频的实时监测,还可以远程自动控制湿帘风机、喷淋滴灌、内外遮阳、加温补光等设备,从而实现了温室环境的自动调控,提高了获取数据的效率和准确性。通过在实际生产中应用,该系统具有功耗低、成本低、扩展灵活、性能稳定等优点,说明了该系统设计的合理性、稳定性与实用性。该系统的构建和运行,为设施作物长势进行实时跟踪监测与综合分析以及管理提供决策支持。     

一种低成本的农业现场视频/ 图像快速采集系统马翠

农业现场图像信息采集是农作物长势和病虫害分析的重要手段。结合嵌入式技术与B/S 架构,设计了1 个采用高清晰图像传感器罗技Pro9000摄像头的低成本农业现场视频/图像快速采集系统,并对系统的体系结构、通信子系统、采集、压缩与传输子系统进行了详细设计。系统采用大功率WiFi和快速ARM 平台S3C6410 处理器,基于V4L2 技术采集图像,采用JPEG 图像数据压缩技术能够大大地减少传输数据量,使得视频传输更加流畅。试验结果表明,本系统传输640伊480 大小的图像到远程服务器的图像传输成功率在300 m范围内可达到92%以上;在50 m内可达到视频20 帧/秒以上,在300 m的距离也能够达到6帧/秒以上的视频帧率,可以满足视频监控的需求。由于本方案基于ARM 平台设计,成本低,易于集成应用,非常适于大范围农业上开展应用。     

监测生长状态和环境响应的作物数字孪生系统研究综述

在农业生产数字化和智慧化阶段，需实时、全面、准确地了解作物生长状态和农田环境，并根据相关信息做出相应的分析、反馈、决策。针对这一问题，借鉴工业数字孪生系统的概念，将作物实际生长与模拟生长的同步、作物实时状态与作物实时管理策略之间的交互系统概括为作物数字孪生系统。在梳理国内外研究现状的基础上，指出作物数字孪生系统包含数据获取与传输、模型构建、可视化交互等阶段；其关键技术包括传感器技术、图像分割技术、建模技术以及可视化技术等。同时指出该领域的研究可以从作物基础数据、系统模型能力、多方协同交互等方面进行。监测生长状态和环境响应的作物数字孪生系统的相关研究对农业生产的智慧化和数字化有较大的现实意义，从理论和应用层面也有较大的价值。     

梯度磁场对农作物产量的影响及其机制的探讨

研究了梯度磁场对小麦、玉米及马铃薯苗期生长及产量的影响,并对其作用机制进行了初步探讨.结果表明,梯度磁场能促使农作物的种子、块茎等早萌发、早出苗,提高出苗率、促进幼苗生长发育,达到苗齐、苗壮、子粒饱满、提早成熟,并且显著地增加农作物的分蘖或分枝,提高产量达11%～45%.利用电子顺磁共振法测定了种子内自由基的浓度,并测定了淀粉酶及过氧化氢酶的活性,结果表明,梯度磁场处理能适当增加自由基浓度,使上述两种酶的活性均有提高.     

Time series analysis of soybean response to varying atmospheric conditions for precision agriculture

Four time-lapse cameras, Bushnell Nature View HD Camera (Bushnell, Overland Park, KS, USA) were installed in a soybean field to track the response of soybean plants to changing weather conditions. The purpose was to confirm if visible spectroscopy can provide useful data for tracking the condition of crops and, if so, whether game and trail time-lapse cameras can serve as reliable crop sensing and monitoring devices. Using the installed cameras, images were taken at 30-min intervals between July 22 and August 1, 2015. Using the RGBExcel software application developed in-house, image data from the R (red), G (green), and B (blue) bands were exported to Microsoft Excel for further processing and analysis. Daytime adjusted green red index data for the plant, based on the R and G data, were plotted against time of image acquisition and also regressed with selected weather parameters. The former showed a rise-and-fall trend with daily peaks around 13:00, while the latter showed a decreasing order of correlation with weather variables as follows: log of solar radiation?>?log of soil surface temperature?>?log of air temperature?>?log of soil temperature at 50-mm depth?>?log of relative humidity. Despite some low correlations, the potential for using game and trail cameras with time-lapse capability to track changes in crop vegetation response under varying conditions is established. The resulting data can be used to develop models that can aid precision agriculture applications. This can be further explored in future studies.