基于同心轴圆筒式电容传感器的花生仁水分无损检测技术

为了实现花生仁含水率的快速准确检测,设计了以MSP430单片机为控制芯片的花生仁含水率检测仪,利用圆筒式电容传感器、温度传感器和称质量传感器分别检测花生仁的电容、温度和容积密度,通过信号检测调理电路进行测量信号电容到频率的转换,单片机进行数据处理后计算出花生仁含水率,在液晶屏上显示检测结果,并将检测数据存储到内存卡中。进一步研究了含水率、温度和容积密度对频率的影响规律,建立了描述含水率与差频、温度的数学模型,并验证了基于电容法检测花生含水率的可行性和模型的可靠性。试验表明,在含水率6.4%~18.2%、温度10~40℃范围内,该检测仪的测量相对误差绝对值小于0.5%。该研究为快速无损检测花生仁含水率提供了参考。     

小麦秸秆含水率测量仪的设计与试验

为了实现小麦秸秆含水率的便捷、快速和准确测量,设计了一种以AT89S52单片机为控制器,分别利用平行极板式电容传感器,DS18B20温度传感器和FSR402压力传感器测量电容、温度和容积密度,以液晶显示器显示测量结果的小麦秸秆含水率测量仪。通过试验分析了电容、温度和容积密度测量模块的精度;进而以冬小麦秸秆为对象,研究了秸秆的湿基含水率(10.6%～19.6%)、温度(5～35℃)和容积密度(77.2～103.6kg/m3)对输出电容的影响;建立了电容与主要影响因素的关系模型,并对模型的可靠性及含水率预测精度进行了检验。结果表明,所设计测量仪的含水率绝对测量误差是0.9%～2.2%,灵敏度为0.3%,响应时间小于2s。研究为灵敏、快捷的小麦秸秆含水率检测仪的设计提供了参考。     

基于交流阻抗法的小麦秸秆含水率检测仪设计

为了给秸秆含水率的检测提供廉价、便捷的检测仪,该文基于交流阻抗法设计了以单片机为控制器,能够检测阻抗、温度和压力的小麦秸秆含水率检测仪。建立了阻抗与小麦秸秆的湿基含水率（10.4%～19.7%）、温度（5～40℃）和容积密度（75.3～101.3 kg/m3）的三元三次关系模型,分析了各因素对模型影响的显著性,指出容积密度对模型影响不显著。进而建立了阻抗与湿基含水率和温度的二元三次模型;验证了模型的可靠性以及基于阻抗和温度预测秸秆含水率的精度。与烘干法相比,该文所设计的小麦秸秆含水率检测仪对于含水率10%～20%,温度在5～40℃的小麦秸秆含水率的绝对测量误差为-2.0%～0.9%,当单片机的晶振频率为11.0592 MHz时,检测响应时间小于1.5 s。该研究为小麦秸秆含水率的快速、现场检测提供了一种装置。     

电容法猪肉含水率快速检测的研究

猪肉的含水率检测对猪肉市场管理、贮藏和加工有很大的意义。为快速检测猪肉含水率,采用电容法设计并制作单一平面电容传感器探头和硬件电路,采用干燥法制作标准含水率样品,对传感器进行标定与验证试验。试验结果表明,利用电容法可以快速检测猪肉的含水率,含水率在60%～76.4%,测量误差±1.2%以内。温度特性试验表明猪肉的介电常数受温度影响很小,在常温范围内温度影响可以忽略。该研究可为猪肉市场管理、贮藏和加工提供参考。     

电介质型水分传感器测定栽培基质含水率的标定模型

土壤与基质的理化特性相差较大,土壤水分传感器测定基质含水率时有较大误差,不能直接用于基质含水率测定。为实现栽培基质水分快速检测,在不同配比的基质中采用电介质型EC-5土壤水分传感器进行了适应性测试。试验研究了温度、体积质量和电导率对传感器输出值的影响,采用多项式和线性回归处理方法,建立了基于温度、体积质量影响下的基质含水率标定模型。试验表明,经标定后,EC-5电介质型土壤水分传感器的测定含水率与实际含水率之间有较好的线性关系（R2＞0.9791）,且最大误差小于13%,因此,EC-5电介质型土壤水分传感器经标定后可作为基质的快速检测设备。     

基于RC网络相频特性的土壤含水率传感器设计

土壤中的水分影响土壤养分的溶解、转移和微生物的活动,是作物赖以生存的基本要素。土壤含水率的快速准确监测对于农业生产具有重要意义。该文设计了一种基于RC网络相频特性的土壤含水率传感器。不同含水率的土壤的介电常数的变化会导致RC电路网络的相频特性的变化。传感器通过感知这种变化进而确定土壤含水率。此外,针对RC网络电路元件参数和工作频率选择的问题,该文采用最优化方法求解从而使传感器在量程范围内具有最佳的灵敏度。其中最优的工作频率为f*=1.9412×108 Hz,最优的串联电阻R*=13.1 Ω。试验表明,该传感器对砖红壤土含水率的预测模型的决定系数R2为0.9889,实际预测误差≤4.58%。     

苹果树枝条含水率无损测量传感器研制

茎部含水率是评价果树干旱胁迫响应和指导灌溉的重要参数。该研究针对目前果树茎部细小枝条含水率活体原位无损测量传感器缺乏的现状,设计了一种基于频域介电法的改进型平行板电极传感器。为检验该传感器的性能参数,以苹果树为观测对象,首先开展了高频结构仿真分析、逐步移除小木条、直径影响校正、性能测试、传感器标定等实验室环境下的理论分析与试验验证,然后在温室苹果树上开展活体原位无损监测试验和干旱胁迫试验。结果表明：该传感器的最大观测枝条直径约为10 mm,直径变化引起的传感器误差为4.23 mV/mm,传感器输出与电容值之间具有良好的线性关系（R2=0.986）,当负载稳定时,传感器的误差在0.5～0.8 mV之间,重复性测试结果显示传感器输出的最大差值不超过8 mV,传感器标定曲线的决定系数为0.998;温室环境下盆栽苹果树枝条含水率监测试验结果表明：该传感器可以检测到直径5～8 mm范围内枝条的含水率变化;干旱胁迫辨识试验结果表明：该传感器可以观测到苹果树在灌溉之前经历的干旱胁迫过程。研究结果可为诊断植物干旱胁迫、果树抽条和指导节水灌溉提供重要依据与技术支撑。     

省域土地人口经济多维协调格局及分区发展策略

为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过500 mV的激励电压在1 kHz~5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数?''和介电损耗?"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072~5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机（support vector regression,SVR）模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）优化SVR模型参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）,结果表明CARS-IRIV筛选特征变量（?''3.854MHz、?"3.854MHz、?''5.462MHz、?"5.462MHz、T）建立的SVR模型经WOA优化后（CARS-IRIV-WOA-SVR）具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。     

利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型

为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz～5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε''和介电损耗ε"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072～5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机（support vector regression,SVR）模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）优化SVR模型参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）,结果表明CARS-IRIV筛选特征变量（ε''3.854MHz、ε"3.854MHz、ε''5.462MHz、ε"5.462MHz、T）建立的SVR模型经WOA优化后（CARS-IRIV-WOA-SVR）具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。     

土壤水分剖面测量系统设计与应用性能检验

针对农田环境下观测不同作物根区土壤水分变化的实际需要,研制了一种可快速获取0～200 cm深度范围内土壤剖面含水率的传感器及其测量系统。其中水分传感器工作原理为基于电容边缘场效应测量电极周围介质的介电常数,与土壤接触采用PVC套筒式结构,深度测量为霍尔磁敏传感器阵列,测量系统数据处理平台为PDA。对于测量方法的理论研究,该文给出了传感器工作原理的解析分析,进一步提出了传感器应用性能检验的试验方法。结果表明,该传感器性能指标达到实际应用需求,具备应用推广价值。     

Comparison of three dielectric moisture sensors for measurement of water in saline sandy soil

The number of sensor types available for measuring soil water content has increased but investigations to compare their performance in saline soils needs clarification. In this study the performance of commercially available, low-cost soil moisture sensors [time domain reflectometry (TDR), PR1 and WET], all measuring changes in the dielectric constant of the soil water, was evaluated under laboratory conditions in a saline sandy soil. The three sensors were also tested in the same sandy soil growing drip irrigated sorghum ( Sorghum bicolor L. cv. Moench) in a greenhouse. Plants were irrigated daily with either saline water (ECw: 9.4 dS/m) or fresh water (0.11 dS/m). The volume of irrigation was equivalent to 100% of the pan evaporation. The results showed that measurement accuracy was strongly dependent on the salinity of the soil. The PR1 sensor overestimated volumetric water content ( θ ) when the salinity level exceeded 4 dS/m [root mean square of the standard error (RMSE) = 0.009 cm³/cm³]. The WET sensor significantly overestimated θ irrespective of the salinity level (RMSE = 0.014 cm³/cm³). The TDR sensor estimated θ with more accuracy (RMSE = 0.007   cm³/cm³) and thus can be considered as more reliable than the other two sensors. The calibrations were strongly affected by the salinity level of the water, so we recommend that calibration equations are modified to take account of salinity.     

无线传感器网络在农业中的应用

无线传感器网络集传感器技术、微机电系统(MEMS)技术、无线通信技术、嵌入式计算技术和分布式信息处理技术于一体,是多学科高度交叉的、知识高度集中的热点研究领域,因其广阔的应用前景而备受关注.该文综述了无线传感器网络的节点构成、体系结构、研究热点,以及在农业中的应用研究现状,针对性地提出在温室、节水灌溉、畜牧等农业领域应用无线传感器网络的方案与思路,为无线传感器网络在农业中的应用拓宽思路,争取早日将无线传感器网络投入到农业应用领域.     

EC-5和5TE土壤水分传感器的多因素性能测试与校正

摘要：含水率、电导率及表层温度等土壤墒情信息是进行农牧业精确灌溉作业的基础。无线传感器网络是目前广泛采用的监测土壤墒情的有效方法,其对传感器有着低成本、低功耗和可靠性的要求。针对网络整体需求,本文在对比不同土壤水分传感器后选定并测试了土壤水分传感器EC-5和5TE的工作性能。结果表明：EC-5和5TE的电工作特性均受温度、电导率和pH影响。5TE受电导率的影响要比受温度或pH的影响大,应用校正模型,三者相关决定系数R2依次可达0.918、0.971和0.906;EC-5具有与5TE一样的温度稳定性,但其受电导率或pH的影响效果与5TE的相反,校正模型相关决定系数R2分别为0.977、0.944和0.978。此外,虽然5TE自带的电导率测定的可靠性很高,但其温度测定漂移较大,线性校正后相关决定系数R2为0.993。总的来说,5TE和EC-5已能满足无线传感器网络监测土壤墒情信息的需求,但有必要根据本试验结果提供的对温度、电导率和pH的校正模型对其进行补偿校正。     

Measurement of suspended sediment for model experiments using general-purpose optical sensors

A specialized measurement system for measuring suspended sediment concentration in model experiments was developed; it utilizes general-purpose optical sensors to perform measurements. A photoelectric sensor was used for measuring the transmitted light, and a fiber optic sensor was used for measuring the backscattered light. The values of the light absorbance and intensity of backscattered light for turbid standard solutions measured with these sensors show a linear relationship with the turbidity. The calibration lines for sand particles with a large settling velocity were established by using a calibration tank containing upwelling water. The vertical profiles of the sediment concentration measured with the photoelectric sensor corresponded well to those of the sediment concentration measured with a water sampler in an artificial channel. This result suggests that the measurement system using a photoelectric sensor functions satisfactorily. The sediment concentrations measured using the fiber optic sensor correlate well with the concentrations measured through siphon sampling; however, the values measured with the fiber optic sensor are approximately 25% larger than those measured with the siphon. This disagreement may result from the differences in the optical conditions between the calibration tank and the actual channel. Thus, it may be possible to utilize fiber optic sensors calibrated on the basis of siphon sampling for the measurement of sediment concentration.     

基于T-S模糊模型的TDR土壤水分传感器标定方法研究

利用TDR土壤水分传感器实现土壤水分数值的精确采集具有现实意义[1-3]。为了获得TDR土壤水分传感器水分含量测量所对应输出电压与实际土壤含水量的良好对应关系,在采用取土实验测量法获得实际水分含量数值与对应输出电压数值的基础上,利用Takagi-Sugeno模型逼进精度高、后件参数线性化等优点[2,4]对TDR土壤水分传感器     

基于底面压强的粮仓储量估测方法

准确快速地获得粮仓储粮的数量是保障国家仓储安全的关键问题。该文构建了基于压力传感器的粮仓数量在线检测的理论模型,揭示了粮仓储量与粮仓底面和侧面压强的理论关系;同时针对粮仓底面压强分布的不均匀性和随机性,提出了基于内外圈两圈布置的压力传感器布置模型和基于多项式展开的粮仓数量在线检测模型,并给出了具体的建模算法。实仓检测结果表明:所提出的粮仓储量在线检测模型检测误差低于2.5%,且检测系统成本低,可满足国家粮仓储量在线实时监测的实际需要。     

基于3G和Wi-Fi的高分辨率视觉传感器传输控制方案

智能视觉传感器技术因其低成本和图像高效采集优势成为当今无线视觉传感器网络（wireless vision sensor network,WVSN）的研究热点。该文在之前基于ARM平台S3C6410设计的低成本高分辨率农业视觉传感器（agricultural high resolution vision sensor,HRAVS）设计基础上,进行了网络和远程控制扩展,设计了一种基于WCDMA和Wi-Fi的高分辨率视觉传感器远程传输控制方案（vision sensor remote transmission control schema for the HRAVS,VSRTC）。使新型HRAVS节点可以利用有线、Wi-Fi、3G和4G等支持WVSN和农业物联网的应用。该文详细设计了VSRTC的应用体系结构、传输控制协议、应用软件。利用扩展的网络化视觉感知传感器,在华南农业农业大学试验农场部署了10个图像采集节点构成的WVSN,并开展了25d的运行测试,测试了新型节点的稳定性、图像采集与编码的性能,采集图像的平均耗时,以及在不同分辨率下的视频帧速率等。结果表明,该节点能够有效地支持命令响应式、周期响应式、视频流3种采集模式;在重传方案支持下所有节点指令丢失率在1%以内;在非联网状态下节点本地工作模式下,节点在1.3、2.0和3.2 Mpixel下采集图像的最短节点平均耗时分别约为6.2、8.2和11.1 s,最大视频帧速率分别为58.7、34.6、16.4帧/s;在全网络环境中,节点在1.3、2.0和3.2 Mpixel下采集图像的最短节点平均耗时分别约为17.6、26.9和49.6 s,最大视频帧速率分别为20.2、16.1、9.3帧/s。该方案对实时性要求不太高的农业领域来说,基本能满足其高分辨率图像和视频传输的需要。     

基于规则网格的农田环境监测传感器节点部署方法

为了实现农田环境监测传感器网络节点合理布局,在分析应用需求基础上,提出基于采样间距rs和节点通信范围rc进行节点部署。设计了等边三角形、正方形、正六边形规则网格的系统节点部署和系统随机节点部署2种方法,并分别给出了2种方法中3种规则网格单元边长最大值的求解方法。此外,通过比较部署成本、连通性等指标探讨了最佳规则网格节点部署方案的选取原则,为农田环境监测应用中传感器节点的合理布局规划提供理论依据。     

Comparison of two ground-based active-optical sensors for in-season estimation of corn (Zea mays,L.) yield

Thirty field experiments were conducted in North Dakota during 2011 and 2012 to compare two ground-based active-optical sensors for their relationship between sensor readings and INSEY (in-season estimate of yield). The experimental design at each site was a randomized complete block with four replications and six nitrogen (N) rate treatments: control, 45, 90, 134, 179, and 224 kg ha^?1 applied pre-plant as ammonium nitrate within five days of planting. The two sensors, GreenSeeker® (Trimble, Sunnydale, CA, USA) (GS) and Crop Circle ACS 470® sensor (Holland Scientific, Lincoln, NE, USA) (CC) were used to scan over the top of the corn at V6 and V12 growth stages. The GS INSEY and the CC INSEY were similarly related to corn yield at V6. The CC using the red-edge lens option improved the INSEY relationship to corn yield compared to the GS or the CC using the red lens option at V12.     

Relationship between chlorophyll meter readings and nitrogen in poinsettia leaves

Chlorophyll meters are used for non-destructive estimation of leaf nitrogen (N). The objective of this study was to evaluate the readings with several chlorophyll meters (SPAD-502, atLEAF, and CCM-300), different sampling sites on leaves, number of leaves used for sampling, and different types of leaf N sampling on estimation of N in leaves of potted poinsettia (Euphorbia pulcherrima) “Prestige Red.” Results showed that all meters gave readings that were correlated for N determination and also were correlated with each other. SPAD and atLEAF showed interaction between different N treatments and different sampling sites on the leaves, while CCM readings were affected by different sampling sites on the leaf. atLEAF readings showed interaction between number of leaves sampled and different N treatments. Thus, during sensor-based leaf N estimation, sampling site on leaf, number of leaves sampled, and stage of plant development should be considered to minimize error.