鹌鹑蛋重与蛋形指数对孵化率的影响

种蛋的重量和蛋形指数是影响孵化率的因素之一。国内对鸡鸭鹅有所研究报道,对鹌鹑未见有报道。本研究旨在为选择鹌鹑种蛋提供科学依据。 材料与方法 试验Ⅰ 选择保存期不超过7天,色泽、蛋形正常,无裂缝的朝鲜龙城系鹌鹑种蛋,用天平逐个称重。根据蛋重分成3组,Ⅰ组蛋重大于12.0克,Ⅱ组蛋重在10.5～12.0克之间,Ⅲ组蛋重小于10.5克。种蛋在同一孵化机内孵化,孵化机为9F-1500型(无锡孵化机厂),孵化温度为100.4°F,15天落盘,温度为99.5°F。共孵化三批,测定以下项目:受精率、孵化率、健雏率。     

基于物联网的精确灌溉控制技术研究

【目的】研究基于物联网的自动化灌溉控制系统,为规模种植区域自动控制精确灌溉提供可借鉴模式。【方法】通过ZigBee网络实现园区土壤墒情信息的共享,根据采集到的土壤墒情信息制定灌溉决策。选用可编程逻辑控制器作为核心控制器,分多种控制方式对灌溉进行控制,同时对首部输水管道进行恒压控制。通过建立可编程逻辑控制器和人机界面的交互平台,对灌溉模式进行选择并监控灌溉全过程,若系统发生故障进行报警提醒。【结果】设计了基于物联网的自动化灌溉控制系统,该系统界面友好且操作简单,与沟灌、波涌灌相比节约用水50%以上,与常规滴灌相比对灌水量、灌水时间以及施肥量的控制更为精确,节省了大量劳动力。【结论】基于物联网的灌溉控制系统将远程监控、精确灌概、数据共享、智能报警、自动控制统一起来实现节水灌溉,在规模化种植区有一定推广潜力。     

设施农业文摘

【篇名】温室环境无线远程监控系统的优化解决方案【作者】孙忠富曹洪太杜克明王迎春李树锋【机构】中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所曲阜师范大学自动化研究所【刊名】沈阳农业大学学报,2006年03期【关键词】GPRS数据采集远程监控嵌入式系统【篇名】日光温室蔬菜持续     

基于LPWAN物联网云平台的茶园监控系统设计

针对茶园管理粗放、智能化和现代化程度不高的问题,设计了基于低功耗广域网(LPWAN)物联网云平台的茶园监控系统。该系统能实时采集茶园空气温湿度、土壤温湿度等参数,通过LoRa和NB-IoT网络将数据包上传到云平台服务器,服务器对数据进行分析、存储,并将数据同步到PC端和移动端,实现对茶园环境的远程智能监控。该系统选取STM32F103ZET6芯片作为控制器,根据设定阈值主动对茶园环境参数进行调控,如空气温湿度、土壤温湿度等,使茶树处于最佳生长状态。试验结果表明,系统数据传送准确,运行稳定可靠,对环境变量的调控能够达到预期,实现了茶园的远程监控和智能化管理。     

基于ECS和WSN的猪舍环境监控平台设计与实现

【目的】在"互联网+农业"的大背景下,实现对猪舍中的环境因子、图片信息采集等实时有效的监测和控制,提高系统计算能力、数据存储能力,提升系统可维护性、安全性,降低运维成本。【方法】采用MSP430F149单片机和CC1101无线传输模块采集环境信息,实现Socket、Http等网络通信,使底层设备具有网络通信功能。综合利用阿里云(Elastic compute service,ECS)技术,将系统部署在云端,通过可编程逻辑控制器(Programmable logic controller,PLC)等电气装置监控猪舍。【结果】在Web端和手机终端上能够实时监测环境信息、监控猪舍画面,可从上位机发指令远程调节猪舍内小环境。【结论】该系统稳定可靠,服务器部署在云端可降低生产管理成本,保证数据不丢失,从而提高生产养殖的综合效益。     

基于ZigBee的农业大棚监控系统的设计

本文设计了一种基于ZigBee技术的智能农业大棚实时监控系统。基于micro2440核心芯片组建M2M网关,并完成传感器模块和无线通信模块的构建,准确获取温度、湿度、光照等传感器数据,通过节点将采集数据传送到M2M网关处理,与服务器实时的交换数据,成功实现了大棚信息的采集。服务器根据各节点数据以B/S架构搭建网页平台,实时观测大棚变化。实验表明,本设计的智能农业大棚监控系统传输数据快,控制准确,有很好的实用价值。     

基于物联网的农业生产监控系统设计

根据农业种植作物生产对于环境参数指标的特殊需求,一种基于物联网技术而设计的监控系统应运而生。此项技术以无线网络传感器为基础平台,组建核心芯片,并构建网关系统,以准确捕捉环境参数信息,借助对接服务器来交换数据。可以在搭建的服务器网页界面实时监控大棚的变化。实验证实,此类农业生产监控自动化系统具有较强可操作性,控制准确,数据传输稳定便捷,实用价值较高。因此本文重点介绍一种以物联网技术为基础的智能农业监控系统,以期实现农业生产的远程监控管理。     

集成传感器清洁功能的水产养殖环境远程测控系统设计

系统设计为集成传感器清洁装置的水产养殖环境远程测控系统,设计采样箱将传感器数据采集及清洁装置集成一体;采用PLC为主控制器,完成对传感器清洁系统、增氧泵、采样水泵等可执行装置的控制;现场人机交互选用MCGS触摸屏,触摸屏作为主机,通过485总线实时采集传感器数据,实现测试数据的实时显示、储存及历史信息统计;PLC与触摸屏之间通过RS232总线通讯交换数据,同时PLC与GPRS模块GRM200G通过485总线通讯,将现场信息传到服务器,实现远程监控。试验结果表明,系统运行稳定可靠,操作界面友好,实现了对水产养殖水质参数的实时监测与远程监控。     

三款自动孵化机

一、亿鑫YX-1848微电脑全自动孵化机 该机采用彩钢板外壳翘板式翻蛋结构,是孵化出雏一体机,可分批孵化出雏,可进行智能精确的温湿度控制,具有科学循环的通风换气系统和自动翻蛋系统. 总容鸡蛋量:柴鸡、乌鸡、鸽子、土鸡、野鸡、斗鸡、鹧鸪为1848枚;鸳鸯、火鸡、孔雀、鸭子、欧洲雁、非洲雁为1323枚;中雁、鹅、大雁为728枚;鹌鹑、各种鸟蛋为4641枚.使用220伏电压,控温精度≤±0.1℃,电热功率400瓦,整机尺寸为135厘米×87厘米×161厘米.该机使用数码显示,自动控温、报警、翻蛋、均温、控湿,煤电两用.机器容蛋量以鸡蛋为标准,鸭蛋容蛋量为80％,鹅蛋容蛋量为40％,备有多种蛋盘.     

基于CC2530的无线传感器网络网关节点的设计

【目的】针对现有农业环境监测网关设备开发成本高、系统功耗大、操作复杂等不足,设计开发一种用于农业环境监测的无线传感器网络网关节点。【方法】网关节点以低功耗芯片CC2530为核心处理单元,通过外围状态指示电路、电源管理模块等,完成ZigBee网络组网和监测节点数据收集及处理功能;同时通过串口方式连接SIM900A模块,采用GPRS方式将监测数据上传至中心服务器。最后在农田进行了监测数据误包率与信号接收强度测试,并通过实地部署试验验证了系统的稳定性及可靠性。【结果】所设计的网关节点能实现4种农业环境数据的采集,节点间距小于120m时数据传输误包率低于1%,监测数据在30d农田试验期内连续变化,可长时间上传至服务器,且稳定性、可靠性良好。【结论】所设计开发的基于CC2530的网关节点具有丢包率低、运行稳定可靠的特点,能够满足多种农田环境因子的监测需求,具有良好的应用前景。     

基于PLC的拔抛秧机械手监控系统设计与试验

目的 设计一套拔抛秧机械手监控系统,以提高拔抛秧机械手设备的自动化和信息化水平。方法 根据拔抛秧机械手工作原理,采用可编程控制器(Programmable logic controller,PLC)作为主控单元设计了系统的硬件电路和软件程序,采用触摸屏和组态软件设计了拔抛秧机械手的人机交互监控界面,并采用GRM530通讯模块、云服务器、Android手机和Android Studio软件设计了远程监控系统手机APP。该监控系统工作时,GRM530通讯模块读取PLC中指定的存储器数据,通过4G网或WIFI将数据上传到云服务器内,Android手机APP可直接访问并下载该云服务器中的数据,最后在APP中可视化地呈现出来。结果 该监控系统工作稳定可靠,远程通信测试重复10次试验的丢包率均为0,平均时延为25 ms,表明Android手机APP客户端和拔抛秧机械手可以实现稳定可靠的双向通信。该系统的数据传输是双向的,人机交互功能正常,触摸屏和Android手机APP均能精准地反馈设备的工作状态和工作数据,用户可以通过Android手机APP对PLC发送控制指令,实现整个系统的监控一体化,远程控制指令响应延时低,最高响应延时不超过0.63 s。结论 该拔抛秧机械手监控系统可以对拔抛秧机械手工作状态和工作数据进行远程实时监控,具有良好的人机交互界面,对促进信息化与农机装备的深度融合具有一定指导意义。     

雁鹅蛋孵化试验

雁鹅种蛋采用自然孵化，单机孵化，鸡鹅蛋同机孵化，与１０ｄ前鸡鹅蛋同机孵化１０ｄ后转入单机孵化４种方法。结果自然孵化效果最好，孵化率８１．２０％；１０ｄ前鸡鹅同机，１０ｄ后转入单机孵化孵化率次之，７６．４０％，二者差异不显著（Ｐ＞０．０５）；单机孵化孵化率７１．７８％，鸡鹅蛋同机孵化效果最差，孵化率只有４３．６２％。     

基于Modbus-RTU和GPRS通信的温室控制系统设计

针对农业温室分布地域广、分散的特点,设计了基于Modbus-RTU和GPRS通信的温室环境控制系统。系统由西门子S7-200 SMART PLC、触摸屏、GPRS模块和上位机服务器构成,利用Modbus-RTU采集现场温湿度、光照度等传感器的实时信号,并在触摸屏进行实时显示以及实现多种模式下的手动控制;通过GPRS模块把采集到的信息远程传送至上位机服务器,对信息进行接收和综合分析处理。现场测试表明,该系统结构设计合理、系统运行稳定,能够满足花卉温室远程监控的要求。     

基于GPRS的大棚智能监控系统的设计与实现

针对农业对象具有的多样性、多变性以及偏僻分散等特点,提出了一种基于GPRS技术的远程数据采集和控制系统方案。通过GPRS无线通讯技术建立现场监控系统与互联网的连接,将实时采集信息发送到数据服务器,实现大棚现场数据信息的自动获取,远程智能监控农场的执行系统,还可为农业管理部门提供决策依据。     

提高反季节狮头鹅种蛋孵化率的研究(Ⅰ)——胚蛋发育基础参数测定与分析

[目的]研究狮头鹅种蛋孵化期间失水率、蛋温变化等基础数据及其对孵化率的影响。[方法]对孵化期的狮头鹅种蛋进行称重,并测定孵化期内蛋内温度和蛋壳温度的变化,分析气孔数对孵化效果的影响。[结果]失水率不仅影响孵化率,而且影响雏鹅质量,孵化第6、15、24和28天种蛋最佳失水率分别为3.28%、4.75%、9.48%和14.22%。随着胚龄的增加,蛋壳表面温度相对稳定(37.32℃→37.17℃→37.37℃→36.83℃),而壳内胚胎温度上升较快(37.75℃→39.22℃→39.82℃→40.62℃)。蛋壳气孔数量显著影响胚胎发育。蛋形指数影响孵化率,但不影响受精率。[结论]降低湿度、严格选蛋、孵化中后期加强凉蛋是提高鹅蛋孵化率的重要措施。     

基于GPRS的温室图像与温湿度监测系统的实现

针对温室环境监测自动化这一发展趋势,提出了一种基于GPRS和 WEB技术的远程监测系统.首先,通过单片机系统连接温湿度传感器、摄像头,并通过GPRS网络无线传输数据到监测中心,在数据库中存储并发布于WEB服务器上.系统软件实现了远程的通信控制,并构建了基于ASP.NET的B/S的"瘦客户"模式,通过浏览器实时浏览监测数...     

基于PLC的青贮圆草捆打捆机控制系统设计

针对我国现有青贮圆草捆打捆机控制部分自动化程度较低,存在草捆缠网圈数不稳定、质量偏差大等问题,运用STEP7-Micro/WIN软件编程,设计研发一种以PLC控制器、人机接口触摸屏、模拟量模块为核心,配备相应传感器、执行器硬件的全自动打捆机控制系统。该系统带有可视、简洁的过程监视界面,采取软硬件结合防干扰措施。样机试验结果表明:在该控制系统工作下,草捆圈数合格率100%,草捆密度最大相对误差3.9%,其他各项作业功能均达到设计要求。     

基于PLC的污水处理厂控制系统的设计与实现

本课题是基于西门子PLC的污水处理厂监控系统的设计。根据污水处理厂的特点,本控制系统采用目前国内外普遍应用的基于PLC的二级分布式集散控制系统。控制系统由设在综合房的中央控制室控制站和分布在现场3个PLC控制站组成,现场控制站由3套西门子PLC组成,通过PROFIBUS总线相互通信。本次设计主要完成对现场流程进行控制以及实现对整个系统的远程监控,通过现场PLC对各种电气设备的进行控制,通过变频器对提升泵的变频控制,利用wincc组态网实现对整个污水处理流程的监控。     

Development of an automatic monitoring system for rice light-trap pests based on machine vision

Monitoring pest populations in paddy fields is important to effectively implement integrated pest management. Light traps are widely used to monitor field pests all over the world. Most conventional light traps still involve manual identification of target pests from lots of trapped insects, which is time-consuming, labor-intensive and error-prone, especially in pest peak periods. In this paper, we developed an automatic monitoring system for rice light-trap pests based on machine vision. This system is composed of an intelligent light trap, a computer or mobile phone client platform and a cloud server. The light trap firstly traps, kills and disperses insects, then collects images of trapped insects and sends each image to the cloud server. Five target pests in images are automatically identified and counted by pest identification models loaded in the server. To avoid light-trap insects piling up, a vibration plate and a moving rotation conveyor belt are adopted to disperse these trapped insects. There was a close correlation(r=0.92) between our automatic and manual identification methods based on the daily pest number of one-year images from one light trap. Field experiments demonstrated the effectiveness and accuracy of our automatic light trap monitoring system.