蓝莓种植环境自适应光照调控系统设计

针对蓝莓种植环境光照调节耗力和效率低的问题,研制了蓝莓种植环境的自适应光照系统。该系统包括下位机和上位机两部分,下位机以STM32单片机为核心,通过BH1750光照传感器检测光照强度,其检测范围能达到1～65 535 Lx,根据外界环境的光自适应地改变输出,并以PID算法调整输出PWM信号,从而驱动大功率LED照明器实现补光;上位机是运行在Labview平台中开发的监测软件,可实时显示光照强度值并进行相关数据统计和曲线描绘。试验证明,系统能满足长时间低功耗运行的要求,并对蓝莓的生长起到促进作用,可为其他作物的动态补光提供技术参考。      

丘陵地区蓝莓园智能灌溉决策系统设计

针对丘陵地区蓝莓园灌溉过程中水资源浪费严重、劳动力严重短缺的问题,基于物联网技术,研究并设计了一套智能灌溉决策系统。系统包括信息采集模块、无线通信模块、智能决策模块和灌溉执行模块。信息采集模块通过布设的土壤水分传感器和小型气象站实时采集蓝莓园土壤墒情信息和环境信息（风速、降雨量、温度、湿度）;无线传输模块将信息采集模块采集到的数据实时发送到服务器端进行分析处理,并将智能决策模块的计算结果传送给灌溉执行模块;智能决策模块中,基于前期采集的历史数据使用彭曼公式和土壤水平衡公式建立灌溉决策模型,实现蒸腾量和灌溉量的计算以及实时监控与报警,该模型可根据实时获取的数据,确定是否需要灌溉及最优的灌溉量;灌溉执行模块根据接收到的灌溉信息及实际的灌溉速度计算灌溉时间,进行远程灌溉;以Visual Studio软件为平台,设计了系统上位机的监控界面,可实现土壤和环境参数的实时检测和存储、作物需水状况的分析管理以及实时预警和灌溉决策。试验结果表明,该智能灌溉决策系统可在无人干预的情况下,根据传感器采集的信息自行判断作物需水情况,当系统认为作物需要灌溉时自行驱动灌溉装置完成灌溉,从而实现蓝莓园的远程精确灌溉,节省了人力物力,有效提高了灌溉水的利用率。     

基于LoRa和SVM-Markov的蓝莓园精准灌溉系统研究

针对当前蓝莓园灌溉效率低、劳动强度大、管理粗放等问题,设计基于LoRa无线远距离通信和SVM-Markov组合模型的蓝莓园精准灌溉系统。该系统通过LoRa无线数据采集系统采集蓝莓园空气温湿度、土壤湿度、光照度、风速等环境参数,通过LoRa网关和物联网网关将数据包上传到云服务器,灌溉预测系统根据采集到的环境参数,实现灌溉量预测与灌溉决策,并将决策结果反馈到灌溉执行模块。为提高预测精度,引入SVM-Markov灌溉量预测算法。以句容市天王镇蓝莓园为试验对象,预测结果表明：SVM-Markov模型的平均绝对误差为0.188 7 mm/d,均方根误差为0.239 4 mm/d,相比于SVM模型,SVM-Markov的预测精度更高、数据拟合效果更好。该系统能够实现蓝莓园环境的实时监测与精准灌溉,为其它果园精准灌溉的实现提供一定的参考。     

基于多光谱成像技术的猪肉新鲜度无损快速检测装置

基于多光谱成像技术设计了猪肉新鲜度的关联复合品质参数无损伤快速检测装置,包括硬件与软件设计.硬件系统由单片机控制单元、光源单元、图像采集单元、数据处理单元和LCM液晶显示单元组成,软件系统在ICCAVR开发环境下设计,采用C语言编程,包含图像采集模块、滤光片切换模块、LCM显示模块、与PC机通信模块等.经过软件与硬件系统调试、实验,该装置检测速度为每10s检测一个样品,具备无损伤、快速检测的功能.     

日光温室环境下蓝莓栽培技术探讨

蓝莓是一种珍贵的水果，含有丰富的营养物质，并具备多种功能。在日光温室中栽培蓝莓植株，由于光照时间的延长，有助于提高果实中的营养物质积累，为果实的健康生长和成熟提供了必要的物质基础。本文深入分析了在日光温室环境下蓝莓的栽培技术，首先介绍日光温室环境，包括温度、湿度、光照以及CO₂浓度；然后分析日光温室环境下蓝莓栽培技术，如建造日光温室、选种育苗、培养与定植、保温时间管理、升温时间管理、扣棚升温后管理以及施肥技术，通过以上栽培技术的研究，旨在为在这一特殊环境中种植蓝莓提供有益的参考，以优化生长条件，提高产量和品质。通过科学合理的管理，可有效提升蓝莓的生产效益，满足市场需求，促进蓝莓产业的可持续发展。     

基于深度学习与高光谱成像的蓝莓果蝇虫害无损检测

针对蓝莓果蝇虫害分类识别存在效率低、准确度差等问题,采用深度学习方法对采集的蓝莓高光谱图像进行数据处理与分析,以实现蓝莓果蝇虫害的无损检测。首先蓝莓高光谱图像采用PCA进行降维,优选数据集PC2与PC3并进行拼接得到最佳数据集PC23,对数据集中图像进行旋转90°、旋转180°、模糊、高亮、低亮、镜像和高斯噪声共7种增强操作,使各数据集容量扩增为原始容量的18倍。然后采用VGG16、InceptionV3与ResNet50深度学习模型对蓝莓果蝇虫害图像进行检测,均取得了较高的识别准确率。其中ResNet50模型效率最高,且ResNet50模型的准确率最高,达到92.92%,损失率最低,仅有3.08%,因此ResNet50模型在蓝莓果蝇虫害无损检测方面整体识别效果最佳。为了进一步提高蓝莓果蝇虫害无损检测性能,从ECA注意力模块、Focal Loss损失函数与Mish激活函数3方面对ResNet50模型进行了改进,构建了改进的im-ResNet50模型。得出im-ResNet50模型识别准确率达95.69%,损失率为1.52%。试验结果表明, im-ResNet50模型有效提升了蓝莓果蝇虫害识别能力。采用Grad-CAM分析了im-ResNet50模型可解释性,能够快速、准确地无损检测蓝莓果蝇虫害。     

作物生长多传感信息检测系统设计与应

简述了作物生长多传感信息检测系统的硬件平台及实现.光箱系统采用卤素灯和D65型标准光源两组独立可调的均匀光照系统,结合温湿度控制装置,可以实现对多种作物生长环境的模拟.信息采集系统集成了包括光谱、多光谱图像、冠层温度、冠层光照及环境温湿度等多传感信息探测器,可以充分利用多种信息对作物生长信息进行监测.应用该系统就油菜氮素和水分的光谱、多光谱图像特征及光照对检测的影响进行了研究,结果表明:该系统能够克服环境因素的影响,能够利用多传感信息对作物营养进行较准确的定量分析,其中,油菜氮素光谱特征模型的相关系数达到0.92,均方根误差为0.53.     

猕猴桃土壤墒情智能控制系统的设计

为提高猕猴桃种植生产效率,降低水肥资源浪费和提高光照利用率,设计了一种同时实现智能精准节水灌溉、光照自动补偿的实时监控系统。该系统以STC单片机为主控制器,搭建相应的外围电路,采用485型土壤温度、湿度、pH值及盐分四合一传感器实时检测土壤墒情,采用光电传感器实时监测环境光照强度,通过ESP8266物联网模块将土壤墒情和光照强度信号传输到手机远程控制APP(blinker APP),实现远程自动灌溉控制和智能光照补偿功能。为实现对猕猴桃生长的实时监控,系统搭载了视频监控功能。测试表明,该系统能实现自动光照补偿和自动灌溉等功能,控制性能较好,设备简单,价格低廉,具有一定的推广价值。     

基于近红外技术的猪肉新鲜度检测仪设计

基于近红外检测技术,设计了近红外猪肉新鲜度检测仪.该仪器以近红外发光二极管为光源,硅光电二极管作为检测器,由近红外发射、信号变换及电源电路等3个模块组成.相比近红外光谱仪,该仪器具有结构简单、体积小、成本低和使用方便等特点.用该仪器对不同存放时间的猪肉样品进行检测实验,结果表明:输出信号有较好的区分度,可对猪肉的新鲜度进行无损检测.     

基于LED的便携式牛乳亚硝酸盐含量检测仪研究

为了实现牛乳中亚硝酸盐含量的快速检测，基于亚硝酸盐在弱酸条件下与对氨基苯磺酸和盐酸萘乙二胺反应后生成紫红色偶氮化合物，从而影响可见光波段处光反射特性的原理，以发光二极管(LED)为光源设计了一种便携式牛乳中亚硝酸盐含量检测仪。首先，以市售牛乳为对象，以国家标准指出的NaNO2为亚硝酸盐，采用连续投影算法从380~780nm光谱范围内提取出用于检测亚硝酸盐含量的特征波长，并确定了5个波长(469、500、546、628、665nm)的LED用于采集漫反射光照度。进而设计了由微控制器模块、光源模块、光传感器模块、电源和输入输出模块组成的检测仪。基于5个波长下的漫反射光照度，采用偏最小二乘回归法建立了定量预测牛乳中亚硝酸盐含量的模型。最后对检测仪的性能进行了验证。验证结果表明，该检测仪对亚硝酸盐质量浓度的检测误差为-0.13~0.07mg/L，平均绝对误差为0.03mg/L。     

基于合泰单片机的智能晾收衣装置设计

晾收洗净的衣物几乎是每家每户每天必做的事,一般情况是白天晾、傍晚收。但由于天气突变或主观遗忘,衣物时常不能达到晾晒效果。为解决此问题,本设计构思了一个可智能晾收衣物的装置。该装置由湿度检测、光照检测、继电器、液晶显示等模块组成,以合泰单片机为主控芯片。用户仅需将衣物放在装置指定衣架上,装置就会通过湿度、光照检测判断是否需要驱动电机收晾衣物,并将数据实时显示。该智能晾收衣装置简单易用、可广泛地应用于城市与农村家庭,实现智能化控制,减少不必要的麻烦。     

鲜切果品新鲜度可见/近红外快速检测装置设计与实验

为了适应日益增长的鲜切果品消费需求,基于光谱分析技术和传感器技术,集成微型光谱仪、质量传感器、照度计和树莓派显示屏等电子元器件,设计了一套鲜切果品新鲜度可见光/近红外快速检测装置。硬件系统包括数据采集模块、光源模块、结果输出显示模块和控制器模块,软件实现处理数据、调用分级模型和反馈分级结果等功能。以鲜切苹果为例,采集24个红富士苹果样本在400～820 nm波段的光谱反射率,并在室温下分别于0～2 h、2. 5～8 h和8. 5～30 h 3个时间段,对每一个待测样品进行4组光谱数据测量,共获取288个原始样本数据。以切开时长2 h为分界线,将苹果样品分为2个等级。利用15点的S-G平滑卷积对反射光谱数据进行平滑处理后,使用核函数为高斯核函数(RBF)的支持向量机建立苹果新鲜度可见/近红外光谱检测分级模型,预测集准确率可达86. 81%。该鲜切果品新鲜度可见/近红外快速检测装置可为果品新鲜度或切后存放时长的快速无损检测提供方法与技术支持。     

基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照与CO2综合调控策略

针对目前温室光照、CO₂调控效益不高等问题,提出了一种基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照和CO₂综合调控策略。首先通过采集不同温度、光照强度、CO₂浓度嵌套下的蓝莓净光合速率,建立不同温度下包含光照强度、CO₂浓度的蓝莓净光合速率机理模型;接着根据不同温度下蓝莓光合速率机理模型的高斯曲率函数构造适应度函数,并采用粒子群算法进行最大值寻优,计算高斯曲率最大值所对应的光照强度和CO₂浓度,获得不同温度下光照强度、CO₂浓度高斯曲率最大点;最后基于多项式拟合,建立不同温度下光照、CO₂综合调控策略。通过与最大净光合速率饱和点的调控对比发现,平均光照强度下降60.73%,CO₂浓度下降25.00%,而平均净光合速率仅下降14.29%。与实际蓝莓净光合速率对比发现,采用本文提出的光照、CO₂综合调控策略,蓝莓净光合速率较实际值平均提高1.87倍以上。说明本文提出的光照、CO₂综合调...     

基于单片机控制的马铃薯质量分级系统的研究

设计了一种基于单片机控制的马铃薯质量分级系统,主要由摄像头、光照箱、红外对射检测模块、称重模块、单片机控制模块、步进电机模块和分级执行机构等组成。该系统可以完成马铃薯图像的实时采集、称重、显示、报警和分级等多项功能。研究表明,此系统可以完成对马铃薯的质量分级,分级的准确率和效率较高,符合实时检测的需要。     

基于太阳能的LED食用菌补光控制系统设计

针对光照影响食用菌产量及品质的特点，利用太阳能LED节能技术设计了一款食用菌补光控制系统。该系统由太阳能电池板组件、太阳能充电管理模块、锂电池、LED补光灯、单片机控制器、定时器模块、键盘、LCD显示器和光照传感器组成，补光强度和补光时间可设置。测试结果表明，该系统工作稳定且满足设计要求。      

基于YOLO v5-MDC的重度粘连小麦籽粒检测方法

小麦籽粒检测在千粒质量计算及作物育种方面有着重要应用,重度粘连籽粒的有效检测是其关键。本研究设计了一种YOLO v5-MDC的轻量型网络用于重度粘连小麦籽粒检测。该网络在YOLO v5s检测网络的基础上,用混合深度可分离卷积(Mixed depthwise convolutional, MDC)模块进行改进,同时将MDC模块与压缩激励(Squeeze and excitation, SE)模块相结合,以达到在基本不损失模型精度的前提下减少模型参数的目的。YOLO v5-MDC网络将YOLO v5s特征提取网络骨干部分的卷积、归一化、激活函数(Convolution, Batch normal, Hardswish, CBH)模块替换为MDC模块,减少了模型的参数,经过500次迭代训练,模型的精确率P为93.15%,召回率R为99.96%,平均精度均值(mAP)为99.46%。根据模型在测试集上的检测效果,本研究探究了训练次数、不同光源与不同拍摄距离对模型检测结果的影响,统计结果表明,在绿色光源下模型检测精确率最高,为98.00%,在5 cm拍摄高度下图像的检测精确率最高,为98.60%...     

带勺式马铃薯排种器漏播检测与补种系统设计与试验

针对带勺式马铃薯排种器作业过程中存在漏播问题,分析排种器工作过程,设计漏播检测与补种系统。对检测模块、补种模块、单片机模块、显示模块和声光报警模块进行电路设计、硬件选型和机械结构设计,针对整个控制系统的控制要求编写控制程序,实现马铃薯漏播检测与补种控制。采用高速摄像技术,对补种模块动作的响应速度进行分析,结果显示,可以满足排种器在当前最快运行速度6.8 km/h下的连续补种需求。搭建试验台进行系统漏播检测与补种的成功率性能测试,结果表明,当取种带线速度为0.14～0.54 m/s时,原始漏播率为5.9%～11.4%,经该系统补种后,最终漏播率为0.9%～2.1%,该漏播检测模块漏播检测成功率为100%,补种模块的补种成功率平均为83.0%,在试验速度范围内,随着取种带线速度的增大,该系统漏播检测仍准确,且补种成功率较为稳定。     

南方蓝莓智能温室促早熟生产多因子协调控制技术

为达到蓝莓提前上市、获得更大经济效益的目的,本团队将南方蓝莓移至环境可控型智能温室中试验生产,探索研究出南方蓝莓智能温室促早熟生产控制技术。首先从蓝莓物候期、品种特点、土壤pH、水肥灌溉方式、小气候环境区间等方面进行了较为详细全面的调研与总结,明确了无土栽培蓝莓全周期管理要点和环境调控范围;接着基于Venlo型温室对蓝莓生产做布局,并基于物联网技术,建立蓝莓植物工厂化生产控制系统,串联硬件层、软件层和云端,实现现场端环境检测调控、数据云存储与远程控制等技术;在温室环境多因子协调控制模型基础上,针对蓝莓生长环境特点,探索研究了一套蓝莓温室多因子协调控制算法,用于环境调控。试验温室位于江苏省苏州市昆山市花桥镇东南部。经实际验证,整体调控系统效果显著,并于2021年5月初采收了第一波果实,使南方品种蓝莓提早近一个月进入果实采摘期。其中相比未蓄冷的蓝莓植株,蓄冷后的“明星”“绿宝石”“蓝美1号”“海岸”单株产量分别增加51.5%、85.5%、43.8%和94.7%,单果重量分别增加10.9%、7.2%、2.6%和5.3%。试验证明采用多因子协调控制算法进行调控能够提高蓝莓的产量和品质,取得显著经济效益,为南方温室蓝莓植物工厂化促早熟生产管理提供示范。     

基于有效氮现场快速检测的水肥一体化系统设计

为了提高肥料利用率,将近红外光谱检测技术与水肥一体化技术结合,研究设计一套基于有效氮现场快速检测的水肥一体化系统,主要包括数据监测模块、灌溉施肥模块及控制模块。该系统可以根据实时氮素监测,并综合EC值、pH值及作物环境参数数据,实现精准定量施肥灌溉,提高农作物产量和品质,减少环境污染。     

牛肉图像采集光照系统的设计与研究

研制了一种用于牛肉自动分级机器视觉系统的图像采集照明装置。该装置根据系统的照明要求,选取LED灯作为照明设备的光源,采用漫反射式的点阵光源方式进行照明。通过正交试验对系统参数进行优化,运用数字技术对照明系统的光照均匀性和照度进行分析。试验结果表明：光照强度随着LED灯的排数和数量的增加而增大,但光照均匀性受试验条件的影响较小;在最佳参数条件下,该装置可以使被测对象获得均匀且具有一定强度的照明效果.