蘑菇温室智能数据采集控制系统设计

针对当前国内外蘑菇生产和管理模式上的差别,以及相应的采集控制系统的特点和存在的不足,设计了一种适合于蘑菇各生长阶段要求的蘑菇温室智能数据采集控制系统.通过对蘑菇各生长阶段的划分和数据库的选择,为各生长阶段建立不同的控制逻辑,控制相应的调控设备,从而实现蘑菇各生长阶段的自动控制.同时,介绍了该系统的设计方案以及软硬件实现.     

蔬菜自动嫁接机在设施生产中的研究与应用

由于近几年蔬菜设施栽培面积的逐年增加,蔬菜栽培的重茬问题日益突出。连作造成土壤环境日益恶化、土传病虫害发生严重。目前,解决连作障碍的措施有轮作倒茬、土壤消毒、农药灌根等。但是,轮作倒茬周期较长,而土壤消毒和农药灌根等措施则造成农药残留多,且成本较高,防治效果不明显。比较而言,嫁接技术是目前解决瓜类蔬菜土传病害和连作障碍的有效途径之一。     

自动监控技术在设施农业生产中的应用系列(一)便携式环境监测产品在设施生产中的研究与应用(下)

便携式环境监测产品选择应考虑因素 长期稳定性好 农业设施用传感器及便携式仪器的使用环境比工业更恶劣,如高温、高湿.因此传感器长期稳定性要更高,需要了解涉及传感器稳定性的关键技术包括材料、工艺等同时在仪器的抗干扰、防潮防尘抗摔等性能方面做出权衡.     

自动监控技术在设施农业生产中的应用系列（六）——潮汐式灌溉系统在设施农业生产中的研克与应用

潮汐式灌溉系统是基于潮水涨落原理而设计的一种高效节水灌溉系统,它适用于各类盆栽植物的种植和管理,可有效提高水资源和营养液的利用效率。潮汐式灌溉主要分为两类,地面式和植床式。地面式潮汐灌溉系统是在地表砌一个可蓄水的苗盘装水池,在其中分布若干出水孔和回水孔;植床式潮汐灌溉系统则是在苗床上搭建出一层大面积的蓄水苗盘,在苗盘上预留了出水和回水孔。在应用时,灌溉水或配比好的营养液由出水孔漫出,使整个苗床中的水位缓慢上升并达到合适的液位高度（称为涨潮）;在保持一定时间（作物根系充分吸收）后,打开回水口,     

不同频率LED红蓝光交替照射对生菜生长与品质的影响

在全人工光型植物工厂中进行试验,运用供光模式可调的红蓝LED光源,以不同频率的红蓝光交替照射生菜,并以同比例的红蓝光同时照射生菜作为对照组,通过测定生菜生长动态、光合色素、可溶性糖、粗蛋白、维生素C以及硝酸盐含量,研究红蓝光供光模式及交替频率对生菜生长与品质的影响。结果表明：在等能耗基础上,16h光期里,红蓝光交替1次有利于生菜地上部分生物量、可溶性糖以及粗蛋白的积累;红蓝光交替4次有利于生菜中维生素C的积累以及硝酸盐的代谢;所有处理中,叶绿素及类胡萝卜素含量均以4次和8次红蓝光交替为最大,且二者之间无显著性差异。     

水分对日光温室独本菊外观品质影响的模拟

水分是影响菊花生长发育和外观品质的重要因子。为定量研究水分对日光温室独本菊外观品质（株高、茎粗、叶片数、花头直径、花颈长）的影响,该研究以秋菊品种“神马”（Chrysanthemum morifolium ‘Jinba’）为试验材料,于2006年8月－2007年6月在北京日光温室内进行了不同定植期和不同水分处理的栽培试验,以生理辐热积为预测指标,定量分析了基质水势对独本菊株高、茎粗、叶片数、花头直径和花颈长的动态的影响,建立了基质水势对独本菊株高、茎粗、叶片数、花头直径和花颈长影响的模拟模型,并用与建立模型相独立的数据对模型进行检验。结果表明,模型对日光温室独本菊各外观品质指标预测结果较好,株高、茎粗、单株叶片数、花头直径和花颈长的模拟值与实测值之间基于1︰1线的决定系数分别为0.98、0.93、0.98、0.93、0.86,相对预测误差（RSE）分别为8.79%、5.66%、8.45%、12.2%、12.9%。该研究建立的模型可以为日光温室秋菊品种“神马”的水分管理提供理论依据和决策支持。     

基于改进遗传算法的温湿度模糊神经网络控制器

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有响应速度快、过程平稳、编程简单的特点.     

可装配式土壤温度传感器设计与试验

土壤温度是土壤墒情监测的重要参数之一,它影响着土壤中一系列的物理、化学和生物化学过程,并与作物生长、发育及生理过程关系密切。目前土壤温度测量技术与设备主要源于工业领域,应用比较成熟,但在农田土壤墒情、气象环境、水文、地理等领域具体应用过程中,存在结构针对性不足、敏感元件及探头选择盲目、测量方式不科学等问题。该文针对以上问题,在分析农田土壤温度测量特殊需求、常用传感器结构与特征、敏感元件选型的基础上,对土壤温度传感器进行优化设计,将感知区域缩短为2cm,提出探头导管分离可装配式结构,采用不同长度玻璃钢塑料管组合装配方式,能够灵活满足地温单点、多点、多层测量,并通过试验分析比较了该传感器与传统传感器在结构、封装材料、测量精度、测量插入方式的差异。结果表明,该传感器精度不超过±0.2℃,20℃跨度响应时间小于100s,水平、垂直测量差异稳定缩小到±0.2℃以下。该传感器减少了结构、封装、测量方式等因素的影响,提高了土壤温度测量科学性、准确性。     

利用计算机视觉技术实现对温室植物生长的无损监测

利用计算机视觉技术对温室植物生长进行无损监测，获取植物生长状态信息，对于提高温室的智能化控制水平具有重要意义。在实验温室中设计了一套计算机视觉系统，对黄瓜幼苗生长进行无损监测，同时利用VC++6.0编制的图像分析处理软件，提取植物的外部形态特征：叶冠投影面积和株高。通过对两组无土栽培的黄瓜幼苗叶冠投影面积的连续监测，发现叶冠投影面积的变化趋势可以较好的反映植物的缺肥情况。用图像处理方法测量植株的平均株高与人工测量结果的相关系数可以达到0.927。研究表明，计算机视觉技术应用于温室植物生长的无损监测是可行的，具有广阔的应用前景。