基于无线通信的温室环境监控系统设计

针对温室管理智能化的需要,提出了一种基于无线数据传输的温室环境参数监控系统。该系统以MSP430F169作为微控制器,通过数字温湿度传感器DHT11、土壤温湿度传感器SHT10P、光强数字转换芯片TSL2561和CO2气体传感器MG811检测温室环境中的空气温湿度、土壤温湿度、光照强度及CO2含量,以n RF24L01+作为射频无线通信模块实现下位机和上位机之间的数据通信,以TC35i作为GSM无线通信模块实现上位机和监控终端之间的数据通信。用户可以通过上位机或监控终端对温室环境参数进行检测和控制,使温室内环境参数控制在所希望的水平上,实现温室环境参数的智能化控制。     

基于Zigbee的温室远程监控系统

设计开发了一套基于Zigbee无线网络的温室远程监控系统,通过无线网络实现了对温室内温湿度、土壤含水量和CO2浓度的监测与调控,以及温室顶模的开模闭膜远程控制。温室远程监控系统由温室数据采集控制器和温室远程监控软件组成。温室数据采集控制器可以实现本地手动、遥控器遥控和控制室远程无线控制一体化集成控制。温室远程监控软件将采集到的数据进行汇总、显示和记录,实现了温室设备的自动控制和远程遥控。整个系统操作简单,经济适用,并且布线方便。     

C8051F040在基于CAN总线的温室环境监测中的应用

介绍了一种基于CAN总线的温室环境监测系统,采用带有片CAN的单片机C8051F040作为节点控制器,省去了CAN控制器和收发器,简化了硬件结构.其指令集与8051完全兼容,使编程更加简单.该系统能够实时监测温室空气温湿度、土壤温湿度、CO2浓度和光照强度等数值,并实现了GSM远程监测.实验证明,该系统工作可靠、性能稳定,具有较好的推广前景.     

基于图像识别的流水线炭疽病青枣分拣机械手系统设计

为了对优质青枣进行分拣,解决人为分拣青枣准确度低、效率差等问题,提出了基于图像识别的由Arduino控制的多自由度机械手,实现在流水线上对炭疽病青枣的分拣。该系统以Arduino控制板作为主控制器,结合Pixy图像识别传感器、MG995舵机和图像识别算法组成自动分拣机械手系统。通过Pixy图像识别传感器对传送线上的青枣图像进行采集,并分析获取获得青枣的大小、颜色等特征量,得出青枣的品质信息。然后由Arduino控制器控制分拣机械手动作对青枣进行分拣。实验结果表明,通过该方法对炭疽病青枣进行分拣,准确率可达80%以上。     

基于ZigBee和Arduino的温室参数采集节点设计

为提高温室大棚生产过程的自动化、信息化水平,开发基于ZigBee通讯技术的温室大棚环境参数采集节点。传统ZigBee节点多直接基于cc2530开发,协议栈不易掌握,开发难度大。为降低开发难度,缩短开发周期,系统选择基于开源硬件arduino和Zig Bee无线串口进行开发。选用SHT10、BH175FVI和MH-Z18 NDIR传感器分别监测温室环境的温湿度、光强度、CO2浓度,应用Arduino Mega2560对传感器监测的环境参数进行实时采集、处理;采用ZigBee无线透传模块TB0106构建Zig Bee通讯网络,各采集节点间采用ZigBee星型组网方式。介绍了软件总体设计流程图,软件采用模块化设计,方便进一步扩展功能。模拟测试实验表明,该系统具有良好的稳定性和较高的通信效率,可以满足温室大棚环境监测对无线通信网络的传输和组网要求,具有较高的推广价值和应用前景。     

基于PLC与WinCC组态软件的智能温室控制系统设计

对温室环境中温度、湿度、光照、CO2浓度等环境因子进行调控是实现设施作物生产高产、优质、高效的关键。以WinCC组态软件为上位机编程软件,以PLC为控制器,设计一种基于PLC的智能温室控制系统。该系统人机界面友好,性能稳定可靠,性价比高,能很好地实现对智能温室环境因子的自动控制,满足温室作物生长环境控制要求。     

LOGO!在温室CO2浓度自动控制中的应用

温室环境自动控制是一种高效农业技术,它是以计算机技术和传感技术为基础的一种现代控制技术.为此,以通用逻辑设计模块LOGO!为核心,介绍了温室CO2浓度自动控制系统的工作原理和设计过程.该系统能实现手动、自动和时钟控制CO2发生器的功能,并可对温室内CO2浓度进行采集和显示.实践证明,系统操作方便,运行可靠.     

农业大棚太阳能供电数据采集系统设计

温室环境系统是一个多变量、非线性、时变和滞后的系统.其中,空气温湿度、土壤湿度、CO2浓度以及光照强度等环境因子的变化是最基本的变化,对农业作物生长的影响最为显著.由于系统采用太阳能供电,因而给出太阳能电池的选择以及充放电控制器的选择考虑因素,具有普适性.太阳能供电系统与单片机、传感器配合,构成温室大棚数据采集系统,并给出了整个系统装置的软件设计程序及框图.     

基于STM32集智能温室和杀虫为一体的控制系统的设计

本文研究了一种以STM32为主控制器,集温室环境调节和杀虫为一体的多功能智能温室控制系统。该系统通过温湿度、光照、CO2传感器实时监测温室中的环境参数,实测值与设定范围进行比较,再发出相应的指令驱动杀虫灯(LED电源阵列、高压电网)、风机、加热装置、加湿/除湿装置、CO2产生器等设备。同时本系统针对分布式温室设计,采用CAN to USB模块实现了单体温室与上位机的连栋管理。     

基于WSN的温室CO 2 气肥优化调控系统研究

CO 2是植物进行光合作用的重要原料,合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO 2气肥的精细管理,设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO 2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成,其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO 2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度),并控制CO 2增施气阀的开关;智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信,还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储,以及CO 2增施调控等操作;远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外,还可通过建立的光合速率预测模型对CO 2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象,采用开发的系统实时获取环境信息,使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率,建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性,实验将苗后期番茄在4个CO 2浓度梯度进行培育,其中C1、C2、C3分别进行700、 1 000 、1 300 μmol/mol浓度的CO 2增施,CK为对照组(CO 2浓度约为450 μmol/mol)。数据分析采用SVM算法,以多种环境信息作为输入变量,以单叶净光合速率作为输出变量,得到光合速率预测模型。经过测试与验证,CO 2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息,适合应用在温室环境中;光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5,均方根误差为1.092 5 μmol/(m 2 ·s),具有较好的预测效果,为温室番茄CO 2定量增施调控提供了依据。