植物工厂自动立体栽培系统研发

为实现温室栽培输送全自动化、减少人工成本投入和提高温室内叶菜产量,研发了一种自动输送立体栽培床系统。该系统以立体栽培模式为基础,包括3种自动输送系统:补光灯高度自动调节系统、床架装运自动对接推送系统和AGV自动运输系统。该系统的研发填补了温室内自动适应补光的国内空白,实现了温室叶菜种植空间最大化利用。该套系统安全性高、实用性强,为温室立体栽培全自动化输送奠定了基础。      

基于嵌入式Linux内核移植设备驱动的微喷自动装置

为了实现精准灌溉和节约用水的理念,提出了基于嵌入式Linux内核移植设备驱动的温室微喷自动装置。通过分析温室参数和作物生产信息,利用传感器网络采集温室内温、湿度等环境因子,采用微喷灌调节和控制温室内环境,为农作物生长提供最有利的条件。文中重点研究了嵌入式内核系统、传感检测网络、数据处理单元及水泵送水管道组件的微喷自动控制装置,并搭建了试验平台。试验表明:该系统能实现对温室环境实施实时监测,可通过电磁阀控制执行器进行微喷灌水,有效控制环境因子,可靠性强、稳定性高,对微喷灌溉应用于农业种植具有重要指导意义。     

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.     

基于ZigBee的温室大棚环境远程监控系统设计

课题组设计了一种温室大棚环境的远程监控系统,系统采用ZigBee网络对大棚内环境参数(土壤温湿度、光照强度等)进行实时监测,并将数据上传至上位机和手机,系统根据设定值自动控制大棚内卷帘、风机、灯光、节水灌溉等现场装置的启停操作。仿真实验表明,该温室大棚环境远程监控系统具有较好的监控效果,具有功耗小、投入成本低、控制精准等优点。     

基于STR912芯片的日光温室自动监控系统设计

采用微电子技术及计算机技术可以实现温室环境的自动控制,成为农用温室设施的发展方向。本研究以STR912为核心,设计出日光温室自动控制系统。该系统选择与其温湿度、光照及CO2浓度匹配的传感器,并对温室外设环境调节装置进行设计。控制参数可以通过所需的环境要求进行人工调节,能够满足日光大棚的多适用性。     

基于STR912芯片的日光温室自动监控系统设计

采用微电子技术及计算机技术可以实现温室环境的自动控制,成为农用温室设施的发展方向。本研究以STR912为核心,设计出日光温室自动控制系统。该系统选择与其温湿度、光照及CO2浓度匹配的传感器,并对温室外设环境调节装置进行设计。控制参数可以通过所需的环境要求进行人工调节,能够满足日光大棚的多适用性。     

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。     

基于增量式PID算法的温室温湿度控制系统设计

针对人为控制准确度低、操作复杂、代价高等问题,设计一种基于增量式PID控制算法的温室大棚温湿度控制系统。系统以单片机AT89S52为控制核心,采用DTH11温湿度传感器采集温室内作物生长环境温湿度物理参数。通过外部键盘输入适合作物生长的温湿度目标值,单片机内部的增量式PID算法确定固态继电器状态,驱动温室内温湿度调节电路,最终达到适宜的目标值。实验结果表明该系统能实现智能温湿度自动控制,控制精度温湿度分别保持在±0.5℃和±1.5%之内,并在10min内达到目标温湿度值。该系统满足现代农业生产控制领域高精度、快速和人性化的需求。     

基于PLC、变频器和触摸屏技术的温室大棚控制系统设计

提出了一种新型智能化的温室控制的方法,充分利用PLC技术、变频器技术和触摸屏技术,实现了对温室大棚内温度、湿度、光照等参数的控制,设计人机界面,操作控制方便,达到了控制效果明显,工作可靠稳定,环保节能的目的。实践证明,该设计能够实现温室的自动控制,提高温室管理水平。     

基于CAN总线的连栋温室节水灌溉控制系统

介绍了目前我国温室节水灌溉发展的现状,指出了今后节水灌溉设备发展的主要方向,给出了基于CAN总线的连栋温室节水灌溉控制系统的结构、工作原理及主要的软硬件设计.系统能够实现连栋温室内多小区的灌溉自动控制,可集中管理,也可独立控制.该系统具有结构简单、成本低和可靠性高等特点,对实现节水灌溉和发展高效农业具有重要意义.     

蔬菜温室智能控制系统设计

为有效完成蔬菜温室内温湿度的实时检测,设计了以单片机Arduino为控制核心的蔬菜温室智能控制系统,使用温湿度传感器DHT11实现对温室内温湿度的采集.该控制系统可以根据检测结果通过神经网络对温室环境进行调节,从而实现对蔬菜温室环境自动化控制,优化蔬菜生长环境.     

欧洲水培叶菜机械规模化生产系统

针对水培叶菜规模化生产,介绍了欧洲水培叶菜自动化生产装备系统与技术。首先,说明水培技术高效循环生产、避免土壤环境污染的优势,论述了水培叶菜的主要作业流程。基于水培叶菜作业流程,通过实物图片介绍了欧洲水培叶菜生产中基质处理、精量播种、种苗移植、叶菜收获和生产资材自动输送等环节装备和技术。对比国内水培蔬菜的生产模式与具体国情,提出了研学欧洲先进的生产作业装备技术和物流化生产作业思想理念,结合我国水培蔬菜生产模式,优化完善叶菜丸粒化精量播种技术,开发研制叶菜种苗移植设备,针对不同水培叶菜生产企业及生产方式,量身定制开发设计物流化生产输送系统,达到提高生产效率、降低劳动强度、减少生产劳动力的目的,有效提高我国水培蔬菜生产的竞争力。     

顶夹式气动取苗装置设计与试验

针对半自动移栽机采用人工取喂苗、劳动强度大和效率低的问题,设计一种适用于叶菜、茄果类蔬菜的顶出夹取结合的自动取苗装置。该装置的顶苗、取苗、摆动和苗盘横移等动作采用气缸驱动;苗盘纵向输送通过电机驱动,结合激光传感器逐行扫描,消除累计误差,实现精准定位。通过FPGA控制器控制各气缸、电机有序动作,完成取苗过程。选取128穴与200穴苗盘分别进行输送定位、自动取苗试验,得出苗盘输送平均定位误差分别为0.509、0.564 mm,变异系数分别为4.08%、5.20%,满足苗盘输送定位要求;取苗频率可达120株/min以上,达到效率目标。     

大棚蔬菜移栽机的设计

针对目前常见的蔬菜移栽机很难在空间受限的大棚中使用,导致大棚蔬菜在进行育苗移栽时仍然依靠人工而费时费力的现状,设计了一种专门针对大棚使用的蔬菜移栽机。该装置在推动移栽机行走时主动轮转动,通过齿轮和链轮两级增速传动,把动力传递到执行机构,执行机构带动插苗装置和菜苗传送装置的运动,实现菜苗的栽种。装置中采用偏心轮机构实现鸭嘴状插苗装置的上下运动,传送苗装置的循环间歇运动由空间槽轮机构来实现,通过空间槽轮机构和偏心轮机构的协调动作来达到预定的运动规律。同时,根据大棚参数确定了各零部件的尺寸,作出了CAD图和三维结构图,完成了对大棚蔬菜移栽机的设计。     

不同叶菜越夏种植模式对比试验

针对夏季高温对日光温室叶菜生长的影响，分别对土壤+遮阳网、基质+遮阳网、基质+遮阳网+湿帘3种越夏种植模式进行对比试验，分析其对温室温湿度、叶菜生长及经济效益的影响。研究结果初步表明:一年中最热的一天，室外白天（早8:00～15:30）平均温度为32.5 ℃时，土壤+遮阳网、基质+遮阳网种植模式室内白天平均温度分别比基质+遮阳网+湿帘种植模式温度高7.1 ℃、6.4 ℃。同时，室内白天平均相对湿度，基质+遮阳网比土壤+遮阳网种植模式低，基质+遮阳网+湿帘种植模式平均相对湿度最高。结合产量及效益可知，京研快菜、京水菜在基质+遮阳网+湿帘模式下产量最高，春油1号在基质+遮阳网模式下种植产量最高，3种叶菜在基质+遮阳网+湿帘种植方式下种植效益最好。      

叶菜类蔬菜柔性起伏振荡梳理机构设计

叶菜类蔬菜收获过程中，由于菜叶比较脆弱，很难实现机械筛选。传统的生产方式是通过大量的工作人员同时进行人工操作，完成摘除废叶、抖落根部泥土杂质、梳理戳放，以便进行后续的装箱或打捆。这样的收获方式费时、费力，并且收获后的整理品质很难保证一致。基于此，在叶菜类智能收割机的设计过程中，专门设计了柔性起伏振荡梳理机构。在收割刀完成收割后，蔬菜通过传输装置传输到振荡梳理机构的筛板上，通过振荡电机的运动，对蔬菜废叶和根部的泥土进行抖落操作；通过减速电机带动的梳理机构完成对蔬菜的梳理及根部的整齐戳放，以便进行后续的打捆或装箱收集作业。      

南疆地区智能温室控制系统研究—基于多传感器融合机理

针对南疆以塑料大棚为主的设施农业,智能温室的研究显得十分必要。为此,针对南疆设施农业的现状,基于多传感器数据融合技术,将模糊推理算法与专家系统结合起来,建立了适用于南疆自然气候条件下的智能温室自动化控制模型。通过采集和融合南疆地区实时温室控制参数,该系统可以取得精确的监控结果。结果表明:该方法提高了温室环境参数测控的决策准确性,有效解决了设施农业的控制精度,为增大农作物产能提供进一步解决措施,对缓解南疆蔬菜等农产品紧缺等实际问题具有十分重要的实际意义。     

面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统

为满足温室叶类蔬菜病害准确识别的视频数据需求,结合温室叶类蔬菜病害发生的特点,采用物联网技术,基于传感器感知的环境信息与摄像机监控视频信息,构建了一种面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统。该系统将案例检索与模糊推理方法相结合,设计温室监控视频获取方法,将传感器实时采集的数据与知识库中的病害产生环境条件相匹配,以匹配结果作为视频采集的依据,实现了监控视频的智能采集;并利用模糊推理方法,弥补案例检索结果不够全面的问题,确保了数据的准确获取。同时,该系统还提供了实时数据显示、实时视频监控等功能。系统应用结果表明,该系统能够满足温室叶类蔬菜病害识别的视频数据需求。