温室大棚CO2浓度精准调控系统的设计与实现

CO2是绿色植物进行光合作用的主要原料,其含量严重影响植物品质,现有无线调控系统因成本高、层次多,不适合我国农业发展的现状。针对以上问题,基于不同环境、不同作物的不同要求,研制了以CC2430为中央处理芯片、采用Zigbee技术无线传输的CO2浓度精准调控系统。该系统采用模块化设计,包含中央处理单元、数据采集模块、控制模块、电源模块和人机交互模块,通过模块组合和加载软件的差异形成监测和控制2大类设备。各设备间通过Zigbee协议实现自组网方式下多跳数据交互,完成基于现场检测结果的CO2浓度的精准控制。在温室大棚的实用结果表明,其可实现上述设计功能,具有监测精度高、可靠性高、使用简单、成本较低和扩展性强等特点。     

植物生长环境控制系统设计与试验

为实现精确控制植物生长的温度、湿度及光照等环境参数,设计了以STC89C52RC单片机为核心的处理器。植物生长环境控制系统由LED控制系统、温度控制系统、湿度控制系统和营养液循环系统构成。根据传感器测量的环境数据对温湿度进行动态调节,实现植物生长环境的有效可控。      

基于物联网和Android的智能植物生长柜视频监控系统设计

植物生长柜使用LED灯光代替自然光,采用营养液栽培技术,对植物生长发育过程中所需的温度、湿度、光照等进行智能调控,是一种高效无污染的新型农业生产方式。为实现远程观测生长柜内蔬菜的生长情况,设计一种远程视频监控系统。该系统以Android系统的平板电脑为平台,以平板电脑为视频采集设备,利用Java、Android编程技术对软件的功能和界面进行设计,物联网服务器采用Tomcat搭建,利用JSP+servlet+MVC技术完成网页的设计。实验结果表明,该系统实现对所有生长柜的远程视频监控和对柜内植物的掌控。     

基于阿里云谷物水分检测系统的设计

谷物水分检测可以预防粮食因发霉腐烂而造成浪费,尽可能减少农户的经济损失,相关设备的开发在“十四五”粮食安全战略的背景下显得更加重要。为了解决单片机在设计中存在的数据难以处理和存储的问题,课题组设计了一种基于ESP32和阿里云的电容式谷物水分检测系统。该系统利用传感器动态采集谷物水分数据,通过阿里云平台、上位机数据库和钉钉实现数据的显示、存储及推送功能。试验验证,该系统具有动态测量谷物含水率的基本功能,同时能云端存储和显示数据,方便、直观,具有一定的实用性;该系统能够实时快速检测并显示谷物温度值和水分值,并且在云平台中存储数据,可以随时查询历史数据。     

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、p H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。     

一种便携式用电异常检测设备和系统

一种便携式用电异常检测设备和系统,其中检测设备可以在线检测电路节点电流实时数值,实现无线远距离数据传输;检测系统将所有电路节点的数据进行采集、存储、分析、整合,通过数学分析模型进行用电异常智能化自适应分析、判断,能够根据实际应用场景,实现在线设定用电异常阈值,实时显示检测数据、判断结果,也具备数据存储查询等相关功能。     

基于光环境校正的便携作物叶绿素检测仪设计

为快速获取作物的生长状态信息及时指导农业生产,基于作物生理生化光谱学响应机理,设计了基于光环境校正的便携作物叶绿素检测装置。装置测量以610、680、730、760、810、860nm为中心,20nm带宽的反射光谱以及环境光照光谱数据,计算植被指数并预测植物叶绿素含量,在环境光照强度较差时使用主动补光灯进行补光,并对补光条件下环境光照强度进行校正。实验表明GPS定位在纬度最大漂移为6.2m、经度最大漂移为4.9m;光谱传感器6个波段的光强响应与照度计测量值之间的决定系数均超过0.99;标定的2块光谱传感器的匹配系数在610nm和860nm波段分别为0.743、1.035。建立了610nm和860nm波段补光强度与测量距离间的拟合模型用于光环境校正;使用无纺布进行了叶绿素梯度实验,建立了植被指数NDVI与植物叶绿素含量的数学模型,在较差光环境条件下不进行补光的模型决定系数为0.685,补光并进行校正情况下模型决定系数为0.965。     

PLC和MCGS组态软件在温室控制中的应用

温室为植物生长提供了适宜的生长条件,温室环境控制越来越受到重视。为此,提出了基于PLC和MCGS组态软件的温室控制系统设计方案,采用温度传感器、光照传感器、CO2浓度传感器对温室中环境指标进行检测,并将测量值送入PLC中,由PLC将其与设定值进行比较,再发出相应的指令驱动执行设备来调节温室内的环境参数,从而实现温室的自动化控制。采用MCGS软件完成了控制系统的组态设计,实现了动态演示、过程监测、数据记录、曲线显示等功能,从而实现了控制系统操作的人性化和过程的可视化,为温室环境控制提供了设计基础。     

基于云平台的智能精量水肥灌溉控制系统设计

进行了基于云平台、PLC及HMI技术的自动灌溉控制系统的设计,考虑到不同类别、不同生长阶段的植物对不同肥料元素的需求量不同,采用肥路与水路流量实时调节控制技术来实现不同肥素浓度的精准配比,研究在普通PID控制策略的基础上应用了灰色预测模糊PID灌溉控制算法来提升水肥控制的精度,融合EC、p H传感技术,形成反馈回路,保证混合液中设定植物所需EC、p H值的检测精度。研究精量水肥灌溉控制系统功能需求,开发了一套客户端智能控制组态软件,可实现人机互动、灌溉监控、数据存储、数据查询等功能,采用基于WIFI或GPRS的数据无线传输技术,完成了水肥灌溉设备与物联网云平台的通讯,具有电脑、手机、微信多终端的灌溉数据监测和开关量控制的功能,实现了水肥灌溉设备的信息化、无线化、智能化、小型化。     

美科学家研发出太阳能新技术

<正>当今大多数住宅屋顶的太阳能电池板材料,其存储太阳能的时间仅有几微秒。新的设计是受到植物光合作用的启发。"在光合作用时,暴露在阳光下的植物在其细胞内使用精密的组织结构,将电子拉开以快速分离电荷,留下带正电荷的分子,并保持正电荷和负电荷分离。"高级研究员Sarah Tolbert说道。同时,Tolbert强调说:"使光伏作用过程高效的关     

信息农机农艺技术融合的小麦智慧生产模式研究

为研究智慧农业发展模式与实现途径,本研究设计了小麦产前、产中和产后各生产阶段信息技术与农机农艺融合的基本框架,即产前利用精准导航和激光平地技术实现对土地精准规范化作业,利用空间插值技术和变量施肥技术实现精准化播种与施肥;产中利用物联网和图像处理技术开展营养诊断服务;产后运用传感器技术开展产量实时预测服务。完成并实现了普通农机装备的智能化改造和与农业生产相适应的播种收获装备的研发;研究了具有高效利用光热资源、提高产量和绿色发展的小麦生产优化种植模式;研发了与小麦产前品种播期播量选择和施肥推荐、产中苗情营养诊断、产后产量实时测报等相关系统,并在河南省进行了试验。试验结果表明,采用信息技术与农机农艺融合方案可使小麦增产18.4%,增加产投比16.7%和8.1%,表明信息技术与农机农艺融合的小麦智慧化生产模式是有效的、可行的。     

基于CAN总线的冲量式谷物流量联合收割机测产系统

针对精细化农业生产管理发展及智能化农业装备的需求,研究了基于冲量定理及压电传感器的谷物流量检测技术,研制了谷物流量传感装置,并集成CAN总线技术,开发了基于CAN总线的冲量式谷物流量联合收割机测产系统。通过试验与数据分析,冲量式谷物流量传感器静态检测精度稳定、准确,动态测量快速、精准。结合CAN总线工作稳定、实时性强等特点,所设计的谷物流量测产系统具有实时性强、测量误差小和传输稳定的特点,谷物测量误差基本稳定在8%以内,谷物流量定位实时、精确,以此绘制的谷物产量处方图具有一定的可信性和实用性。      

基于嵌入式系统的异纤清除机设计与试验

基于FPGA+DSP的嵌入式系统以其灵活的芯片选型和高功效的计算性能,适合在环境恶劣以及对系统在线实时运行有严格要求的农业分拣领域中应用。针对棉纺产线中的异纤清除机设计,从检出原理、系统软硬件和剔除系统方面讨论了基于嵌入式系统的设备设计。检出原理方面,除常见的白光和紫外光检测外,在不增加相机的情况下通过增加偏振通道来增强透明地膜检测。在系统软件设计方面,提出了基于三线阵相机亚像素空间分离量测速方案和基于统计学习的阈值检测。在系统硬件方面,设计了具有功耗和物料成本优势的嵌入式相机数据处理平台,并移植优化算法以满足系统实时性需求。在剔除系统方面,设计了基于目标实时速度的控制方案。试验结果表明,测速方案能正确获取目标速度,并能在剔除系统测试中适应风速变化,准确打击。设备对棉花带有明显差异的异纤及带有荧光粉的丙纶丝和透明薄膜的检出率高于80%,而对接近棉花颜色的淡黄色异纤检出率稍低于80%。长期试验结果显示,异纤清除机能适应产线变化,操作简便,能检出国内现有常见异纤,性能稳定。     

作物生长信息获取多光谱传感器设计与试验

为了实时、快捷、无损获取农作物生长信息,根据作物生长指标的光谱监测机理,研制了一种四波长作物生长信息获取多光谱传感器.采用光学滤波技术提高了光辐射信息输入信噪比,依据作物冠层特征及田间作业环境实际要求,设计了适宜的探测镜头结构参数,确保了多光谱传感器灵敏度与分辨效果,应用T型电阻积分网络搭建了微弱光谱信息放大电路.通过标定,获得了多光谱传感器与FieldSpec Pro FR2500型光谱仪的关系模型,决定系数分别为0.8028、0.8068、0.8185、0.8900.对小麦的试验结果表明,该传感器的平均测量误差分别为5.6％、4.6％、1.4％、4.5％.该传感器能够较好地实现作物冠层反射光谱的实时在线检测,为作物生长监测设备的研发提供了有力支持.     

基于可见光与热红外技术的苹果树测产方法

为了实现苹果园的快速精确测产,结合可见光与热红外图像,提出了一种基于机器学习和Hough变换的苹果树测产新方法。以成熟期苹果树为研究对象,利用热成像相机同步采集可见光与热红外图像数据,通过仿射变换模型实现了可见光与热红外温度图像的配准;利用温度信息与RGB颜色波段作为4个分类特征,采用支持向量机,完成分类与后验概率的计算;采用Hough变换实现了图像中苹果的识别标注和计数;通过线性回归模型进行了苹果测产估计,并进行了交叉验证。在光照条件非均一而使苹果颜色存在差异的情况下,经过试验验证,与人工记录的测产数据相比,该文提出的新方法苹果测产的准确率达到80%以上,为果园的科学管理提供了有力的技术支持。      

基于多时相无人机影像的高郁闭度森林采伐生物量估算

为准确估算森林采伐生物量实现森林碳汇的精准计量，针对采用单一时相可见光无人机影像估算高郁闭度森林采伐生物量较困难的问题，基于伐区采伐前后多时相可见光无人机影像，研究森林采伐生物量高精度的估算方法。以福建省闽侯白沙国有林场一个针叶林采伐小班为试验区，采集分辨率优于10 cm的采伐前后多时相可见光无人机影像，采用动态窗口局部最大值法得到高精度的采伐株数与单木树高信息，再基于采伐后无人机影像，运用YOLO v5方法检测并提取伐桩直径信息，根据胸径-伐桩直径模型来估算采伐木胸径信息，再利用树高和胸径二元生物量公式估算采伐生物量，以实测数据进行验证。根据动态窗口局部最大值法获取株数与平均树高精度分别为96.35%、99.01%,运用YOLO v5方法对伐桩目标检测的总体精度为77.05%,根据伐桩直径估算的平均胸径精度为90.14%,最后得到森林采伐生物量精度为83.08%,结果表明这一新方法具备较大的应用潜力。采用采伐前后多时相无人机可见光遥感，可实现森林采伐生物量的有效估算，有助于降低人工调查成本，为政府及有关部门进行碳汇精准计量提供有效的技术支持。     

基于MSP430F149的土壤水分测量仪的设计

土壤水分快速、准确的测量是精细农业中需要解决的关键技术.为了实现土壤水分的实时测量,设计一种水分快速测量仪是十分必要的.为此,在研究用于测量水分的光谱技术基础上,提出了一种基于MSP430F149单片机为核心的土壤水分测量方案,详细地阐明了土壤水分测量仪的软硬件和抗干扰设计.由于该测量仪具有体积小、低功耗、实时性好等特点,有利于进行野外实时测量.     

农用植保旋翼无人机地面监控系统的设计与实现

植保无人机凭借其低成本、高效率、精准快速作业等优点,在农业植保领域得到快速发展,成为现代农业的一种重要装备。为了能够实时远程监控农用植保旋翼无人机的飞行状态信息,提高无人机飞行作业安全和作业质量,进行更好的飞行控制管理,设计并实现了植保旋翼无人机地面监控系统,可实现与植保无人机的远距离实时通信、监测飞行姿态、显示飞行作业轨迹和飞行控制等操作。地面监控系统采用嵌入式树莓派2作为硬件平台,2.4G无线模块实现数据收发,使用跨平台C++图形用户界面应用程序框架Qt对地面监控系统软件功能和交互界面进行开发,并制定了旋翼无人机与地面监控系统之间的数据通讯协议。该系统实际测试表明:监控系统可长时间连续稳定的工作,有效实现了对农用植保旋翼无人机实时监控与操作。     

便携式猪肉营养组分无损实时检测装置研究

为了实现猪肉营养组分(脂肪和蛋白质)的快速、无损、实时检测,基于近红外反射光谱设计了便携式猪肉营养组分无损检测装置。硬件部分包括光谱采集单元、光源单元和控制单元,并开发了相应的检测软件,实现样品光谱信息的有效获取和实时分析。为了建立稳定可靠的预测模型,考察了波段选择、样本分组方式和筛选变量方法对模型的影响。分别基于可见/短波近红外(Vis/SWNIR)、长波近红外(LWNIR)及Vis/SWNIR-LWNIR,利用随机选择法(RS)、Kennard-Stone法(KS)和基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)对样本进行划分,建立了脂肪和蛋白质质量分数的偏最小二乘预测模型。结果发现,基于Vis/SWNIR-LWNIR波段,利用SPXY算法进行样本分组,取得了最佳的预测模型。在此基础上,比较分析竞争性自适应加权算法、随机蛙跳算法和蒙特卡罗无信息变量消除-连续投影算法3种算法筛选变量建立的模型效果。基于竞争性自适应加权算法筛选变量的模型结果最佳,对脂肪和蛋白质建立的模型验证集相关系数分别为0.950 5和0.951 0。结果表明:基于近红外反射光谱设计的便携式猪肉组分检测装置可以对脂肪和蛋白质含量进行快速、无损、实时检测。     

全包围光源结构的单粒小麦蛋白质含量检测装置研究

针对单粒小麦蛋白质含量等内部表型的实时检测需求,设计了基于近红外漫反射光谱的无损定量检测装置,阐述了光源结构设计、硬件系统设计和软件系统构建。选用近红外LED微型灯珠,以6行8列形式均匀分布于圆柱形铝合金灯筒壁上,形成向心全包围的物理结构,LED灯珠引脚通过16根导电铜柱并联连接,灯筒上顶部设有红外对射传感器,当检测到谷物经由灯筒内的玻璃滑道时,光谱仪通过一分二型光纤分别从灯筒上顶部和下底部收集漫反射光谱,基于C++语言的上位机软件将其转换为吸光度,再根据嵌入模型进行实时预测。获取了300粒单粒小麦900~1 700 nm范围的全包围漫反射光谱,进行归一化处理后,分别建立了基于全光谱(FS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长的单粒蛋白质含量预测模型。试验结果表明,两个模型校正集的R2分别为0.960 4和0.844 6,验证集R2分别为0.801 6和0.819;从实用性和预测效果出发,选择基于SPA特征波长的蛋白质模型作为嵌入式预测模型;分别验证了该装置的波长重复性、吸光度重复性和预测重复性,结果表明,本装置可以用于单粒谷物内部表型的实时、无损、定量检测。