一種雙膜雙結(jié)構(gòu)新型蔬菜大棚智能遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

自 動 化 與 儀 表 2022 37 9 一種雙膜雙結(jié)構(gòu)新型蔬菜大棚智能遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) DOI 10 19557 ki 1001 9944 2022 09 006 周曉磊 1 王振海 1 陳 輝 1 李培帥 2 1 臨沂大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院 臨沂 276000 2 浙江大學(xué)山東 臨沂 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究院 臨沂 276000 摘要 為響應(yīng)國家政策 加強(qiáng)智慧農(nóng)業(yè)建設(shè) 合理利用農(nóng)業(yè)資源 降低生產(chǎn)成本 改善生態(tài) 環(huán)境 來達(dá)到提高蔬菜產(chǎn)品和質(zhì)量的目的 該文對雙膜雙結(jié)構(gòu)新型蔬菜大棚智能遠(yuǎn)程控制 系統(tǒng)進(jìn)行介紹 在傳統(tǒng)單膜大棚的基礎(chǔ)上引入雙膜雙結(jié)構(gòu)架構(gòu) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 蔬菜生長模 型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) convolutional neural network CNN 等技術(shù) 在有效減少外界環(huán)境對棚 內(nèi)溫度的影響 增強(qiáng)保溫性能的同時 實現(xiàn)了大棚智能化控制 植物病蟲害智能化檢測 智 能化施肥等功能 關(guān)鍵詞 智慧農(nóng)業(yè) 雙膜雙結(jié)構(gòu)大棚 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 圖像目標(biāo)檢測 中圖分類號 TP193 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 B 文章編號 1001 9944 2022 09 0025 04 Design and Implementation of a New Type of Intelligent Remote Control System for Vegetable Greenhouses with Double Membranes and Double Structures ZHOU Xiao lei 1 WANG Zhen hai 1 CHEN Hui 1 LI Pei shuai 2 1 School of Information Science and Engineering Linyi University Linyi 276000 China 2 Zhejiang University Shandong Linyi Modern Agricultural Research Institute Linyi 276000 China Abstract In order to respond to national policies strengthen the construction of smart agriculture rationally use agri cultural resources reduce production costs and improve the ecological environment to achieve the purpose of improv ing crop products and quality This paper introduces a new type of intelligent remote control system for vegetable greenhouses with dual mode and dual structure On the basis of traditional single film greenhouses it introduces dual mode dual structure frame Internet of Things IoT technology vegetable growth model and convolutional neural network CNN and other technologies while effectively reducing the impact of the external environment on the temperature in the shed and enhancing the thermal insulation performance it also realizes the functions of intelligent control of the greenhouse intelligent detection of plant diseases and insect pests and intelligent fertilization Key words smart agriculture dual mode dual structure greenhouse Internet of Things IoT big data image object de tection 收稿日期 2022 04 08 修訂日期 2022 07 18 基金項目 浙大山東農(nóng)研院服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展項目 ZDNY 2021 FWLY02016 作者簡介 周曉磊 1999 男 在讀本科生 研究方向為軟件開發(fā) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 王振海 通訊作者 1972 男 博士 教 授 研究方向為知識圖譜 計算機(jī)視覺 推薦算法 目前國外的大棚基本已經(jīng)實現(xiàn)智能化管理 通 過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集大棚內(nèi)環(huán)境參數(shù) 對收集的數(shù)據(jù) 進(jìn)行分析實現(xiàn)大棚智能化控制 并擁有相關(guān)的智能 化控制系統(tǒng) 而國內(nèi)大多以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大棚為主 現(xiàn)有 的大棚存在智能控制系統(tǒng)穩(wěn)定性差 對環(huán)境因素調(diào) 控不及時 遠(yuǎn)程控制不穩(wěn)定等問題 1 雙膜雙結(jié)構(gòu)新 型蔬菜大棚通過攝像頭 傳感器和控制器 實時監(jiān) 測大棚系統(tǒng)中的空氣溫濕度 土壤濕度 光照強(qiáng)度 控制系統(tǒng)與智能制造 25 Automation Instrumentation 2022 37 9 二氧化碳濃度 氮元素含量等環(huán)境信息并上傳至云 端 以便于系統(tǒng)根據(jù)特定的植物生長模型對棚內(nèi)的 相關(guān)環(huán)境參數(shù)自動調(diào)節(jié) 使用攝像頭監(jiān)控大棚內(nèi)的 蔬菜生長情況 并將獲取到的圖像利用計算機(jī)識 別技術(shù)對圖像進(jìn)行病蟲害識別檢測 分析出病蟲害 種類 推送到用戶移動端 通過灌溉系統(tǒng)進(jìn)行定向 定量的智能化施肥灌溉 同時還可以通過遠(yuǎn)程移動 端對大棚進(jìn)行自動卷膜 實現(xiàn)了大棚的智能化管理 1 大棚的構(gòu)造與性能 1 1 雙膜雙結(jié)構(gòu)大棚構(gòu)造 雙膜雙結(jié)構(gòu)大棚具有兩層大棚結(jié)構(gòu) 內(nèi)層大棚 主要包括固定桿 弧形支架 支撐桿 橫梁 透光膜 和卷簾機(jī) 外層大棚主要包括固定桿 弧形支架 透 光膜 蓋外保溫被 電動卷簾機(jī) 大棚外層弧形支架 與內(nèi)層弧形支架 兩層結(jié)構(gòu)之間有一定的空間 使 內(nèi)層透光膜與外層透光膜形成了一層不流動的空 氣層 2 大棚模型如圖 1 所示 1 2 雙膜雙結(jié)構(gòu)大棚性能 1 2 1 保溫性能好 雙膜雙結(jié)構(gòu)大棚采用內(nèi)外雙層透光膜 地膜和 一層保溫被形成三膜一被提高了保溫性能 大棚內(nèi) 外兩層膜之間形成的不流動的空氣層是熱的不良 導(dǎo)體 雙膜之間形成的不流動的空氣層導(dǎo)熱性能 差 使得大棚內(nèi)的熱量不容易散失掉 從而增強(qiáng)了 蔬菜大棚的保溫性能 1 2 2 實用性能好 大棚構(gòu)造科學(xué)堅固 內(nèi)部空間大 操作使用方 便 雙膜雙結(jié)構(gòu)大棚的寬度和高度增加 使棚內(nèi)空 間大 便于機(jī)械化操作 大棚雙結(jié)構(gòu)構(gòu)造抗御自然 災(zāi)害的能力強(qiáng) 卷簾機(jī)代替人工揭蓋保溫被 節(jié)省 大量的人力資源 2 硬件技術(shù)主要應(yīng)用 2 1 大棚環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng) 大棚中包含攝像頭 溫濕度傳感器 土壤濕度 傳感器 土壤 pH 值傳感器 光照強(qiáng)度傳感器 二氧 化碳濃度傳感器等設(shè)備 對大棚內(nèi)部的蔬菜生長狀 況 溫度 濕度 土壤濕度 土壤 pH 值 光照強(qiáng)度 二 氧化碳濃度進(jìn)行實時監(jiān)測并將大棚內(nèi)環(huán)境實時信 息通過樹莓派總控系統(tǒng)上傳至云端進(jìn)行數(shù)據(jù)儲存 數(shù)據(jù)分析 用戶通過大棚內(nèi)液晶監(jiān)控面板顯示或遠(yuǎn) 程移動端進(jìn)行實時查看 了解大棚內(nèi)實時狀況 3 2 2 攝像頭實時監(jiān)控系統(tǒng) 大棚內(nèi)分多個蔬菜種植區(qū)域 每一個區(qū)域安裝 一個監(jiān)控攝像頭 對區(qū)域內(nèi)蔬菜進(jìn)行實時監(jiān)控 系 統(tǒng)利用視頻推流技術(shù) 將獲取到的監(jiān)控錄像上傳至 云端 并利用上傳的蔬菜圖像與數(shù)據(jù)庫中的生長模 型相對比 判斷并記錄當(dāng)前植物狀態(tài) 并針對蔬菜 不同的生長狀況進(jìn)行定向施肥 灌溉 同時在大棚 外部安裝監(jiān)控 對大棚外部透光膜 蓋外保溫被的 狀態(tài)和開閉程度進(jìn)行監(jiān)控 并對電動卷簾機(jī)的工作 狀況進(jìn)行實時監(jiān)控 便于用戶對自動卷聯(lián)機(jī)的控制 2 3 灌溉 施肥系統(tǒng) 大棚內(nèi)使用多個水泵 對大棚內(nèi)蔬菜種植區(qū)域 進(jìn)行分區(qū)域施肥澆灌 大棚內(nèi)傳感器對土壤 pH 值 水含量及肥料含量進(jìn)行采集 并通過樹莓派將采集 的數(shù)據(jù)發(fā)送至后臺 通過后臺系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析 將蔬 菜種植區(qū)域內(nèi)所需要補(bǔ)充的土壤水含量及肥料含 量發(fā)送至大棚內(nèi)液晶監(jiān)控面板顯示和遠(yuǎn)程移動端 通過用戶指令將所需肥料通過灌溉系統(tǒng)進(jìn)行定向 定量灌溉施肥 4 2 4 自動卷膜系統(tǒng) 自動卷膜機(jī)主要是通過系統(tǒng)控制的電機(jī)啟動 帶動卷膜軸轉(zhuǎn)動 將膜被卷起實現(xiàn)通風(fēng)窗的啟閉 可有效地控制大棚內(nèi)的溫度和濕度 給蔬菜的種植 營造一個良好的生長環(huán)境 使蔬菜長勢良好 大大 提高了溫室大棚種植的經(jīng)濟(jì)效益 用戶通過系統(tǒng)設(shè) 置 在卷膜機(jī)開啟和關(guān)閉的過程中 能實現(xiàn)任意位 置的停止和啟動無須任何輔助裝置 3 軟件技術(shù)設(shè)計 3 1 采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對病蟲害進(jìn)行檢測 蔬菜圖像中含有的特征信息包括葉片的紋理 1 固定桿 2 支撐桿 3 第一弧形支架 4 橫梁 5 加固桿 6 連接塊 7 第一透光膜 8 第二弧形支架 9 第二透光膜 圖 1 雙模雙結(jié)構(gòu)大棚模型 Fig 1 Dual mode dual structure greenhouse model 2 1 4 5 6 9 7 6 3 5 1 2 4 9 8 控制系統(tǒng)與智能制造 26 自 動 化 與 儀 表 2022 37 9 病害區(qū)域的邊緣等 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便可以利用圖像 中的特征信息對蔬菜圖像中的病蟲害類型進(jìn)行分 類 此外 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其高效的局部結(jié)構(gòu)和優(yōu) 良的分類性能獲得了廣泛的關(guān)注 其優(yōu)點(diǎn)是不需要 對輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理 可以減少分類和學(xué) 習(xí)過程中的額外工作量 5 3 2 采用蔬菜生長模型 采用蔬菜生長模型 通過網(wǎng)絡(luò)以及實際調(diào)研收 集環(huán)境變量對蔬菜生長情況 如重量 大小等 的影 響 以環(huán)境中的一個因素為自變量 蔬菜生長情況 為因變量建立坐標(biāo)系做函數(shù)圖 根據(jù)函數(shù)圖大棚自 動調(diào)控大棚內(nèi)環(huán)境 提供蔬菜最合適的生長條件 蔬菜生長模型最重要的意義是對整個作物生 育系統(tǒng)的知識進(jìn)行綜合 并量化生理生態(tài)過程及其 相互關(guān)系 即綜合知識和量化關(guān)系 蔬菜模型是利 用計算機(jī)強(qiáng)大的信息處理和計算功能 對不同的生 育過程進(jìn)行系統(tǒng)分析和合成 相當(dāng)于所研究系統(tǒng)的 最新知識的積累和綜合 3 3 開發(fā)環(huán)境與設(shè)計技術(shù) 系統(tǒng)頁面構(gòu)建主要采用 uniapp 完成 前端技術(shù) 使用 html css javascript 主要以 C C 編程語言進(jìn)行 編碼 主要使用開發(fā)工具 hbuilder platformio vscode 通過 MQTT 協(xié)議 message queue telemetry transport 消息隊列遙測傳輸協(xié)議 進(jìn)行消息發(fā)布 實現(xiàn)移動 端對物理設(shè)備的控制 3 4 遠(yuǎn)程移動端控制 利用移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對手機(jī)移動端進(jìn)行控制 移動端控制主要包括 首頁顯示界面 控制顯示界 面 視頻顯示界面 個人中心 6 1 首頁界面顯示的各類參數(shù)值 為大棚內(nèi)部 部署的傳感器采集到的相應(yīng)的實時數(shù)據(jù) 包括大棚 中空氣溫濕度 土壤濕度 光照信息二氧化碳濃度 和氮元素含量 用戶可以實時看到這些數(shù)據(jù) 并 根據(jù)這些數(shù)據(jù)對大棚內(nèi)的環(huán)境進(jìn)行調(diào)節(jié) 如圖 2所示 2 控制界面為雙膜雙結(jié)構(gòu)大棚控制中心 用 于對大棚內(nèi)的環(huán)境進(jìn)行調(diào)節(jié) 如圖 3 所示 第一部分內(nèi)層為大棚的內(nèi)層膜 第二部分外層 為大棚的外層膜 每層膜都可通過手機(jī)控制被獨(dú)立 的打開或閉合 無需人工操作 第三部分是對風(fēng)扇 的開關(guān)操作 打開風(fēng)扇 實現(xiàn)通風(fēng)以及降溫功能 當(dāng) 中間區(qū)域的參數(shù)值達(dá)到期待值時 則可進(jìn)行關(guān)閉操 作 第四部分通過加熱實現(xiàn)大棚的增溫操作 關(guān)閉 則停止加熱 第五部分是對水泵的開關(guān)操作 打開 水泵 實現(xiàn)噴灌操作 可增加空氣濕度與土壤濕度 第六部分是對智能施肥的控制開關(guān) 打開智能施肥 開關(guān) 系統(tǒng)將根據(jù)生長模型中參數(shù) 實現(xiàn)施肥操作 3 視頻界面為雙膜雙結(jié)構(gòu)大棚視頻監(jiān)控中 心 可實時監(jiān)控大棚內(nèi)的情況 并定時拍照上傳云 端 便于圖像識別病蟲害檢測 如圖 4 所示 4 個人中心為用戶登錄界面 用戶需登錄后 才可以進(jìn)行操作 用戶登錄分為免密登錄 手機(jī)號 登錄 和賬戶登錄 2 種方式 在登錄時系統(tǒng)會對用 戶賬戶密碼進(jìn)行判斷 賬戶密碼都正確才能登錄 用戶可在個人中心修改密碼 接收系統(tǒng)推送的信 息 及時向開發(fā)者反饋用戶使用信息 如圖 5 所示 圖 2 首頁界面 Fig 2 Home page interface 圖 3 控制界面 Fig 3 Control interface 圖 4 視頻界面 Fig 4 Video interface 圖 5 個人中心 Fig 5 Personal center 控制系統(tǒng)與智能制造 27 Automation Instrumentation 2022 37 9 4 結(jié)語 本文所設(shè)計的雙膜雙結(jié)構(gòu)新型蔬菜大棚智能 遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)實現(xiàn)了大棚保溫性能強(qiáng) 遠(yuǎn)程智能化 控制 智能化施肥精細(xì)化培養(yǎng)和病蟲害檢測等功 能 為蔬菜提供了適宜的生長環(huán)境 有利于增加蔬 菜產(chǎn)量 為種植農(nóng)戶帶來更多的經(jīng)濟(jì)收益 減輕勞 動強(qiáng)度 推動我國自主研發(fā)型大棚系統(tǒng)的發(fā)展進(jìn)程 促進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型向智能化農(nóng)業(yè)邁進(jìn) 為我國智能 化農(nóng)業(yè)發(fā)展躋身世界前列增磚添瓦 參考文獻(xiàn) 1 李學(xué)輝 劉三榮 張貴顯 基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)大棚控制系統(tǒng) 的研究 J 微納電子與智能制造 2020 2 3 16 22 2 呂慎寶 閆麗 曹雪 等 雙膜雙結(jié)構(gòu)大拱棚黃瓜 芹菜高效栽培 關(guān)鍵技術(shù) J 中國蔬菜 2019 10 103 106 3 李琳杰 趙偉博 齊鍇亮 等 基于阿里云的智能大棚遠(yuǎn)程監(jiān)控系 統(tǒng)研究 J 自動化與儀表 2021 36 1 28 30 35 4 李艷 周長吉 富建魯 甘肅日光溫室的特色及改進(jìn)建議 J 中國 蔬菜 2021 10 8 14 5 謝建梅 基于圖像處理的農(nóng)作物病蟲害分類算法的研究 J 吉林 農(nóng)業(yè)科技學(xué)院學(xué)報 2021 30 6 9 13 6 劉正波 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)大棚監(jiān)控系統(tǒng)研究 J 信息 與電腦 理論版 2021 33 11 163 165 null 模型的累積測量信息來融合遠(yuǎn)端傳 感器通過 IMM 濾波器獲得的狀態(tài)估計以及和本地 傳感器的累計量測信息 這兩個傳感器中使用的多個 模型可以相同 也可以不同 在過程中 利用信息去相 關(guān)的方法消除傳感器之間的相關(guān)性 仿真結(jié)果表明 本文提出的方法能夠顯著提高目標(biāo)跟蹤的精度 參考文獻(xiàn) 1 范建德 謝維信 一種高效的分布式多傳感器多目標(biāo)跟蹤算法 J 信號處理 2021 37 3 390 398 2 何文樂 無跡卡爾曼濾波 Cam Shift 視頻監(jiān)控跟蹤算法改進(jìn) J 無 線電工程 2021 51 2 97 103 3 蔣友妮 自動駕駛場景下的行人目標(biāo)跟蹤研究 D 重慶 重慶理 工大學(xué) 2020 4 吳昊 姜文斌 陸增潔 等 機(jī)器人視覺動態(tài)目標(biāo)跟蹤的最優(yōu)方案 研究 J 信息與電腦 2020 32 1 129 130 5 劉代 趙永波 郭敏 等 一種雜波環(huán)境下機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法 J 電子科技大學(xué)學(xué)報 2020 49 2 213 218 6 楊貴福 劉魯濤 基于交互式多模型的雷達(dá)單目標(biāo)跟蹤算法 J 應(yīng)用科技 2021 48 4 54 60 7 范小軍 劉鋒 一種新的機(jī)動目標(biāo)跟蹤的多模型算法 J 電子與信 息學(xué)報 2007 29 3 532 535 8 尹聚祺 楊震 羅亞中 等 空間機(jī)動目標(biāo)跟蹤的改進(jìn)自適應(yīng) IMM 算法 J 系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2021 43 12 3658 3666 9 李昊潤 卜凡康 周劍雄 修正的馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣自適應(yīng) IMM 算法 J 火力與指揮控制 2021 46 9 118 124 132 10 吳會會 兩類數(shù)據(jù)融合算法及其在目標(biāo)跟蹤中的研究 D 西安 西安電子科技大學(xué) 2020 11 何友 多傳感器信息融合及應(yīng)用 J 電子學(xué)報 2000 12 60 61 12 潘泉 于昕 程詠梅 等 信息融合理論的基本方法與進(jìn)展 J 控制 理論與應(yīng)用 2003 29 4 599 615 13 Julier S J Uhlmann J K A non divergent estimation algorithm in the presence of unknown correlations C IEEE American Control Conference 1997 14 何友 關(guān)欣 王國宏 多傳感器信息融合研究進(jìn)展與展望 J 宇航 學(xué)報 2005 26 4 524 530 15 Bar Shalom B Y Willett P K Tian A X Tracking and data fusion a handbook of algorithms M Bloomfield CT USA YBS Publish ing 2011 null 上接第 12 頁 控制系統(tǒng)與智能制造 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull null null null null null null null null null null null null null null null null null null nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull null null null null null null null null null null null null null null null null null 計為 產(chǎn)品應(yīng)用案例集 正式刊印 近日 由深圳計為自動化技術(shù)有限公司組織研發(fā)中心 營銷中心傾力編寫的 產(chǎn)品應(yīng)用案例集 已正式刊印 該 案例集是一本可供客戶隨時參考的物位測量專業(yè)工具書 填補(bǔ)了業(yè)內(nèi)沒有具體應(yīng)用案例資料可供參考的空白 該案例集內(nèi)的文章均為計為自動化原創(chuàng) 是計為自動化針對用戶不同工況和具體需求 提供可靠物位測量產(chǎn) 品解決測量難題的經(jīng)驗總結(jié) 案例集共 146 頁 10 萬余字 內(nèi)容涵蓋振動式物位開關(guān) 磁翻板液位計 超聲波液位 計 射頻導(dǎo)納料位開關(guān) 阻旋料位開關(guān) 浮球液位計等常見物位測量儀表 主要通過應(yīng)用案例的形式 針對用戶物位 測量過程中的難題和痛點(diǎn) 為用戶提供不同解決方案 幫助用戶實現(xiàn)穩(wěn)定可靠的物位測量 助力企業(yè)安全生產(chǎn)和穩(wěn) 定運(yùn)行 接下來 計為自動化將向客戶免費(fèi)寄送 產(chǎn)品應(yīng)用案例集 供客戶隨時查閱和參考 希望其能成為客戶喜愛的 專業(yè)工具和得力助手 使用戶在面對復(fù)雜工況和不同儀表時不再一籌莫展 幫助客戶更好選型 切實解決用戶物位 測量難題 來源 深圳計為自動化技術(shù)有限公司 28