补光灯可以有效解决我国北方冬季设施温室中普遍存在寡照、连阴,无法满足植物日常生长需要,影响产量和品质的问题.本文研发了一种基于作物生长的智能补光控制系统,包括本地硬件控制设备和云端服务软件系统两部分,硬件与软件之间通过4G连接,在确保硬件安全性基础上充分考虑用户使用习惯,实现了 LED补光灯的本地面板、本地智能、远程APP和远程智能控制,并结合作物生长情况制定了科学合理的补光策略.在草莓温室开展对比试验,证实该控制设备能够持续、稳定的对补光灯进行启停操作,数据传输稳定,平均响应时长1.28 s,能够满足日常生产实际使用需要.通过补光灯的引入,相比于对照区域,使用补光灯种植的温室草莓单果质量提升不少于7％,成熟果个数增加超过15％.本文提出的设备、系统和方法,可以有效辅助生产,借助补光灯达到提前上市,增产增收的效果.

草莓是一种流行性较广的高价值水果,在我国种植面积较广.草莓采摘期较长,同一时间可能存在多种形态的果实,针对这一特殊生长习性,提出一种基于YOLO v5的目标检测算法,在准确识别成熟果实的同时,完成多阶段草莓的检测,用于机器人采摘、成熟期预估和生产管理.使用草莓生产环境下图像建立数据集,利用深度学习网络提取草莓生长期各阶段特征.将YOLO v5n、YOLO v5s、YOLO v5m 3种YOLO v5系列的模型和CIoU、EIoU、SIoU、AlphaIoU 4种损失函数计算方法组合,形成了12种算法,在数据集上进行对比试验,结果表明SIoU更适合本研究.将优化后的模型在Jetson Xavier NX和Jetson Nano 2款嵌入式开发板上进行推理效率验证,明确了不同开发板使用的最优模型,Jetson Xavier NX更适合YOLO v5m+SIoU的模型、Jetson Nano更适合YOLO v5s+SIoU的模型,为草莓智能化生产奠定基础.

为了提取到更加准确、丰富的叶片病斑的颜色特征和空间特征,解决病害严重程度细粒度分类粗糙、识别准确率低等问题,提出一种融合颜色掩膜网络和自注意力机制(Fusion color mask and self-attention network,FCMSAN)的病害识别方法.FCMSAN由颜色掩膜网络(Color mask network,CMN)和融合通道自适应的自注意力网络(Channel adaptive self-attention network,CASAN)构成.CMN通过学习叶片病斑颜色区域信息提高模型提取颜色特征的能力;CASAN能够提取全局范围内的病斑特征,同时加入病斑的位置特征和通道自适应特征,可以精确、全面定位叶片病斑区域.最后通过特征转换融合模块(Transfer fusion layer,TFL)将CMN和CASAN进行融合.经实验证明,FCMSAN在61类农作物病虫害细粒度识别中,Top-1的分类准确率达到87.97％,平均F1值达到84.48％.最后通过可视化分析,验证了本文方法在病害识别中的有效性.

农业信息服务体系是农业社会化服务体系的重要组成部分,完善的基层农业信息服务体系是顺利开展基层农业信息服务工作的基础.本研究从现状出发,对天津市基层农业信息服务体系展开调研,发现了信息服务中存在信息提供内容针对性不强、现代信息技术应用不广泛、信息手段提升产品知名度能力不足的问题,并从开展针对性农业信息服务、应用专业信息技术、拓展提升信息网络作用等方面提出可行性建议,以期为做深、做实基层农业信息服务,提升服务效果提供思路.

针对新形势下新型经营主体网络营销新模式的发展问题,对电商服务平台进行轻量级系统开发.本商城主要涵盖分销市场、佣金体系、推广体系和结算体系,功能主要包含商品管理、订单管理、营销管理、统计分析、系统设置等,整合淘宝、京东、微商城等线上营销工具,打造电商整合营销模式,用户使用简单方便,省去企业建店、建站、人员招聘的成本.

为建立准确高效的黄瓜病斑叶片的检测与识别算法提供参考,针对黄瓜叶片常见病斑检测与识别时存在的环境适应性差、识别精度低等问题,提出基于改进的SVM(支持向量机)和CNN(卷积神经网络)组合模型的黄瓜病斑叶片检测与识别算法.依据黄瓜设施场景特征,首先对病斑图像进行色彩增强,通过直方图均衡化对图像进行再处理,利用优化的HOG+SVM分类器对黄瓜叶片进行提取;通过稀疏滤波器及增加偏置对CNN算法进行改进,识别出叶片的病斑类别.结果 表明:在黄瓜设施场景下,改进SVM和CNN组合模型的黄瓜病斑叶片检测与识别算法对叶片提取的查准率及差全率分别达87.21％和88.77％,对病斑的整体识别精准率为91.9％.算法实时性强,具有实际推广应用前景.

为实现设施温室的智能水肥浇灌,提高水肥利用效率,进行了设施温室智能化闭环式节水灌溉控制系统的研究开发.该系统包括Zigbee终端环境参数采集器,将环境参数数据通过无线传感网络WSN发送至Zigbee协调器;arm控制器采用轮询方式收集环境传感器数据,避免采集器数据发送碰撞;通过设定浇灌参数并结合环境参数,给浇灌控制器发送浇灌指令;浇灌控制器通过流量计返回数据进行闭环反馈式控制驱动电磁阀实现水肥精准浇灌.

针对设施温室环境数据采集及传输的特点,分别对现有数据存储技术及无线传输技术进行对比分析,最终采用FRAM存储和处理滞留数据,具有低功耗、长寿命、防篡改等特点;采用NB-IOT技术搭建远距离无线传输路径,以其强连接、高覆盖的特点提高数据与指令传输过程中的可靠性,与传统技术相比成本更低;同时设计了具有低功耗特性的MSP430FR5x芯片作为系统核心,采用C++Builder和Mysql设计了服务器守护监听程序.经测试,系统能够有效适应农业智慧生产条件下低频率、小数据量的传输要求,有效降低功耗的同时确保了数据传输的连贯性.

为给黄瓜表型特征的田间测量提供更便捷的方法,针对黄瓜分级现有算法的不足,根据黄瓜分级要求,基于SSD和DAG-SVM算法,研究适合黄瓜快速分级的算法,并对方法进行验证.结果表明:优化得到适用于田间场景黄瓜快速分级的算法为CSSM,该算法对黄瓜的平均检测准确率为94.9％;分级准确率为93.12％;训练速度和测试速度均较快,分别为59 min和0.41 s.CSSM算法可对非结构化的视觉检测场景进行检测,并能解决端到端的深度学习算法很难依据国家分级标准进行相关分级的问题,仅需拍照上传便可得到黄瓜表型数据及分级信息.CSSM算法为研发适用于小农户的黄瓜分级设备奠定了基础,算法实用性强,具有很好的推广应用前景.

For improving detection effect and solving the problem that the mechanical damage of tomato is difficult to detect in visible light images, it proposed a nondestructive detect method by thermal imaging.First, take the thermal image of tomato after active thermal stimulation by the FLIR ONE which was plugged in the Android phone.Second, find the damage parts of tomato by thermal image processing.Last, calculate the damage data include the damage occupation percent, mean temperature of damage part and sound part.Experiments show that, this method can be applied to qualitative and quantitative detection of tomato mechanical damage, and the accuracy is high.Compared with the method of using thermal imager, this method is more convenient and the cost is lower.

针对当前土壤湿度测量设备使用过程中易受外界环境影响、自动化程度低等问题,设计了具有数据自动存储/下载、太阳能与锂电池互补供电功能的电子式土壤水势测量仪.该测量仪采用测量系统的负压差近似表示土壤水的基质势,通过土壤张力数据的测量反映出土壤含水量的状况.采用STMicroelectronics (ST)公司STM32F103RCT6芯片作为主控制器,采用停机模式设计了系统低功耗工作流程;采用太阳能辅助锂电池进行能量存储与供应,设计了相应的供电及保护电路;采用主控制器内部A/D进行数据采样,并进行粗差剔除.测试表明,对采样的1 440组数据采用8阶多项式进行曲线拟合,决定系数R为0.998 6,RMSE为1.047,拟合度好,测试周期内电池电压值均保持在4V以上,系统始终能够保持充足的能量对系统进行供电,与传统土壤水分张力计相比测量精度和准确度更高,数据存储、下载更加方便.

为实现冬春茬温室作物的自动、智能补光,设计开发并实现了一套基于Android手机的温室环境监测与补光控制系统,用户通过手机APP不仅能够实时获取温室内的环境数据,还能够远程控制补光灯的开启、关闭.并以"京藏香"草莓为试材,通过4个试验重复对比了应用该系统补光对冬春茬温室草莓的影响.结果表明,该系统能够有效完成数据的采集、传输、展示和分析以及补光灯的手动和自动控制,具有性能稳定、实时性好、使用方便、节省人力等特点,而且应用该系统补光可促进草莓增产和早上市,提高收益.

为研究在日光温室环境下多因子对黄瓜叶面湿度影响情况,采用人造叶片电阻模拟叶面湿度值,试验针对天津地区日光温室环境安装小气候检测设备,分别对温室内湿度群数据(空气湿度RH,叶片湿度RHL,土壤湿度RH10、RH20、RH30、RH40)和温度群数据(空气温度T,土壤温度T10、T20、T30、T40),以及太阳辐射W进行数据采集,通过相关分析和主成分分析方法探讨各指标之间的关系.结果 表明,除空气温度T和土壤温度T40与土壤湿度RH30以及土壤温度T20与太阳辐射W间无显著相关性(P＞0.05)外,其他指标间均存在极显著的相关性(P＜0.01);经主成分可将12个指标分为3个主成分,主成分I为土壤温度指标(T10、T20、T30、T40)和土壤湿度指标中的RH10、RH20、RH40,主成分II为空气温湿度指标(T、RH)、太阳辐射指标(W)和叶片湿度指标(RHL),主成分Ⅲ为土壤湿度指标中的RH30.综合而言,本试验所选11个环境因子指标中,叶面湿度受空气温湿度和太阳辐射的影响较大,主要表现为空气温度和太阳辐射高,空气湿度低,则叶面湿度亦低,其他环境因子指标对其影响相对较小.

目前大部分设施温室环境监控系统在系统的安全性、稳定性方面考虑较少,为了提高环境采集数据传输的稳定性,防止因为协调器故障而导致系统瘫痪,提出了并联模式的基于IEEE 802.15.4标准的低功耗局域网协议(ZigBee)的多协调器备份工作机制来降低由于单协调器出现故障而导致系统瘫痪的概率,起到负载均衡及失败转移的目的,以保证农业数据的安全;最后进行系统测试和分析.结果表明,该系统能有效保证采集到的环境数据无故障传输.

The diagnosis and prevention of diseases and pests is an important link to ensure the safe pro -duction of agriculture.Real -time diagnosis and effectiveness of prevention and cure are the primary problems that must be solved.In this paper, an Android -Based Internet Service Platform of plant doctor is estab -lished.The platform creates database of plant diseases and pests , and diagnoses rules.Through the remote di-agnosis of plant pests and diseases and the self -diagnosis of expert system based on the plant doctor Android APP, the all -day diseases and pests diagnosis service mode was established .This mode can ensure farmers get the prevention and cure guidance from plant protection experts without leaving the fields , and solve the problem of difficult to get crop protection guidance .In addition, experts can also analyze and predict the dis -tribution and occurrence of diseases and pests according to the farmers ' consultation.

设施蔬菜在我国已成为一大农业支柱产业,然而病害问题仍时有发生.针对设施蔬菜种植过程中易发生病害的问题,设计一种面向病害预警的设施蔬菜环境监测Android系统.为达到预警设施蔬菜病害的目的,以蔬菜病害产生的环境机制为理论基础,以物联网为技术支撑,构建设施蔬菜病害预测模型,通过实时监测环境信息,来完成对蔬菜病害的及时预警.根据病原菌入侵蔬菜时间的长短采用分类预警的方法,并对系统用户实行分级管理,以实现效率最大化,同时由于该系统是安装在手机上的系统,它具有实时、快捷、方便等特点.

现代农业产业园作为新时期推进农业高质量发展的重大举措,需要一套标准的服务管理平台作为支撑.本文以现代科技园区服务系统建设为基础,探究一套适合于现代农业园的标准化服务系统方案.它包含园区实时监控系统、温室各参数监控及控制、信息发布等功能,需要综合应用视频采集、网络传输、数据存储、人工智能分析等技术,该系统的实现有助于现代化农业园区从规模上及经济效益上都取得更加显著的成绩.

水稻考种过程中对水稻种粒的计数、计量通常采用人工进行,不仅工作量大,而且长时间的测量会导致效率及精准度降低.而市面常用的数粒仪功能单一,只能完成水稻种粒数目统计,导致设备长时间闲置不用.针对上述问题,我们设计了基于图像处理和蓝牙传输技术的水稻种粒计数计量系统.该系统采用智能手机获取水稻种粒图像,并利用基于Android系统的APP进行图像处理,实现水稻种粒数的提取;利用与电子天平连接的蓝牙模块将水稻种粒质量无缝传输至智能终端,获取水稻种粒的质量信息;采用二维码技术识别水稻种粒样本,实现各样本的信息统计.

以设施温室传感器节点的绿色节能为设计理念,以降低系统功耗和高效利用能量为目标.采用绿色可再生的太阳能资源作为节点的能量来源;采用功耗低、性价比高的MSP430芯片作为处理器单元主控芯片;采用具有功耗低、信号强度高、传输距离远、传输过程中信号衰减小等特点的433 MHz频率作为无线传输单元传输频率;采用单晶硅太阳能板和高性能锂充电电池组成供电系统单元.详细阐明各单元选型依据,并通过硬件电路和软件程序进行优化,进一步降低功耗.通过试验对节点的功耗进行了计算,并对节点使用太阳能充电情况进行测试.试验结果表明,通过选型与设计,系统能够实现设定目标.

农业大数据是运用大数据的技术和方法,解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题,为食品安全、环境监测、精细生产、产品溯源、生物感知以及农业科研等管理与研究提供科学支撑.本文论述了基于Resin系统的数据自动采集分析平台的建设方法,及其实现了数据采集、远程传输、数据筛选和环境分析的功能.