基于机器人的盆栽作物生长环境智能监控系统设计

针对作物育/选种过程中,采用人工操作方式对作物样本植株个体的生理指标和生长环境参数进行高频次采集,存在数据采集精度低、生产效率低、劳动强度大等问题,设计一种以AGV为采集终端的盆栽作物生长环境智能监控系统。系统以FPGA控制器为硬件核心,结合传感器、采集装置、导航、定位和Wi-Fi传输模块将采集的环境参数和图像信息传至上位机,上位机根据预先设定指令控制AGV执行终端依次对选取样本植株个体的图像和生长环境信息进行自动采集,并结合设定参数实现执行机构的远程控制功能,提高了育/选种过程中的智能化管理水平。试验结果表明,该系统采集盆栽作物的生长环境参数精度高、图像信息完整清晰、采集样本位置精度误差为25 mm、停车定位精度误差为±10 mm,无走偏和脱轨现象。该研究有利于技术人员快速、准确获取作物的生长环境和生长态势信息,为培育出更优质的农作物品种提供科学依据。     

基于机器人的生猪健康养殖智能监控系统设计

为提高生猪养殖环境质量和行为识别率,克服规模化养殖过程中采用人工巡检生猪异常行为特征和监测养殖环境参数存在识别效率低、准确性差和劳动强度大等问题,设计一种以轨道式机器人为采集终端的生猪健康养殖智能监控系统。系统以FPGA控制器为硬件核心,结合猪只体表特征与环境感知传感器、智能控制、图像处理和无线通信技术,构建生猪异常行为与异常环境全景和局部两级联动监测平台,实现对生猪异常行为和环境参数的全方位观察、识别和数据采集功能,提高生猪养殖过程的智能化管理水平。试验结果表明,该系统能够按照预设指令自动、快速地依次对选取猪舍猪只个体的生长情况、行为特征和养殖环境信息进行自动采集,异常行为识别率可达93.5%,停车定位精度误差为±12 mm。该研究有利于技术人员快速、准确获取生猪生长环境和健康状况信息,为生猪异常环境及时调控、异常行为快速诊断、疫病防治和疫情预警提供科学依据。     

基于可编程逻辑控制器(PLC)的猪舍环境参数监控系统

为解决生猪规模化养殖企业对猪舍环境参数较难控制问题,设计了一种以可编程逻辑控制器(PLC)、传感器、无线模块和执行机构为硬件核心,以Kingview 6.53为软件开发平台的实时环境参数监控系统。该系统通过无线模块将PLC采集到的猪舍参数值传到上位机,并对其采集值进行分析和处理,实现了数据采集、处理、显示、存储及控制等功能,最终实现对猪舍环境参数的自动控制。测试结果表明,该系统能实时准确地采集现场猪舍参数,在保证猪舍内所需温湿度基本恒定条件下,能使气体浓度保持在适应范围内,证实系统的可行性和实用性。     

基于机器人的猪舍空气质量智能监控系统

为了提高猪舍的空气质量、降低猪只的患病概率和减少现场工作人员的劳动强度,设计了一种以机器人为移动终端的猪舍空气质量智能监控系统。该系统以型号为KX3C10F+的FPGA控制器为硬件核心,结合APC220无线模块、传感器检测模块、采样装置和Wi-Fi视频传输模块将三维空间采集的温湿度、NH3、H2S、粉尘浓度环境参数和图像信息以无线方式传至上位机。上位机结合参数设定值和猪只健康状态对获取数据信息进行分析处理,并以无线方式控制执行机构的运行状态,实现猪舍空气质量的远程检测、调控和视频传输功能。机器人结合空气采样装置和样本收集转盘,实现了猪舍污染度的三维立体式采样,解决了人工采样、巡检劳动强度大、疫情发现不及时等问题,为疾病预防控制人员及时处理猪舍疾病防治和预警提供科学依据。试验表明,该系统性能稳定,能够为猪只健康提供最佳的生长环境,缩短了生长周期,提高了猪肉的产量和品质,实现了生态养殖的高效能企业化生产,具有良好的实用价值和应用前景。     

基于机器人的鸡舍环境监控系统

为解决鸡舍环境参数较难控制和清扫环境恶劣、劳动强度大等问题,设计开发了一种以机器人为移动终端,以FPGA控制器、传感器、无线传输模块和执行机构为硬件核心,以Kingview6.55软件为开发平台的鸡舍机器人智能监控系统。该系统通过无线传输模块将机器人采集到的鸡舍环境参数和障碍物信息传至上位机,实现数据的采集、处理、显示、存储及执行机构的远程控制等功能。同时,管理人员也可以借助手机终端向上位机发送短信指令,实现鸡舍内各环境参数的查询和执行机构的远程控制等功能。试验表明,该系统能够为鸡类家禽提供更佳的生长环境,提高了产品的质量和品质,具有工作效率高,易于控制,性能稳定和成本低廉等优点,在农业和牧业等领域有良好的推广和应用价值。     

基于FPGA的畜禽舍环境模糊智能监控系统

针对畜禽舍环境的多变量、时变、非线性和滞后特性,难以建立精确的数学模型问题,采用模糊控制算法,并借鉴专家和养殖技术人员的实际操作经验实现畜禽生长环境的精确稳定控制。设计基于King view的上位机,界面设定不同畜禽种类或同一种类不同生长阶段的生长环境参数,下位机以机器人为移动终端,以KX3C10F+控制板、无线传输模块和执行机构为硬件核心,通过传感器实时检测畜禽舍环境参数,根据传感器输出的不同数字信号进行推理与决策,得到执行机构控制量,动态调整模糊控制器量化因子,控制对应执行机构的运行状态,以保证畜禽所需环境参数值为设定值。结果表明,该系统能够为畜禽提供最佳的生长环境,缩短了生长周期,提高了肉、蛋的产量和品质,实现了高效能的企业化生产,具有较好的实用价值和应用前景。     

基于FPGA的鸡舍环境监控系统

为解决鸡舍环境参数较难控制问题,设计一种以FPGA、传感器、无线模块、GPRS模块和执行机构为硬件核心,以Kingview6.55软件为开发平台的实时环境参数监控系统。该系统通过无线模块将FPGA采集到的鸡舍参数值传到上位机,并对其采集数据进行分析和处理,实现数据采集、处理、显示、存储及执行机构控制等功能。同时,管理人员也可以通过手机终端以短信方式实现数据查询和设备控制等功能。试验结果表明,该系统既可以为蛋鸡提供更佳的产蛋环境,又可以提高产蛋量,节约饲料、电能和人力成本,在农业和牧业领域有良好的推广和应用价值。     

基于Vision Transformer的小麦病害图像识别算法

小麦白粉病、赤霉病和锈病是危害小麦产量的三大病害。为提高小麦病害图像的识别准确率,构建一种基于Vision Transformer的小麦病害图像识别算法。首先,通过田间拍摄的方式收集包含小麦白粉病、赤霉病和锈病3种病害在内的小麦病害图像,并对原始图像进行预处理,建立小麦病害图像识别数据集;然后,基于改进的Vision Transformer构建小麦病害图像识别算法,分析不同迁移学习方式和数据增强对模型识别效果的影响。试验可知,全参数迁移学习和数据增强能明显提高Vision Transformer模型的收敛速度和识别精度。最后,在相同时间条件下,对比Vision Transformer、AlexNet和VGG16算法在相同数据集上的表现。试验结果表明,Vision Transformer模型对3种小麦病害图像的平均识别准确率为96.81%,相较于AlexNet和VGG16模型识别准确率分别提高6.68%和4.94%。