机友分享 基于机智云物联网平台的大棚智能管理系统设计

摘要: 利用STC15F2K60S2芯片设计了一个大棚智能管理系统。系统利用Wi-Fi无线模块与机智云物联网平台互联，将传感器采集到的温湿度、光照强度、土壤湿度、营养物料含量以及二氧化碳浓度等信息传送到手机APP操作界面显示。实践证明该系统能够实现远程实时监控、自动补光、定时浇水以及肥料报警等功能。

关键词: STC15F2K60S2 无线模块 机智云物联网平台 实时监控

引言

本文以单片机（STC15F2K60S2）为核心，采用无线传输技术，设计了一个基于机智云物联网平台的大棚智能管理系统，用户可以通过APP实现远程实时监测和控制[1]，并调节相关变量的限值，使大棚的温度、光照强度、土壤的湿度、二氧化碳的浓度更加合理。

1系统的硬件设计

系统由STC15F2K60S2单片机、光照模块、温湿度检测模块、CO2检测模块、土壤湿度检测模块、通风模块、风扇降温模块、自动浇水模块、报警模块、无线通信模块、机智云物联网平台、手机APP组成。

1.1主控电路

STC15F2K60S2单片机是一种新型单片机，其速度远超早期51单片机，内部具有高精度R/C时钟，常温下温飘也相对较低。单片机外部硬件接线如图2所示。芯片的14管脚（VCC）接+5V供电，16管脚接地实现给单片机供电。它的27、26、24管脚分别是运行指示、补光指示、加热指示，各自连接一个限流电阻保证LED的正常运行。而23、29管脚分别连接浇水水泵和风扇的继电器驱动端。

1.2 光强模块

光敏电阻是一种随着光照强度改变阻值大小的元器件。在光照增强时，阻值变小；在光照减弱时，阻值增大[2]。通过光敏电阻的特性来开关灯源，从而实现自动补光功能。光敏电阻接线图如图3所示。在一定电压的条件下，当光照强度越大则电阻越小，对应的电流越大，反之则电流越小。电路中光敏电阻串联一个10K的电阻用来限流。单片机上的8管脚引出LO获得当下的电流值与限值作比较，只有当LO处所在电路的电流值小于预设值时，打开补光灯（LED6），其余情况补光灯关闭。

1.3 温度传感器模块

本设计采用DHT11温湿度传感器，内部分别置有测温器件和电阻式元器件用来连接内置的小型单片机，无需额外的多余部件，具有较高的精度和长期的稳定性[4-6]。传感器的1引脚接地，2引脚接+5V供电电源，3引脚接到单片机的22管脚作单向数据传输。

1.4 二氧化碳检测模块

MH-Z19是一种基于非色散红外（NDIR）原理的二氧化碳气体检测传感器，可以识别空气中的二氧化碳并检测其含量，具有使用期限长、灵敏度高且无氧气依赖性的特点。传感器外部4引脚接+5V电源，3引脚接地，2和1引脚分别是数字输出（DOUT）和模拟输出（AOUT），电路图如图5所示。同时，其器件内部含有温度补偿，可以实现数字与波形的输出，具有较高分辨率和较低功耗。

1.5 土壤湿度检测模块

YL69土壤湿度传感器，采用不锈钢防水探针，可以满足定点监测和在线测量。通过将传感器的两个插片插在土壤里，测得当前的土壤湿度值，通过IN端与LM393相连。LM393是一个比较器，通过R1设置一个标准值，当湿度大时，OUT端输出低电平，相反输出高电平。OUT信号可以直接用来粗略估算湿度大小，具体电路如图6所示。

1.6 Wi-Fi无线通信模块

无线通信模块采用esp8266串口无线AP+STA”(COM-AP+STA）模式，既可以被其他的Wi-Fi设备连接，又可以连接到其他的无线网络，实现串口与其他设备之间的无线数据互传[6]，具有低功耗、高集成度、超宽的工作温度的优点。芯片外部在RST和EN端分别串联一个10K的电阻；VCC端外接一个3.3V的降压芯片；UTXD、URXD直接与单片机的RXD、TXD连接，经测试通信正常。电路接线如图7所示。

1.7 窗户通气模块

本设计采用ULN2003驱动步进电机实现窗户的开闭，具有电流较大且耐压能力强的特点。工作电压为5V，可直接与TTL以及CMOS电路直接相连，还能直接处理本需要标准逻辑缓冲器来处理的数据。芯片外部VCC接+5V电源，GND接地。IN1～IN4是ULN2003的四个输入控制信号端，高电平有效。它主要构成脉冲（驱动信号）给电机用。

1.8 机智云控制平台模块

机智云控制平台基于路由器与ESP8266 Wi-Fi模块相连，在更改相应的参数后，智能终端（APP）与串口模块绑定，可实现远程控制设备。本设计是以机智云作为第三方的物联网平台，用ESP8266无线模块连入机智云物联网平台，以此来实现APP远程控制设备。

2 系统的软件设计

主程序流程图如下所示

程序初始化（串口初始化、定时器初始化、用户协议初始化、机智云协议初始化、AD转换初始化）后进入循环。第一步进行按键扫描；第二步检测土壤湿度是否低于限值，若低于湿度限值则启动水泵浇水，10分钟后水泵自动停止，若没有低于土壤湿度限值则继续往下执行程序；

第三步检测空气温度是否超过上限值，若超过温度上限值则打开风扇降温并启动蜂鸣器报警，若没有达到温度上限值则继续检测温度是否低于下限值，若低于下限值则启动蜂鸣器报警，若没有低于下限值则继续往下执行；

第四步检测空气中的二氧化碳是否超过限值，若超过二氧化碳浓度限值则打开窗户通风并启动蜂鸣器报警，若没有达到二氧化碳浓度限值则继续往下执行程序；最后一步是检测光线亮度是否达到标准，若没有达到亮度标准则打开补光灯进行补光，若达到亮度标准则返回初始化，继续进行下一次循环。

3 系统调试

在模拟环境下对该系统进行调试，上位机实时控制界面。

上位机实时控制界面

总结

本文设计了一个基于机智云物联网平台的大棚管理控制系统。系统采用STC15F2K60S2单片机作为主控芯片，Wi-Fi芯片（ESP8266）作为物联网控制芯片，配合各功能模块的电路设计，用户可以通过安装智能手机应用程序远程实时监控。通过测试，该控制系统可以稳定、准确地进行远程实时监控。

现代农业机械研究：观赏苗圃作物生产的传感和自动化技术

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苗圃和温室行业为美国经济贡献了近140亿美元的年销售额。该行业生产了2000多种观赏植物物种，覆盖了美国大多数观赏植物。一般来说，苗圃是露天作业，植物在地面或容器中生长。温室通常是可以控制生长条件（例如照明、温度、湿度和灌溉）的封闭环境。

由于劳动力支出增加、难以获得熟练劳动力以及农业资源的不当使用，生产成本迅速增加，这是装饰业日益受到关注的问题。种植、种植和收获苗圃作物等业务严重依赖劳动力。这些业务占总生产费用的43%。该行业越来越难以获得这样的劳动力，特别是种植观赏作物所需的熟练劳动力。

传统做法过度和低效地使用农业资源（如水、养分、肥料和杀虫剂），从而增加了生产成本。这些传统方法不仅增加了生产成本，还污染了环境和生态系统。该行业必须寻找替代解决方案，如自动化作物管理技术，以减少劳动力需求并确保作物生产资源的有效利用。

在本试验中，传感和自动化技术不断增加对不同作物管理业务的影响。这些技术分为两类：陆基和空基。地面作物收获技术已经在各种作物上进行了测试，包括甜椒、生菜、西红柿、草莓、苹果和樱桃。

在不同作物的自动疾病检测中也广泛探索了陆基技术，例如：草莓叶上的白粉病；叶子斑点、条纹锈、白粉病、叶锈病、黑糠和小麦叶上的泥；苹果叶上的Alternaria叶斑、棕色斑点、马赛克、灰色斑点和锈蚀；以及葡萄叶上的炭疽、无人驾驶飞行器（UAV）的最新演变表明，在不同的农业作业中使用它们的潜力，因此比地面系统花费的时间更短。

到目前为止，由于有效载荷容量和电池寿命有限，用于农业的无人机仅限于遥感应用。无人机已用于各种作物管理应用，包括柑橘的自动溃疡病监测，小麦和燕麦田的杂草检测，检测和绘制树苗和单个植物，以及棉花的产量估计。然而，传感和自动化技术的成功在很大程度上取决于用于获取作物数据的传感器类型以及用于提取宝贵信息的处理算法 。

各种传感器，如土壤湿度、温度和湿度传感器、相机（颜色、光谱和红外线），以及计算机算法用于开发农业应用的智能技术。在物联网平台上使用九个土壤湿度传感器开发了一个原型灌溉控制器系统，以自动管理农作物中的水应用。

You et al. 使用RGB-D相机系统开发了一个自主机器人来修剪甜樱桃树的树枝。应该注意的是，RGB-D相机提供四个通道（即红色、绿色、蓝色和深度），用于估计分支的大小（按深度通道），以决定哪些需要修剪。

Abdulridha等人在早期阶段使用高光谱相机检测到柑橘病。其他相机可能不适合在无症状阶段检测特定疾病。Liu等人使用增强的生成对抗网络（GAN）来增强其葡萄叶疾病检测数据；由于需要更深层次的网络，其他机器学习模型没有被考虑。

总之，识别适当的传感器和开发算法是必要的任务，主要取决于作物和土壤特征以及运营需求 。在大多数情况下，一种自动化技术特定于特定作物的特定操作。因此，评估特定行业中不同作物的传感器和算法性能为一般选择它们提供了见解，同时为特定生产操作开发技术。

虽然观赏作物行业正处于开发传感和自动化技术的初始阶段，但概述当前可用的技术和用于其他作物行业（农艺作物和树果行业）的先进技术的前景将有助于未来的技术发展。

一、研究的范围

一些关于观赏作物的可用评论主要回顾了水管理技术和技术采用的障碍。Lea-Cox等人研究了使用无线传感器网络（WSN）进行观赏作物水管理的经济效益、当前和未来的挑战以及支持问题。Rihn等人回顾了与苗圃行业使用自动化和机械化倾向相关的因素。他们的研究还讨论了采用当前可用自动化技术的障碍。本审查旨在涵盖用于观赏作物生产运营的可用传感和自动化技术，以及使用一些可能有益于该行业的先进技术（用于其他作物行业）的前景。据作者所知，这是第一篇广泛讨论观赏作物传感和自动化技术的评论文章。

二、观赏作物的传感和自动化技术

传感和自动化技术用于与观赏苗圃作物生产相关的不同操作。主要操作是智能灌溉、植物应力检测、智能或可变速率喷涂和植物生物识别测量。本节详细介绍了目前为这些操作应用的传感和自动化技术。这些技术也被用于其他一些领域，并被列为其他重要作品。

1、智能灌溉

智能或精密灌溉技术使用设定点控制（使用土壤湿度数据）或基于模型的控制（使用作物和环境数据）来确定作物的用水需求，以最大限度地提高灌溉效率。它有助于减少过度用水，同时保持作物的生长和发育。基于传感器的灌溉技术已经在不同的苗圃中进行了测试，包括温室、容器、锅中盆栽和田间苗圃。

无线传感器网络（WSN）用于控制三个集装箱托儿所的灌溉水流。实验分两个阶段进行：首先，使用带有EC-5传感器的EM50R节点来监测土壤湿度；其次，使用nR5节点来监测和控制灌溉。基于WSN的技术将用水量减少了约20%至25%。

Kim等人测试了土壤湿度和EC传感器，以监控和自动实施灌溉协议。测量了基质水分数据，以减少多达83%的绣球花用水量。Coates等人使用VH400（Vegetronix，Sandy，UT，美国）传感器来监测盆栽含有绣球植物的集装箱苗圃的土壤含水量。

尽管VH400传感器的成本是标准EC-5传感器的一半，但作者得出结论，VH400不适合苗圃作物监测，因为它的产量变化高达29%。这种类型的传感器（VH400）使用EC-5每%的体积含水量表现出~34 mV的高灵敏度，而不是~5 mV。

Lea-Cox等人使用由12节点CMU网络（由美国卡内基梅隆大学开发）和Decagon Ech20湿度传感器（Decagon Devices Inc.，美国华盛顿州普尔曼）组成的混合系统来实时控制容器苗圃中的水应用。该系统还在使用六节点CMU网络的温室中进行了测试。

结果报告称，两个网络都表现良好，但在远程站点遇到了一些网络挑战。作者指出，CMU网络节点的成本低于商用Decagon Ech20传感器，但表现出类似的性能。Wheeler等人还在集装箱苗圃和温室中测试了智能灌溉系统。他们使用Decagon土壤湿度传感器以及nR5无线节点来控制灌溉。该研究报告称，与种植者控制的灌溉相比，用水量减少了约50%。同样的传感器系统之前由Wheeler等人在花卉温室中试用过。

WSN也用于苗圃。Belayneh等人使用这项技术来控制山茱萸（种植在15加仑的容器中）和红枫（种植在30加仑的容器中）苗圃的灌溉。EM50R节点用于监测来自土壤水分的数据，环境传感器和nR5节点用于灌溉控制。

基于体积含水量的传感器用于监测土壤湿度。传感器的深度为6英寸，用于山茱萸，插入6英寸和12英寸，用于红枫。结果表明，基于WSNs的灌溉方法分别将红枫和山茱萸的用水量减少了约34%和约63%。

Lea-Cox和Belayneh开发了一个智能电池供电的nR5无线传感器节点，使用一系列土壤湿度和环境传感器来灌溉山茱萸和红枫苗圃块。这项研究将每日用水量减少了约62.9%。作者得出结论，这种基于传感器的灌溉技术使水的效率提高了近三倍，而不会降低树木的质量或生长。

基于物联网（IoT）的智能灌溉系统也用于观赏作物生产。Banda-Chávez等人开发了一个基于物联网的传感器网络，以激活灌溉系统，使用物联网平台和土壤湿度传感器（YL-69）灌溉观赏植物。此外，Beeson和Brooks为蜡叶女贞使用了基于蒸散（ETo）模型的智能灌溉系统。

该研究报告称，与传统的架空灌溉方法相比，这种基于模型的灌溉系统每年可以减少约22.22%的用水量。尽管有数量有限的研究报告了用于观赏业的基于物联网的自动灌溉系统，但该技术在其他作物行业的趋势和当前成功表明，观赏作物生产有希望的潜力。

尽管研究报告了使用基于传感器的技术进行灌溉管理的潜力，但许多因素阻碍了这项技术的功效。特定环境中的传感器到传感器的可变性可能是其中之一。传感器读数之间的最大变化发生在略低于基底保水能力的体积含水量水平。

因此，在特定苗圃条件下找到传感器到传感器的可变性可以大大提高对数据的信心。传感器定位是

直接影响功效的另一个重要因素。在苗圃条件下需要准确的定位，特别是在测量容器生产中的土壤水分含量时。传感器需要放置在发生主动取水的根区。确定最佳传感器数量是为托儿所环境指定传感器的另一个因素。特定托儿所的最佳传感器数量主要取决于传感器的准确性和可重复性、传感器之间的变化、托儿所环境的空间可变性以及成本。

2、植物应力检测

检测干旱、疾病感染和害虫压力等压力，使用传感器和先进技术识别影响植物或作物生长、发展或生产的不利条件或物质。这种检测有助于种植者在压力严重损害植物或农作物之前识别问题并采取预防措施。在观赏作物生产中发现了两种类型的压力：非生物植物压力和生物植物压力。

非生物植物压力包括干旱、营养缺乏、盐度问题、洪水等，而生物压力是指真菌、细菌、昆虫或杂草造成的损害。包括RGB、热和光谱在内的传感器已用于监测观赏作物生产中的应力。

压力检测技术广泛用于其他作物行业，特别是农艺作物（如玉米和大豆）和树果（如苹果和柑橘），但对观赏作物（主要在花卉种植业）进行的实验很少。为木质装饰行业进行了非常有限的研究，几乎没有任何研究。

已经进行了一些研究来使用RGB传感器检测压力，因为RGB相机不需要深厚的技术知识来操作或使用。光谱传感器是检测无症状或早期压力所必需的。光谱传感器对装饰行业具有巨大的潜力，但之前没有多少进展。目前，无人机在作物应力检测和监测方面非常受欢迎，但这些系统在观赏作物行业的应用也非常有限。De Castro等人使用无人机系统检测Cornus、Hydrangea、Spirea、Buddleia和Physocarpus中的水胁迫，这项研究的结果很有希望。观赏行业可以从使用基于无人机的传感技术中获益，及时检测和监测应力，以提高作物产量。

三、结论

观赏作物行业是美国经济的重要贡献者。由于劳动力和农业投入成本不断增加，该行业一直面临挑战。引入了传感和自动化技术，以减少劳动力需求，并确保高效的管理操作。本文回顾了当前用于观赏苗圃作物生产的传感和自动化技术，并强调了可用于未来应用的前瞻性技术。

回顾了传感器、计算机视觉、人工智能（AI）、机器学习（ML）、物联网（IoT）和机器人技术的应用。一些先进技术，包括3D相机、增强深度学习模型、边缘计算、射频识别（RFID）和用于其他作物系统的集成机器人，也被作为潜在前景进行讨论。

本次审查的结论是，苗圃作物行业迫切需要先进的传感、人工智能和机器人技术。调整这些当前和未来的创新技术将使致力于可持续观赏苗圃生产的种植者受益。

参考文献：

1、Horticulture in 2014 (Publication ACH12-33) United States Department of Agriculture; USDA .U.S.

2、A Nursery and Greenhouse Online Knowledge Center: Learning Opportunities for Sustainable Practice.Lea-Cox J.D., Zhao C., Ross D.S., Bilderback T.E., Harris J.R., Day S.D., Hong C., Yeager T.H., Beeson R.C., Bauerle W.L., et al.

3、Water Use and Treatment in Container-Grown Specialty Crop Production: A Review. Water. Air. Soil Pollut.Majsztrik J.C., Fernandez R.T., Fisher P.R., Hitchcock D.R.

4、Ornamental Grower Perceptions of Wireless Irrigation Sensor Networks: Results from a National Survey. Majsztrik J., Lichtenberg E., Saavoss M.

5、Implementation of Sensor-Based Automated Irrigation in Commercial Floriculture Production: A Case Study.Wheeler W.D., Thomas P., van Iersel M., Chappell M.

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