基于智能控制和云平台技术的远程植物工厂系统研究
本文关键词: 植物工厂 云平台 远程监控 无线网络 智能管理 出处:《天津工业大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:近年来,世界人口不断增多,然而耕地面积却不断的减少,如何协调日益增加的物资需要和耕地面积不断减少的矛盾是解决这一问题的关键。当下科学技术飞速发展,结合大数据、云平台、智慧农业等技术而产生的植物工厂可实现多层次立体栽培,大规模生产无污染农作物及反季节绿色蔬菜,成为解决上述矛盾的重要途径。为实现周年内连续高品质作物的量化和标准化生产,植物工厂管理系统的开发成为研究的重点。温湿度、光照、二氧化碳浓度是影响植物生长的关键因子,考虑到植物工厂独有的特点,本文结合嵌入式技术、无线通信技术、云平台技术等,设计了一种植物工厂管理系统硬件平台,实现了环境因子参数的采集、存储及控制,并可通过PWM调光技术,结合PID控制算法实现系统的恒照度调光。同时开发了系统应用软件平台,实现了通过远程客户端对植物工厂环境参数的实时监测和控制功能。论文主要的工作内容包括:结合植物工厂智能化管理的实际需求,对系统的整体方案进行分析和部署。硬件电路主控芯片选用STM32,结合ESP8266网络通信模块、传感器模块、LCD液晶显示模块、摄像头模块、LED驱动电源模块等设计开发了硬件电路开发板,实现了整个系统的硬件集成。开发了底层硬件驱动软件,结合TCP/IP协议实现了环境因子数据的采集、传输和调控,同时选用OV7670图像传感器开发了图像采集系统,实现了植物工厂内作物的生长状态的实时视频监控。搭建了云平台服务器,结合无线通信技术实现了对作物生长环境参数的远程采集和调控,摆脱了传统监控系统传输距离短的弊端。同时结合数据库开发将实时的监控数据永久存储于云端,方便农业技术人员对数据进行查阅分析。基于Android和C#技术开发了系统应用软件平台,实现了通过移动客户端和PC客户端随时随地的对植物工厂种植环境参数进行监测和调控,结合种植环境监控平台初步实现了对植物工厂的无人化管理。本文针对植物工厂的智能化管理需求,开发了较为完整的软硬件平台,实现了对植物工厂的智能化、集中化管理。整体测试表明,系统各项性能均达到了设计要求,且具有较高的可靠性和较低的成本,可满足实际生产的需要。本系统可极大的降低技术人员劳动强度,同时可提高作物种植的生产质量和生产效率,为品质作物的量化和标准化生产提供保证。
[Abstract]:In recent years, the world population has been increasing, but the cultivated land area has been decreasing. How to coordinate the contradiction between the increasing material demand and the decreasing cultivated land area is the key to solve this problem. At present, the rapid development of science and technology is the key to solve this problem. Combined with big data, cloud platform, intelligent agriculture and other technologies, plant factories can achieve multi-level three-dimensional cultivation, large-scale production of non-polluting crops and off-season green vegetables. In order to realize the quantification and standardized production of continuous high quality crops in the annual period, the development of plant factory management system has become the focus of research. Carbon dioxide concentration is the key factor affecting plant growth. Considering the unique characteristics of plant factory, this paper designs a plant factory management system hardware platform combining embedded technology, wireless communication technology, cloud platform technology, etc. The acquisition, storage and control of environmental factor parameters are realized. The system can realize constant illumination dimming through PWM dimming technology and PID control algorithm. At the same time, the system application software platform is developed. The function of real-time monitoring and controlling the environmental parameters of plant factory by remote client is realized. The main contents of this paper are as follows: combining with the actual demand of intelligent management of plant factory, The hardware circuit development board is designed and developed in combination with ESP8266 network communication module, sensor module, LCD LCD display module, camera module and LED driving power module. The hardware integration of the whole system is realized, the underlying hardware driving software is developed, and the environment factor data collection, transmission and control are realized by combining with TCP/IP protocol. At the same time, the image acquisition system is developed by using OV7670 image sensor. The real-time video monitoring of crop growth status in plant factory is realized. The cloud platform server is built, and the remote acquisition and control of crop growth environment parameters are realized by combining wireless communication technology. It gets rid of the disadvantage of short transmission distance of traditional monitoring system, and combines with database development to store real-time monitoring data permanently in the cloud. Based on the technology of Android and C #, the application software platform of the system is developed, which can monitor and control the environmental parameters of plant plant at any time and anywhere through mobile client and PC client. In this paper, a complete hardware and software platform is developed to realize the intelligent management of plant factory, which is based on the plant environment monitoring platform. Centralized management. The overall test shows that the system meets the design requirements, and has higher reliability and lower cost, which can meet the needs of actual production. The system can greatly reduce the labor intensity of technical personnel. At the same time, it can improve the production quality and efficiency of crop planting, and guarantee the quantification and standardized production of quality crops.
【学位授予单位】:天津工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S126;TP273.5;TP393.09
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 ;日本推出“植物工厂”[J];新疆农垦科技;2003年06期
2 杨其长,张成波;植物工厂系列谈(一)——植物工厂定义与分类[J];农村实用工程技术(温室园艺);2005年05期
3 杨其长,张成波;植物工厂系列谈(二)——植物工厂研究现状及其发展趋势[J];农村实用工程技术(温室园艺);2005年06期
4 杨其长,张成波;植物工厂系列谈(六)——植物工厂主要设备与特征[J];农村实用工程技术(温室园艺);2005年10期
5 杨其长,张成波;植物工厂系列谈(七)——植物工厂光照和温度调控[J];农村实用工程技术(温室园艺);2005年11期
6 杨其长;张成波;;植物工厂系列谈(八)——植物工厂湿度与气体调控[J];农村实用工程技术(温室园艺);2005年12期
7 ;国内第一本植物工厂专著——《植物工厂概论》正式出版发行[J];农村实用工程技术(温室园艺);2005年03期
8 杨其长;张成波;;植物工厂系列谈(九)——植物工厂实例[J];农业工程技术(温室园艺);2006年01期
9 杨其长;张成波;;植物工厂系列谈(十)——高新技术在植物工厂中的应用[J];农业工程技术(温室园艺);2006年02期
10 ;国内首家生产型植物工厂在长春建成[J];农业工程技术(温室园艺);2009年09期
相关会议论文 前3条
1 张成波;杨其长;;植物工厂研究现状与发展趋势[A];2004年中国设施园艺学会学术年会文集[C];2004年
2 张晓文;蔡福栋;程存仁;刘文玺;周雪青;王影;;植物工厂关键技术与装备的开发与应用[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
3 杨罗定;;漫谈高效节能光源在植物工厂里的应用和实践[A];中国照明论坛——绿色照明与低碳技术科技研讨会专题报告文集[C];2010年
相关重要报纸文章 前10条
1 ;植物工厂带来的启示[N];浙江日报;2002年
2 刘霞;日本植物工厂生产无污染蔬菜[N];科技日报;2009年
3 记者 华义;日本植物工厂批量生产蔬菜[N];新华每日电讯;2009年
4 张超;探访中国首家植物工厂[N];北京日报;2009年
5 本报记者 张超;植物工厂长啥样?[N];科技日报;2009年
6 粘新;国内首个智能型植物工厂研制成功[N];中国食品报;2009年
7 本报记者 李鹏 实习记者 李荔;北京“植物工厂”:惊人蔬菜帝国[N];北京科技报;2009年
8 李鹏 李荔;北京“植物工厂”:惊人的蔬菜王国[N];中国消费者报;2009年
9 蒋建科;数字植物工厂正向我们走来[N];中国技术市场报;2010年
10 本报记者 马爱平;植物工厂:没有土 不靠天[N];科技日报;2010年
相关博士学位论文 前1条
1 张馨;基于光合模拟的水培生菜反馈环控技术基础[D];中国农业大学;2017年
相关硕士学位论文 前10条
1 周曼丽;植物工厂环境控制系统的设计[D];江苏科技大学;2012年
2 王君;人工光植物工厂风机和空调协同降温节能研究[D];中国农业科学院;2013年
3 王冠;基于嵌入式的植物工厂智能监控系统的研究[D];天津理工大学;2015年
4 辛敏;引进室外冷源的植物工厂零浓度差CO_2施肥系统[D];中国农业科学院;2015年
5 马超;五常井田植物工厂布局设计与仿真研究[D];东北农业大学;2015年
6 周亚波;植物工厂栽培板搬运物流系统的设计及试验[D];江苏大学;2016年
7 李志鹏;植物工厂光斑可调式LED节能光源研制及应用研究[D];中国农业科学院;2016年
8 李虎岗;微型智能家庭蔬菜栽培柜智能制造体系的研究[D];山西农业大学;2016年
9 徐文栋;光照、种植密度与采收期对植物工厂内生菜产量和品质的影响[D];南京农业大学;2015年
10 张浩伟;基于智能控制和云平台技术的远程植物工厂系统研究[D];天津工业大学;2017年
,本文编号:1517661
本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xixikjs/1517661.html