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西兰花007
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贪吃的大吃货

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智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用论文

在日常学习、工作生活中,说到论文,大家肯定都不陌生吧,论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。怎么写论文才能避免踩雷呢?以下是我为大家收集的智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用论文,仅供参考,希望能够帮助到大家。

摘要:

传统的农业种植模式已经很难满足现代生活模式与需求,以传统塑料大棚为例,不仅产量很低,也会带来较大的污染,且人员管理非常繁琐,不利于蔬菜种植效益的提升。智慧温室大棚蔬菜种植模式优势较多,相比于传统塑料大棚能够大幅度扩展蔬菜种植发展空间,也改变了现代农业、新型农村的格局。该文简述了智慧温室大棚蔬菜种植的优势,然后分析了智慧温室大棚建设方案,最后介绍了智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用。

关键词 :

智慧温室;大棚蔬菜;种植技术;

引言:

在传统农业发展模式下,农民的浇水、施肥和打药等农业劳动过程主要借助已有经验进行。在温室大棚蔬菜种植中,需要关注浇水的时机,准确把控农药浓度,且保证温湿度、光照、氮元素等处于适宜的状态。由于无法量化指标,通常依赖于人为判断,因而经常发生误差,也无法提高温室大棚蔬菜种植的产量和质量。要想解决传统农业中低效率、低产能等现象,需要积极引入智慧温室大棚蔬菜种植技术,将各影响因素进行有效控制,改进环境条件,促进蔬菜的正常生长。

1、传统大棚蔬菜种植的危害气体

传统大棚蔬菜种植会释放很多有害气体,如氮气,引起有害气体含量超标的原因较多,主要包括人员操作不当、肥料质量不合格等因素。若是施肥方法不科学,施用含量超标的肥料,将引起氮气排放的增加,当温室大棚内氮气含量超出一定限度后,将导致叶片枯死,特别是对黄瓜、西红柿、西葫芦等蔬菜来说,对氮气更加敏感。此外,还会存在亚硝酸气体,当土壤呈弱酸性后,即pH值未超过5,某些菌体的作用效果将持续减弱,形成大量的亚硝酸气体。亚硝酸气体含量的增加,会让蔬菜绿叶发生白色斑点,黄瓜、西葫芦、青椒和西芹等蔬菜对亚硝酸气体较为敏感[1].冬季严寒,很多农民常用煤球升温取暖,在燃料不充分燃烧的情况下,将形成大量一氧化碳等有毒气体,温室大棚中碳元素也会超标,不利于蔬菜产量与质量的提升。

在预防过程中主要采取以下措施:

(1)做到施肥的科学性。温室大棚中施用的有机肥必须需要发酵腐热,以优质化肥为主,尿素要与过磷钙混施。基肥要深施15~20cm,追施化肥深度至少为12cm,施后及时覆土浇水。

(2)通风换气。在天气条件较好的情况下,要根据温度要求及时通风换气,遇到雨雪天气时也应该做好通风换气工作。

(3)农膜与地膜不能产生毒性,温室大棚中废旧塑料品等需第一时间清理干净。

2、智慧温室大棚蔬菜种植的优势

在蔬菜种植中需要控制好空气温湿度、土壤温湿度和水肥条件,才能保证蔬菜生长的品质,实现产量提高的目的。因此要通过精准化控制各项环境因素,改善温室大棚蔬菜种植品质,确保经济效益逐步提升。智慧大棚主要在温室大棚蔬菜种植中引入自动化控制系统,发挥最新生物模拟技术的作用,对棚内蔬菜生长最适宜的环境进行模拟。同时也设置了温度、湿度、二氧化碳和光照度传感器,对温室大棚内多项环境指标进行感知,并利用微机完成数据分析,实现对棚内水帘、风机和遮阳板等设施的全面监控,最终有效改善大棚内蔬菜生长环境。

在科技进步与发展过程中,各种智慧大棚控制系统得到了广泛应用,实行精细化管理模式,温室大棚内的茄子、辣椒、黄瓜和西红柿等蔬菜都能快速生长,能够帮助种植户创造丰厚利润,也促进了智慧温室大棚的发展。在智慧大棚控制系统中主要应用了物联网技术,设置农业物联网传感器,管理中物联网系统能够有效采集实施环境数据,其中包含了光照、空气温度、湿度和二氧化碳浓度等信息,在网络支持下向控制平台传输[2].系统结合获得的数据信息完成智能判断,远程控制温室大棚中的各项设备,达到及时调节棚内环境的目的,确保满足大棚内蔬菜生长的要求。在温室大棚蔬菜种植中引入智慧大棚控制系统,大幅度提升了温室大棚生产自动化和管理智能化水平。

智慧大棚控制系统除了可以在温室环境方面实现精准管理以外,还具备大面积统一管理的优势。在系统运行过程中,能够为温室大棚蔬菜种植提供精细化的智慧管控服务,实现对设施农业管理效果的不断优化。这样不仅能让温室大棚管理效率大幅度提升,也有效减少了管理成本的投入,为大棚蔬菜种植创造了诸多便利,能够达到增产增收的目的,温室大棚蔬菜种植也能逐步发展为稳定型和持续增收型产业。在中国加快推进乡村振兴战略实施的过程中,智慧大棚控制系统将在农业智能化发展中发挥越来越大的作用,为农业全面升级打牢基础。

3、智慧温室大棚建设方案

在智慧温室大棚建设过程中,需要由多个环境监测节点完成组网,才能实时采集环境信息,达到精准控制的目的。在各环境监测节点上需要安装传感器,控制设备主要有补光照明设备、排风设备、灌溉设备以及报警设备等。各节点也设置2节干电池保证电能供应,因为节点功耗不高,所以电池使用寿命很长,在智慧温室大棚中供电非常安全与便利。各传感器获得的数据向上位机传输过程中,上位机除了可以实时显示、控制与存储,并自动生成温度、湿度和光照等环节因素变化曲线图以外,也可以借助网关与Internet服务器进行连接,达到手机远程监测和控制等目的。建设智慧温室大棚后,能够实现对温室大棚蔬菜生长情况的远程视频监控,也能将相关信息实时存储下来,为农业生产科学化管理创造条件。

在智慧温室大棚功能设计上,主要包括以下几点:

(1)身份识别功能。借助RFID射频识别技术将个人信息显示在上位机,用户在系统刷卡登记后才能完成相应操作。

(2)自动报警功能。要想农业生产更加安全可靠,在大棚中发生烟雾、明火以后,利用烟雾传感器与火焰传感器进行检测,能够第一时间让蜂鸣器报警得到控制,在GPRS模块支持下为用户发送短信或者是打电话,并在屏幕上清晰完整呈现大棚报警信息。

(3)远程监控功能。登录网页端,即实现对智慧温室大棚蔬菜种植的远程监控。

(4)无线信息采集与传输功能。为提高大棚蔬菜种植的产量与质量,要实时监测和控制大棚内蔬菜生长环境。环境监测节点主要由光照、空气温度、土壤温湿度以及二氧化碳传感器等构成,能够精确采集相关信息数据[3].

(5)定时防治病虫害功能。利用臭氧发生器,能够在高压、高频电等电离作用下,让空气内氧气转化为臭氧,并定时进行杀菌,达到对温室大棚蔬菜种植中的病虫害防治功能。这种方式不仅具有安全、高效等优点,还降低了成本与农药使用量,能够达到无污染、无残留的要求,不断推动智慧温室大棚蔬菜种植增值提效。

4、智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统

在农业自动化发展过程中,除了应用计算机技术以外,也涉及微电子技术、通信技术和光电技术等,尤其对蔬菜种植自动控制系统而言,它们是智慧温室大棚蔬菜种植中需要重点关注的.内容。对该系统而言,主要结合蔬菜温室控制要求建设的远程监控管理系统,属于可扩展、可操作的硬件与软件系统。利用无线通信方式与蔬菜温室管理中心的计算机联网,能够让蔬菜温室单元得到实时调节与控制。

蔬菜种植自动控制系统主要构成如下:

(1)无线传感器,分别为温湿度传感器,土壤温湿度传感器、光传感器和二氧化碳传感器等设备。

(2)控制器,主要有温湿度控制器、光强控制器和土壤温湿度控制器等,可以集中处理各传感器传输的数据信息,并由计算机发出相应的控制指令。

(3)触摸屏,能够显示各种数据,以及风机、加湿、加热电磁阀等现场设备的远程控制,各种数据报表的打印等。

(4)遥控终端,通常包括手机、计算机等。

对蔬菜种植自动控制系统功能来说,包括以下几点:

(1)检测系统:设置多种无线传感器,将蔬菜生长环境中的温度、湿度、pH值、光照强度、土壤养分和二氧化碳浓度等物理参数及时采集起来。

(2)信息传输系统:利用本地无线网络、互联网、移动通信网络等通信网络,为数据传输、转换等创造有利条件,能够提高智慧温室大棚内环境信息传输效率。

(3)信息通过无线网络传输系统和信息路由设备传输到控制中心,各节点能够自由匹配,任意监控,互不干扰。

(4)控制系统:增加摄像头,对各温室大棚进行监测,并借助监控计算机对环境调整的全过程进行监控。蔬菜生长环境信息数据等进行实时监测,将各节点数据采集起来,通过存储、管理后能够动态呈现各测点信息。同时结合掌握的信息数据自动灌溉、施肥、喷施、降温和补光等,发挥历史数据存储、查询、报警和打印等作用[4].

(5)远程控制系统:移动电话终端用户能够了解蔬菜棚的工作状态,借助手机实时发布指挥控制设备。

蔬菜种植自动化控制系统不仅安全可靠,适应性也很强,能够提高蔬菜种植智能化水平,为绿色健康蔬菜种植奠定了良好基础。蔬菜自动种植控制系统融合处理大量的农业信息,确保技术人员可以完成多个蔬菜棚环境的监控与智能管理,让蔬菜生长环境得到改善,真正实现增产、提高质量、调节生长周期、提高经济效益等目标,也达到集约化农业生产、高产、优质、高效、生态、安全的目的[5].

5、结语

总之,近年来人民生活水平不断提高,在蔬菜栽培自动化控制系统建设与应用上有着更高的要求,产品附加值越来越高,经济效益也不断提升。通过光照、温度、湿度、二氧化碳、土壤等监测与自动化控制,推动现代农业发展再上新台阶,也是智能技术在农业生产中作用的体现。实行智慧温室大棚蔬菜种植技术,为蔬菜种植技术提供量化指标作为参照,这样蔬菜种植产量与品质得到保障,可操作性也大幅度提升,不仅可以实现增产创收的目的,也为产业链的形成创造了有利条件。

参考文献

[1]胡琼香基于物联网的智慧温室大棚蔬菜种植技术[J]江西农业,2019(14):13-17.

[2]刘欣"互联网+"设施蔬菜智慧决策管理系统设计与验证[J.江苏科技信息,2018,35(29):62-64.

[3]孙通农业气象物联网在蔬菜大棚中的应用[J]现代农业科技2020(16):164-171.

[4]何淑红设施大棚蔬菜生产技术与发展趋势研究[J].农村实用技术2020(08):11-12.

[5]胆温室大棚蔬菜种植技术试析[J]农民致富之友,2020(13):50-50.

160 评论

小石在青岛

之前也是为论文苦恼了半天,网上的范文和能搜到的资料,大都不全面,一般能有个正文就不错了,而且抄袭的东西肯定不行的,关键是没有数据和分析部分,我好不容易搞出来一篇,结果还过不了审。 还好后来找到文方网,直接让专业人士帮忙,效率很高,核心的部分帮我搞定了,也给了很多参考文献资料。哎,专业的事还是要找专业的人来做啊,建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目,分享给大家: 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价

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