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为了解决传统杀虫灯自动化程度不高、人工计数劳动强度大等问题,利用单片机技术研制一种集电击计数、电网清理、故障检测保护于一体的杀虫灯智能控制器.系统介绍了杀虫灯系统结构、控制器电源电路、单片机主电路、低压端电流采集电路、输入/输出(I/O)口的控制电路、电网清理状态检测电路、逻辑信号输出电路等以及软件设计.通过与物联网技术相结合,利用高压电网杀灭害虫所产生的电流变化量进行灭虫计数,在虫害暴发时可以实现异常虫情报警,为大田精准施药、减少施药提供数据参考和决策依据. 相似文献
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《金陵科技学院学报》2016,(3)
针对测量者不便于或者不能在观测点完成声级测量的情况,设计了一款远程声级计,以单片机为核心计算采集到的声信号的分贝值,采用蓝牙传输方式发送到安卓手机端,通过设计的一套安卓APP实时显示声音大小。实际使用表明远程声级计测控系统不仅具有良好的人机界面,而且使用方便。 相似文献
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针对木材损伤断裂过程中声发射(AE)信号识别的问题,提出一种基于瞬时频率的AE信号辨识方法。首先,采用三点弯曲的方式对马尾松试件做损伤试验,利用采样频率为500 kHz的4通道NI USB-6366采集卡收集原始AE信号。然后,通过小波分析的方法对采集的原始信号降噪处理,并对降噪后的信号进行频率分析,再根据频率范围及产生原因的不同定义了两类AE信号。最后,通过Hilbert变换分别获得两类AE信号的瞬时频率,并统计两类AE事件频率。试验结果表明,基于瞬时频率统计的AE事件频率能够客观反映试件的应力水平,同时,木材损伤过程中主要产生断裂AE和变形AE信号,且断裂AE信号的频率范围明显高于变形AE信号的频率范围。 相似文献
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【目的】在"互联网+农业"的大背景下,实现对猪舍中的环境因子、图片信息采集等实时有效的监测和控制,提高系统计算能力、数据存储能力,提升系统可维护性、安全性,降低运维成本。【方法】采用MSP430F149单片机和CC1101无线传输模块采集环境信息,实现Socket、Http等网络通信,使底层设备具有网络通信功能。综合利用阿里云(Elastic compute service,ECS)技术,将系统部署在云端,通过可编程逻辑控制器(Programmable logic controller,PLC)等电气装置监控猪舍。【结果】在Web端和手机终端上能够实时监测环境信息、监控猪舍画面,可从上位机发指令远程调节猪舍内小环境。【结论】该系统稳定可靠,服务器部署在云端可降低生产管理成本,保证数据不丢失,从而提高生产养殖的综合效益。 相似文献
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针对农业温室分布地域广、分散的特点,设计了基于Modbus-RTU和GPRS通信的温室环境控制系统。系统由西门子S7-200 SMART PLC、触摸屏、GPRS模块和上位机服务器构成,利用Modbus-RTU采集现场温湿度、光照度等传感器的实时信号,并在触摸屏进行实时显示以及实现多种模式下的手动控制;通过GPRS模块把采集到的信息远程传送至上位机服务器,对信息进行接收和综合分析处理。现场测试表明,该系统结构设计合理、系统运行稳定,能够满足花卉温室远程监控的要求。 相似文献
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带有触觉系统的家禽屠宰净膛机械手的设计 总被引：4，自引：0，他引：4
对家禽屠宰净膛智能机械手系统中的触觉系统部分进行改进设计,该触觉系统采用薄膜压力传感器检测机械手爪机对家禽内脏的压力,LabVIEW软件实时显示采集的压力数据,并对其进行处理分析后向单片机发送串口指令.单片机产生PWM信号控制机械手手臂舵机运动.当检测压力值大于设定的内脏最大承受压力时,自动控制爪机张开;反之,自动控制爪机合拢,同时爪机向前进并运动至腹腔底部夹紧内脏旋转,剥离内脏与腹腔之间的粘膜,将内脏取出.试验结果表明,对比传统的净膛机械手,具有触觉系统的机械手在掏取内脏的过程中对内脏的破坏更小,对家禽个体差异性要求更低,且自动化程度更高,该系统可实现手动掏膛和自动掏膛2种模式. 相似文献
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通过设计一种卷烟加工过程的远程供胶监控系统。监控系统由上位机和现场控制器组成,并采用PC/PPI电缆建立串行通信。现场控制器包括西门子S7-200型PLC、数字量直流输出扩展模块EM222和模拟量直流输入扩展模块EM231。上位机采用组态王软件编辑监控软件。根据实际加工设备开展了现场控制器的I/O分配、电气控制线路设计、梯形图控制程序编写,并编辑了监控软件的监控画面、实时报表画面、历史报表画面和报警事件画面的编辑。试验测试表明,设计的控制系统实现了供胶液位的实时监测。液位可以由PLC自动控制或通过上位机远程控制;通过实时报表和历史报表可以统计单次、每日和每月用胶量,当液位值达到设定的上下限时,报警画面会自动弹出显示报警事件。 相似文献
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为获得木材在弯曲破坏过程中的声发射（acoustic emission,AE）信号特征,从AE信号的随机性出发,利用AE信号信息熵辨识木材的损伤过程,并研究木材在不同损伤断裂水平下的AE信号分布特性。首先,对气干状态的榉木和樟子松试件进行三点弯曲试验,并通过谐振频率为150 kHz的AE传感器采集原始AE信号,采样频率设置为500 kHz。然后,采用小波变换重构AE信号波形,依据无AE发生时的信号幅值确定AE阈值,统计每秒内超过阈值的次数并作为AE活动计数,再以活动计数为随机变量定义AE信息熵。最后,依据信息熵值确定应变能释放的转折点,并结合三点弯曲试验的载荷-时间曲线,将木材损伤断裂过程划分为线性变形、非线性变形、宏观断裂3个阶段。以10 ms为间隔分析并统计AE信号的频率,获得木材弯曲破坏过程的AE信号频率分布情况,从而揭示不同损伤阶段的AE信号特征。结果表明,线性变形阶段,AE信号表现为低幅值、低频率,主要集中在30~55 kHz频段内;非线性变形和宏观断裂阶段,AE信号中既存在大量的30~55 kHz低频信号成分,又存在100~110 kHz和115~130 kHz的高频信号。研究提出的基于AE活动数信息熵能够准确反映应变能释放的集中程度,为木材损伤断裂水平评价提供了客观依据。 相似文献
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赵越 《黑龙江八一农垦大学学报》2011,23(3):68-71
针对PLC应用于污水处理远程控制系统的问题,介绍了污水控制系统的工艺流程、系统配置和软件设计,并阐述了PLC与上位机之间数据通信程序设计的流程.上位机通过软件承担监控和管理任务,完成现场数据的汇总和控制指令的下达,下位机采用PLC实现实时数据采集和自动控制功能.通过实际应用,表明系统可以满足远程监控的要求,系统设计合理... 相似文献
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面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统的研究与开发 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】农作物田间害虫种类繁多,存在种间相似和种内差异的现象,容易混淆。本研究开发一个面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统,为广大农户和基层测报人员提供一个便捷准确的农业害虫智能识别工具。【方法】农业害虫图像智能识别系统包括装有系统APP的移动客户端、服务器和基于深度学习的农业害虫识别模型。APP是在Android环境下开发的,可安装于Android系统的移动设备中。APP包括登录模块、害虫信息查询模块、害虫智能识别模块、害虫地图标记模块和害虫专家远程鉴定模块,UI界面采用底部导航栏形式。移动终端与服务器间的信息交互采用HTTP协议,害虫采集地信息显示使用百度的Android地图SDK来实现,用户和害虫信息使用MySQL数据库进行保存。在相同训练集和测试集条件下,比较了不同深度卷积神经网络模型,筛选出基于DenseNet121的农业害虫识别模型具有最高的精准度和最低的虚警率。农业害虫识别模型的程序部署在阿里云远程服务器上,当服务器端接收到移动客户端上传的害虫图像时,运行害虫识别模型,识别结果通过服务器反馈给客户端,同时将上传的图像和识别结果保存在数据库中,便于害虫图像的追溯。【结果】当用户在农田遇到不认识的害虫时,可通过装有该系统APP的移动设备（如手机或平板）拍摄害虫图像,并上传到服务器,识别结果和害虫防治信息在1—2 s内反馈至用户移动终端的屏幕上,对识别结果不满意还可远程请求专家鉴定。该系统对66种常见农业害虫图像平均识别率为93.9%,平均虚警率为8.2%。【结论】面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统实现了66种常见农业害虫信息查询、自动识别,害虫采集地的地图显示和专家远程鉴定等功能。为农民和基层测报人员提供了一个农业害虫便捷准确的自动识别工具,无需专家到田间即可实现了用户“一对一”的防治指导,大大节省了经济和时间成本。 相似文献
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生产过程中枣农的知识需求与专家的知识供给之间存在技术断层,互联网的接入在一些偏远的山区农村还没有普及,基于Web的枣病虫害诊断专家系统使用受到了限制。考虑到手机的高普及率及短信的易用性,将短信和枣病虫害诊断专家系统结合起来,设计实现了枣病虫害诊断短信平台。试验结果表明:枣病虫害病诊断短信平台平均反应时间为15s,对常见31种病害和42种虫害的诊断正确率为90.37%。通过移动通信技术推进了枣病虫害智能诊断的应用,对扩大枣病虫害诊断知识的应用范围,降低专家系统的使用难度起到了积极的作用。 相似文献
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目的 设计一套拔抛秧机械手监控系统,以提高拔抛秧机械手设备的自动化和信息化水平。方法 根据拔抛秧机械手工作原理,采用可编程控制器(Programmable logic controller,PLC)作为主控单元设计了系统的硬件电路和软件程序,采用触摸屏和组态软件设计了拔抛秧机械手的人机交互监控界面,并采用GRM530通讯模块、云服务器、Android手机和Android Studio软件设计了远程监控系统手机APP。该监控系统工作时,GRM530通讯模块读取PLC中指定的存储器数据,通过4G网或WIFI将数据上传到云服务器内,Android手机APP可直接访问并下载该云服务器中的数据,最后在APP中可视化地呈现出来。结果 该监控系统工作稳定可靠,远程通信测试重复10次试验的丢包率均为0,平均时延为25 ms,表明Android手机APP客户端和拔抛秧机械手可以实现稳定可靠的双向通信。该系统的数据传输是双向的,人机交互功能正常,触摸屏和Android手机APP均能精准地反馈设备的工作状态和工作数据,用户可以通过Android手机APP对PLC发送控制指令,实现整个系统的监控一体化,远程控制指令响应延时低,最高响应延时不超过0.63 s。结论 该拔抛秧机械手监控系统可以对拔抛秧机械手工作状态和工作数据进行远程实时监控,具有良好的人机交互界面,对促进信息化与农机装备的深度融合具有一定指导意义。 相似文献
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利用GPRS无线通信、虚拟仪器和基于ARM的嵌入式系统,开发了野外移动数据采集平台。以S3C2410处理器为硬件平台,结合传感器和GPS模块,完成数据采集和空间定位 利用虚拟仪器技术开发了主控计算机软件,通过GPRS网络实现信息交互和远程控制。实际运行表明该系统安全可靠,解决了信息存储的有限性和移动测量的不便性等问题。 相似文献
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Development of an automatic monitoring system for rice light-trap pests based on machine vision 
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下载免费PDF全文 YAO Qing FENG Jin TANG Jian XU Wei-gen ZHU Xu-hua YANG Bao-jun Lü Jun XIE Yi-ze YAO Bo WU Shu-zhen KUAI Nai-yang WANG Li-jun 《农业科学学报》2020,19(10):2500-2513
Monitoring pest populations in paddy fields is important to effectively implement integrated pest management. Light traps are widely used to monitor field pests all over the world. Most conventional light traps still involve manual identification of target pests from lots of trapped insects, which is time-consuming, labor-intensive and error-prone, especially in pest peak periods. In this paper, we developed an automatic monitoring system for rice light-trap pests based on machine vision. This system is composed of an intelligent light trap, a computer or mobile phone client platform and a cloud server. The light trap firstly traps, kills and disperses insects, then collects images of trapped insects and sends each image to the cloud server. Five target pests in images are automatically identified and counted by pest identification models loaded in the server. To avoid light-trap insects piling up, a vibration plate and a moving rotation conveyor belt are adopted to disperse these trapped insects. There was a close correlation(r=0.92) between our automatic and manual identification methods based on the daily pest number of one-year images from one light trap. Field experiments demonstrated the effectiveness and accuracy of our automatic light trap monitoring system. 相似文献
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