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《武汉大学》 2017年
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基于物联网和机器视觉技术的水耕种植智能化工厂设计

许志雄  
【摘要】:水耕种植是一种高科技、高产量、高土地空间利用率的新型植物无土栽培生产技术。基于物联网和机器视觉技术的水耕种植智能化工厂采用现代化传感器检测技术、网络通讯技术、CCD计算机视觉技术和图像处理算法相结合达到植物种植环境的自动化监测与控制以及植物生长成熟度预测的目的。水耕种植采用多层栽培架种植,利用LED补光,根据不同植物不同时段所需要的光照强度制定合理的补光计划。植物工厂内的环境温度、二氧化碳浓度、空气湿度、植物栽培区域的光照强度以及植物生长所需营养液的含氧量、营养液的酸碱性和浓度等会对植物的生长产生较大的影响,通过传感器检测技术感知植物工厂内的各项环境参数,并结合物联网通信技术将采集到的环境参数推送到远程服务器,再由服务器推送给PC浏览器及移动客户端实现植物工厂环境参数的远程实时监控。并利用CCD计算机视觉技术结合图像处理算法计算植物叶片投影覆盖面积、叶片颜色等特征,然后根据图像处理计算得到的这些特征结合机器学习算法预测植物生长的成熟度。本文围绕水耕种植智能化工厂环境参数监测与控制,植物叶片投影覆盖面积、颜色等特征提取的图像处理算法,植物生长成熟度预测这几个方面开展以下研究工作:(1)设计并搭建物联网远程监控系统,包括基于嵌入式控制器和传感器网络组成的环境参数监测与控制嵌入式软硬件系统,在Linux服务器上搭建基于发布、订阅模式的MQTT物联网服务器,同时在Linux服务器上搭建用于物联网监控服务的TOMCAT WEB服务器及MYSQL关系型数据库,达到植物工厂内部各项参数信息的自动检测和即时远程监控的目的。(2)根据植物生长过程中所具有的面积、颜色等特征信息,研究了基于图像灰度阈值、图像边沿检测、彩色图像聚类等图像分割算法对植物目标提取的差别,之后采取了一种基于k均值聚类机器学习算法实现图像的分割。最后,根据提取到的植物目标图像进一步计算植物叶片的投影覆盖面积和颜色等特征,并验证了在不同环境光照条件下图像测量的重复性误差。(3)利用图像处理算法计算到的植物叶片投影面积、颜色等特征数据,先采用人工的方法确定不同特征下的植物是否成熟,收集一定数量的样本构造植物生长成熟度预测机器学习训练数据集,采用逻辑回归模型和神经网络模型分别对训练集样本进行训练和测试。测试结果表明:通过神经网络模型对植物生长成熟度的预测成功率高达99.0%,能够满足系统的设计要求。
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S317;TP391.41

【参考文献】
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