一種監控作物生長的多功能可伸縮地膜系統*

賴揚東 ，鐘海鴻 ，張京玲 ，侯飛龍 ，陳惠玲

（五邑大學智能制造學部，廣東 江門 529020）

0 引言

智慧農業是“十四五”規劃期間農業信息化發展的主攻方向[1]，以信息化引領驅動農業農村現代化，助力鄉村全面振興。為順應智慧農業的發展趨勢，針對傳統地膜回收難的問題，本文設計了一種監控作物生長的可伸縮多功能地膜系統。該系統采用STM32主控芯片，結合AI 計算云端，具有菜地生長監控、自動換膜、智能灌溉等功能。本設計有如下創新點：

1）采用紅外激光測量作物高度，能夠幫助農戶做出移植或者增肥的決策，可通過手機終端查看作物，降低錯過補救機會的可能性，提高農戶的工作效率。

2）地膜擁有伸縮組裝功能，體型小，環境適配性高，相對大棚來說，節約了菜地整體搭建成本。

3）采用專門針對農田的環境檢測控制系統，能夠根據光照控制地膜透光率，根據土壤濕度控制滴灌速率。

1 系統方案設計

監控作物生長的可伸縮多功能地膜系統由中央控制平臺、地膜更換控制系統、激光陣列、智能澆灌系統、環境監測節點、通信模塊和手機App 等組成。地膜系統框圖，如圖1所示。

本系統的激光測距模塊利用激光測距原理監測作物的生長情況，可以更全面地獲取農作物的生長高度和寬度，結合基于ST-LSTM 的植物生長發育預測模型，能夠幫助農戶做出移植或者增肥的決策，并預測統計收成情況。

在智能控制方面，地膜更換控制模塊可根據當前的光照值去適配相應的地膜。智能灌溉系統可通過ZigBee整合環境數據去適配水泵的滴灌速率。

圖1 地膜系統框圖

2 硬件系統設計

2.1 主控電路

監控作物生長的多功能可伸縮地膜系統的硬件主控制板由主控芯片STM32、光照強度檢測模塊、NBIoT 通信模塊、ESP32CAM 圖傳模塊、ZigBee模組、電機驅動模塊組成。該硬件系統還可通過ZigBee 模組與激光測距系統、環境檢測控制系統進行通信。硬件系統框圖，如圖2 所示。

圖2 硬件系統框圖

2.2 激光測距系統

激光測距系統利用了激光矩陣，可以通過多個紅外測量模塊VL53L0X 捕捉作物位置獲得作物的三維高度數據集合，構建作物的三維圖[2]。地膜系統激光采集模塊圖，如圖3所示。

圖3 地膜系統激光采集模塊圖

執行測距任務時，步進電機會帶動橫桿以2 cm/s的速度在菜地兩端移動，不斷用激光陣列對地面進行掃描，每隔1 s 獲取一次距離S，并將其發送到主控芯片，再計算出農作物的高度L，保存起來，重復此過程。主控核心根據每次掃描的結果，先計算農作物的高度L，構建高度矩陣A，再通過遍歷的方式獲知最大值Lmax、最小值Lmin和農作物的寬度D。激光測距原理示意圖，如圖4所示。

圖4 激光測距原理示意圖

2.3 可伸縮組裝框架

整個地膜框架下部分有一組專門控制高度的伸縮電機模塊，當接收到升降請求的時候可以做出相應的操作。地膜系統的膜采用不同透光率的可重復使用薄膜拼接而成，當薄膜電機組接收到來自主控核心的指令時，會根據指令做出相對應的操作。系統更換薄膜的動力來自電機模組，電機模組在核心板的指令下控制電機帶動轉軸進行正反轉更換薄膜。地膜可伸縮組裝機械框架結構圖，如圖5所示。

2.4 環境檢測控制系統

環境檢測控制的硬件設計包括了主控芯片、通信模塊、水泵、DHT11 空氣溫濕度檢測模塊、SGP30 氣體傳感器模塊、DS18B20 溫度傳感器模塊、B-LUXV30B 光照強度檢測模塊。環境檢測控制系統硬件框圖，如圖6所示。

圖5 地膜可伸縮組裝機械框架結構圖

圖6 環境檢測控制系統硬件框圖

當檢測到的整合數據值低于設定值時，主控板會按照設定的程序發送指令給蓄水箱中的水泵，將儲存在蓄水箱中的水調用到地膜內部的管道進行滴灌，以調節土壤溫濕度。若光照強度需要調節，主控板則發送指令控制電機驅動板轉動轉軸，使合適透光率的薄膜能夠轉到相應位置，實現光照強度的調整[3]。

3 軟件系統設計

3.1 云服務器和App設計

本系統的服務器功能是基于目前較為成熟的阿里云平臺進行開發的，利用阿里云平臺實現了后端服務器功能，并且對接阿里云IoT 平臺，儲存系統運行過程中產生的數據，地膜系統、手機App 通過MQTT通信協議與阿里云IoT 平臺進行對接，在此平臺上對地膜系統及其他相關設備進行統一集中的管理，用戶可以在此平臺上對設備進行開啟、關閉和查看設備運行返回數據等操作。

3.2 基于激光測距的作物處理決策算法

本系統使用了激光測距獲得的作物高度二維點，結合攝像頭捕獲植物色彩，用于生成作物的俯視時序圖[4]，使用基于ST-LSTM 的植物生長發育預測模型預測作物正常的生長狀況[5-6]，以均方誤差、峰值信噪比和結構相似性為參照，與實際的作物生長狀況進行對比分析。其中，均方誤差、峰值信噪比評估了實際與預測圖像之間的像素差異度，峰值信噪比越高，預測圖像越接近實際圖像[7-9]；結構相似性用于衡量結構信息在圖像上的差異。最后，根據分析結果將作物的生長狀況反饋給用戶。作物生長決策系統結構圖，如圖7所示。

圖7 作物生長決策系統結構圖

使用j個歷史時刻的作物圖像序列It-j+1:t來預測未來k個時刻的作物生長圖像序列^It+1:t+k，預測公式如式（1）所示。

式中，It表示每個作物在t時刻的RGB 俯視圖像，，m×n為RGB 圖像尺寸；argmax 是函數f(x)取得最大值的x點集，^It+1為t+1 時刻預測的作物圖像，p為貝葉斯概率。

植物生長發育預測模型由作物俯視時序圖輸入層、卷積層、ST-LSTM 網絡隱含層和輸出層組成。首先，將歷史j個時刻的作物圖像序列輸入到卷積層進行卷積運算；其次，輸出到ST-LSTM 網絡隱含層，對作物的時空特征進行提取；再次，輸出到卷積層，連接到ST-LSTM 網絡隱含層的所有狀態；最后，通過歷史狀態和相鄰輸入預測k個時刻的生長發育圖像并輸出[10]。多層ST-LSTM 單元堆疊形成ST-LSTM 網絡隱含層，ST-LSTM 單元結構如圖8 所示。

圖8 ST-LSTM單元結構圖

通過獲取作物生長環境的環境數據，結合激光測距獲得的高度數據，自主學習生成模型，用于判斷所種植的農作物是否符合正常的生長規律，再通過手機App 將作物的生長狀況及時反饋給用戶。

4 結束語

本文設計了一種監控作物生長的多功能可伸縮地膜系統，采用STM32 作為主控芯片，可根據農戶的需求，伸縮組裝地膜系統，幫助農戶實現遠程觀測、自動換膜、監測作物生長、智能灌溉的農田智能化管理。該系統的主要功能是根據激光測距陣列獲取植物生長的高度、寬度，進行云端數據分析，來幫助農戶做出移植或者增肥的決策，并預測統計收成情況。當作物成長完成后，可以通過電機回收地膜，解決農田地膜殘留問題。該設計擴展性強，適用于大多數農田作物種植環境，具有良好的應用前景。