基于云存儲及Android的水產苗種培育水質監控系統設計

劉 艷，張 偉

(1浙江大學城市學院信電學院，浙江 杭州 310015；2 浙江工商大學杭州商學院理工分院，浙江 桐廬 311500)

水產苗種培育過程中的主要水質參數必須維持在適當的范圍內才能保證苗種的正常發育。水質參數變化會影響水產苗種的存活率，因此，水質監控在水產苗種培育過程中具有非常重要的作用。目前，水產苗種培育水質監控主要采用人工觀察法，然后人工進行數據采集、檢測、處理等。由于人工觀測的定性特性，導致觀測標準很難統一，結果很難量化[1]。

物聯網、無線傳感技術、無線通信技術以及手機APP，由于具有將人與物、物與物在局部網絡或互聯網間聯系起來的優點而被廣泛應用于智慧水產研究領域。在智慧水產研究中，前端數據采集部分常用ZigBee技術來組建無線傳感網絡以獲取水質參數[2-10]。ZigBee技術在應用中存在節點耗電量大、數據傳輸距離有限的問題。在水質參數監測應用領域中利用物聯網移動通信技術接入方面主要有GPRS[4,11]和GSM[7,12-15]技術。移動物聯網內部通常都有組網需求，這時通常需要在GPRS的基礎之上加入2.4G技術、WIFI[16-17]等技術，這樣大量使用各種組網技術會使得整個系統穩定性變得較差。數據遠程監控系統可以分為基于電腦各種軟件[15]和基于移動設備APP[17-18]兩種。Raju等[17]設計的監控系統不能實現通過APP對現場設備的控制，只能實現對數據的瀏覽及報警。此外，Luna等[19]設計了基于水質監測數據的精準喂投系統，用戶可以利用客戶端監測進料進程。Tuna等[20]和Prasad等[21]分別設計了應用于大面積養殖的水質監控系統，他們利用船攜帶無線傳感網絡系統去檢測不同點的水質參數，然后通過有線或無線方式傳輸到控制中心。但該系統不適用于一般的用戶使用。Hu[22]在水產養殖安全預警系統中引入了物聯網技術以保證水產品質量安全。

國內外的許多學者利用物聯網、無線通信技術開展了室外大規模水產養殖的信息化、智能化、遠程管理控制及預警研究。目前國內外研究者對室內水產苗種培育的研究報道尚少。另外，已有的方法及系統并不適用于水產苗種培育。針對這種情況以及已有系統中存在的問題，設計了以Arduino Mega 2560為控制器和ESP8266-12f為WIFI模塊的基于物聯網云存儲和手機APP的水產苗種培育水質無線遠程監控系統，以實現對水產苗種培育水質環境的遠程無線監測和控制。

1 系統整體結構設計

1.1 系統功能

系統通過安裝在水產培育池中的傳感器采集數據，并利用WIFI無線模塊將采集到的數據傳輸到物聯網云平臺，由手機APP連接物聯網云平臺進行數據讀取，然后將數據進行分析形成信息，并進行實時顯示；用戶可以通過APP對安裝在現場的調節機構進行手動控制，也能夠根據各參數的閾值來實現水質參數調節設備的自動控制。該系統可以存儲歷史數據，用戶可以查看一段時間內各水質參數變化曲線。另外，系統APP還可以推送參數異常信息以提示用戶水質參數有異常變動；手機APP還預留了添加育苗池的接口，為將來擴展打下基礎。系統APP的交互界面具有簡潔、實用、直觀的特性；整個系統具有成本低、易于操作的特點。

1.2 整體結構設計

該水產苗種培育水質監控系統由數據采集單元、無線數據傳輸單元、云存儲單元以及手機APP組成。傳感器檢測到水質參數，通過信號調理和模數轉化后直接送入單片機，然后通過WIFI模塊傳輸到物聯網平臺進行存儲，以供Anrdoid手機用戶利用APP讀取并顯示。另外，各執行機構接受從客戶端APP傳送到控制器的人工控制指令，或者是數據異常報警后的自動控制指令，然后對現場設備進行控制。該系統的整體結構框圖如圖1所示。

圖1 系統整體結構示意圖

2 系統硬件設計

硬件系統主要包括Ardiuno控制器、DS18B20溫度傳感器、雷磁E-201-C型pH測量傳感器、DOB-300A溶氧傳感器、ANB-300A氨氮傳感器、ESP8266-12fWIFI模塊、電源模塊、自主研發的投餌機、酸堿液泵、增氧泵、熱水泵及繼電器模塊等。系統硬件結構如圖2所示。該系統數據采集設備之間沒有建立無線傳感網絡，直接將采集到的數據存儲到物聯網云平臺，縮短了數據傳輸的路程，提高了數據可靠性。

圖2 系統硬件結構示意圖

3 系統軟件設計

3.1 主程序設計

下位機系統軟件設計主要包括系統初始化、各個傳感器數據采集程序、按鍵程序、指示燈程序、USB接口通信程序、執行機構動作程序以及數據上傳程序等。上位機手機APP軟件程序設計主要包括數據讀取、顯示、設備管理、執行機構控制以及報警推送等程序。系統軟件流程如圖3所示。

圖3 系統軟件流程

3.2 WIFI通訊軟件設計

WIFI無線通信主要用來實現數據的無線傳輸，其應用軟件通信流程如圖4所示。該部分軟件主要實現WIFI信號的尋找以及連接。通過長按按鍵二至LED指示燈亮，是否獲取到附件的WIFI信號，如果有可用的WIFI信號，通過輸入賬號和密碼進行連接，WIFI信號連接成功后，LED信號燈滅；如果沒有則一直執行尋找信號操作。

圖4 WIFI通信流程圖

4 APP設計

4.1 APP功能

手機APP通過WIFI從云端獲取培育水質信息提供給用戶；用戶通過手機APP實現對水質監測，并可遠程控制培育現場調節設備，實現水質參數調控。對于實際蝦苗培育者，系統應具有交互界面實用、簡潔、美觀、直觀的特性；整個系統應具有成本低和易于操作的特點。根據蝦苗培育管理需求，還要設置蝦池監測、設備控制功能，此外還提供數據查詢功能。根據需求分析可知APP功能有水質參數監測、數據管理、設備控制及報警提示等(圖5)。

圖5 APP需求分析示意圖

4.2 APP設計

手機APP設計基于機智云平臺[23]。機智云平臺是面向個人、企業開發者的一站式智能硬件開發及云服務平臺。通過自助工具、完善的SDK與API服務能力，最大限度降低項目物聯網硬件開發的技術門檻和項目的研發成本，提升產品投產速度。機智云的接入過程如圖6所示。

根據圖6所示流程，參考文獻[24]，設計此監控系統的手機APP主界面，設備添加和刪除如圖7a所示。當離線設備連入網絡變為在線設備時，用戶可以進行蝦苗培育池水質參數預覽(圖7b)；用戶還可以實時查看蝦苗培育過程中水質參數如溫度、pH、溶氧、氨氮的值，然后通過控制按鈕實現現場設備的遠程人工控制(圖7c)；點擊各參數標簽可以查看各參數值的變化曲線，進一步了解各參數最近的變化趨勢(圖7d)。

圖6 機智云接入示意圖

圖7 APP功能示意圖

4.3 其他功能

數據管理：蝦苗培育環境數據對蝦苗的養成至關重要，該功能可實現水質參數歷史信息和實時信息的保存。

設備控制：點擊已綁定的設備可進入該設備的詳細頁面，點擊各參數控制設備按鈕，可對現場的增氧機等設備進行遠程操作，從而實現對蝦苗池水質參數的人工控制(圖7c)。

報警推送：當自動調節按鈕未打開時，若環境參數達到閾值，則會引起設備蜂鳴器報警及手機APP彈窗，提醒用戶及時做出反應。發送異常信息后，可以自動啟動現場相關設備，調控策略可以用設計好的算法來實現。

5 試驗結果與分析

5.1 試驗材料

2017年12月，以南美白對蝦蝦苗為培育對象，使用本系統在協作單位杭州某水產養殖有限公司進行溫室蝦苗培育進行試驗，試驗包括水質參數采集測試和數據顯示測試，以驗證水質參數采集的正確性和無線傳輸可靠性。育苗池規格為280 cm×160 cm×100 cm，育苗池水深80 cm，幼體密度12～15萬尾/m3。由于冬季環境溫度較低，蝦苗的新陳代謝較低，攝食量會有所下降，生長速度放慢，所以需要減少飼料的投放量，以免殘余飼料影響水質；另外，蝦苗吸氧量變少，需要少開供氧系統。

5.2 育苗水溫測試

冬季水溫低于18℃時蝦苗開始停止進食，為了保證蝦苗安全過冬，將室內溫度維持在標準值18.5℃。水溫調控是保證蝦苗快速生長的關鍵措施。為了保證采集數據的正確性，對系統采集到的水溫與參考水溫進行對照試驗；為了保證水溫采集準確性，采用A級Pt100溫度傳感器測量的溫度為參數數據。為了保證用戶通過手機APP獲取的溫度值也是準確的，也對APP中顯示溫度進行對照試驗。

將溫度傳感器探頭和參考溫度傳感器探頭放置到同一水域中，然后在1 h內每隔10 min進行一次采樣，測量數據見表1。

表1 溫度測量數據

比較表1中溫度傳感器數據與參數數據可知，兩者讀數的最大誤差0.3 ℃，最小誤差0.1 ℃，在允許范圍內滿足蝦苗過冬的溫度控制要求。從表1中可以看到APP顯示溫度值與傳感器測量溫度值一致，這說明WIFI通信工作穩定可靠。

5.3 育苗水體pH、溶氧、氨氮的日變化測試

蝦苗喂投時間為6:00，根據苗種培育過程中喂投日常操作時間順序，在喂投前0.5 h、喂投后0.5 h、1 h等時間點對水質參數進行檢測。育苗池水體要求：pH7.8～8.5，溶氧6.0 mg/L以上，氨氮0.1 mg/L以下。育苗池水體的pH、溶氧、氨氮日變化見表2，各參數變化曲線如圖8a、8b所示。從圖8中可以看出，水體各參數波動不大，測量數據值顯示水體環境可滿足蝦苗生活要求；系統運行穩定，數據傳輸正常，滿足實際運行需求。

表2 水體pH、溶氧、氨氮日變化

圖8 水體pH、溶氧、氨氮日變化

5.4 APP人工控制及報警測試

對APP中人工控制按鍵進行實際試驗，現場各設備執行機構的遠程無線控制都可以正常實現，這里需要對控制數據傳輸的延時進行進一步的測試。在沒有蝦苗的水池中對各參數報警功能進行測試，測試結果顯示，如果水質參數出現異常，該系統能及時進行報警。與文獻[17,18]設計的用于水產養殖的APP相比，本設計多了數據異常報警、現場設備的手動和自動控制，以及歷史參數瀏覽的功能。

6 結論

設計實現了基于物聯網云平臺以及Android的水產苗種水質遠程無線監控系統。該系統可實現水產苗種培育池中水溫、pH、溶氧和氨氮參數的采集，并通過WIFI模塊傳輸到物聯網機智云平臺；手機APP通過WIFI網絡可以實現對實時數據、歷史數據以及數據變化趨勢的查看。通過手機APP可以實現現場設備的無線遠程人工控制，還可以根據參數閾值對現場設備進行自動控制。如果測量參數超過設定閾值，APP會顯示報警信息。為實現更多水質參數的精確監控，將對系統軟件和硬件系統進行更長時間的測試和完善，提高整個系統的性能。下一步將在現有基礎上研究各參數之間的耦合關系，預測各參數變化趨勢并給出各參數預警機制。

□

[1] 劉世晶,王帥,陳軍,等.基于改進主成分分析和AdaBoost算法的運動蝦苗識別算法[J].農業工程學報,2017,33(1):212-218.

[2] 楊金明,余情,朱紅飛,等.基于物聯網技術的水產養殖智能管理系統設計[J].湖北農業科學,2016,55(16):4276-4279.

[3] 李慧,劉星橋,李景,等.基于物聯網Android平臺的水產養殖遠程監控系統[J].農業工程學報,2013,29(13):175-181.

[4] 張繼飛,林超.基于NODE.JS/GPRS/ZigBee的水產養殖遠程測控系統[J].艦船電子工程,2017,37(9):121-123.

[5] 邢俊,李慶武,何飛佳,等.基于智能視覺物聯網的水產養殖監測系統[J].應用科技,2017,44(5):1-6.

[6] SIMBEYE D S,ZHAO J,YANG S.Design and development of wireless sensor networks for aquaculture monitoring and control based on virtual instruments[J].Computers and Electronics in Agriculture,2014,102(3):31-42.

[7] SURESH B C,SREENIVASA R E,RAJYA L D.Design and deployment of aqua monitoring system using wireless sensor networks and IAR-Kick[J].Journal of Aquaculture Research & Development,2014,5(7):100283-100293.

[8] SIMBEYE D S,YANG S F.Water quality monitoring and control for aquaculture based on wireless sensor networks[J].Journal of Networks,2014,9(4):840-849.

[9] DUY N T K,TU N D,SON T H,et al.Automated monitoring and control system for shrimp farms based on embedded system and wireless sensor network[C]//2015 IEEE International Conference on Electrical,Computer and Communication Technologies,2015:1-5.

[10] 施珮,袁永明,張紅燕,等.基于智能手機的水產物聯服務系統的設計與應用[J].湖北農業科學,2017,56(13):2528-2531.

[11] 崇慶峰,劉星橋,宦娟,等.基于Android和GPRS的水產養殖監控系統設計[J].漁業現代化,2013,40(6):24-28.

[12] 吳祖獵,余童杰,陳厚正,等.基于物聯網的智能水產養殖管理系統的設計[J].制造業自動化,2017,39(6):19-22.

[13] 王宏坡,周紅,李金平,等.基于Android的池塘養殖水質遠程監控系統[J].天津農學院學報,2017,24(1):69-74.

[14] RANJBAR M R,ABDALLA A H.Development of an autonomous remote access water quality monitoring system[J].Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science,2017,8(2):467-474.

[15] M BARABDE,S DANVE.Real time water quality monitoring system[J].International journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering,2015,3(6):5064-5069.

[16] LORENA P,SANDRA S,JAIME L,et al.Design and deployment of a smart system for data gathering in aquaculture tanks using wireless sensor networks[J].International Journal of Communication Systems,2017,30(16):e3335.

[17] RAJU K R S R,VARMA G H K.Knowledge based real time monitoring system for aquaculture using IoT[C]//2017 IEEE 7th International Advance Computing Conference,2017:318-321.

[18] ENCINAS C,RUIZ E,CORTEZ J,et al.Design and implementation of a distributed IoT system for the monitoring of water quality in aquaculture[J].Wireless Telecommunications Symposium,2017:1-7.

[19] LUNA F D V B,AGUILAR E D L R,NARANJO J S,et al.Robotic system for automation of water quality monitoring and feeding in aquaculture shadehouse[J].IEEE Transactions on System Man,and Cybernetics:System,2017,47(7):1575-1589.

[20] TUNA G,ARKOC O,GULEZ K.Continuous monitoring of water quality using portable and low-cost approaches[J].International Journal of Distributed Sensor Networks,2013:1-11.

[21] PRASAD A N,MAMUN K A,ISLAM F R,et al.Smart water quality monitor system[C]//2015 2nd Asia-Pacific World Congress on Computer Science and Engineering,2015:1-6.

[22] HU S H.Dynamic monitoring based on wireless sensor networks of IoT[C]//2015 International Conference on Logistics,Informatics and Service Sciences,2015:1-4.

[23] 機智云官網.機智云平臺概述[EB/OL].[2018-01-20]. https://docs.gizwits.com/zh-cn/overview/overview.html.

[24] 機智云官網.機智云接入流程[EB/OL].[2018-01-20]. http://docs.gizwits.com/zh-cn/quickstart/README.html.