基于卷積神經網絡溫室智能大棚監控系統的研究

張恩瑋+++陳亮

摘 要：針對目前溫室控制系統中對溫室環境參數調節不夠準確、控制成本高、智能化程度低等現狀，綜合考慮溫室環境因素之間的相互影響，設計了一種基于卷積神經網絡的溫室智能大棚監控系統。該系統采用卷積神經網絡技術，利用嵌入式技術和單片機控制組合的搭配，使系統更加精準、穩定，實現了真正的脫離人控的自適應智能控制。系統是集智能檢測、通信技術、卷積神經網絡、自動控制于一體的新型智能溫室控制系統。

關鍵詞：溫室；卷積神經網絡；自動控制；自適應

隨著現代化農業生產技術的快速發展，作為農業現代化重要標志之一的溫室控制技術[1]也面臨著重大的技術改進。如何提高溫室控制系統對溫室環境的高效、準確控制，提高控制系統的智能化、網絡化[2]程度，降低系統成本是目前需要重點改進的技術。針對目前溫室控制系統對溫室環境因子調節不夠準確，控制系統成本高，智能化、網絡化程度低的不足，文章綜合考慮溫室環境因素之間的相互影響對溫室環境的影響，設計了一種應用嵌入式加單片機控制的基于卷積神經網絡的溫室智能監控系統。

1 系統總體設計

基于卷積神經網絡[3]的溫室智能大棚監控系統由四種下位機數據采集單元、數據傳輸線路、以及系統上位機三大部分組成，如圖1所示。

在溫室環境中，溫度、濕度、光照強度、CO2濃度四個因素對作物的影響最大且很難合理有效的控制調節。文章研究以上四個環境因子之間的相互影響并對其進行科學的調節控制。本系統采用多個傳感器[4]完成上述所需參數數據的采集。為了實時方便的監控大棚內各種環境參數，系統備有數據信息顯示界面，由中央處理器通過顯示接口外接一個LCD液晶屏，把數據采集單元（變送器）采集到的環境參數，經過打包、處理，通過RS-485銜接串口傳送給中央處理器，以此顯示大棚內環境參數的變化。中央處理器具備人機交互軟件，在接收多個變送器的數據后，可以顯示在用戶界面上，并且根據收集來的數據通過內部的卷積神經網絡程序來控制系統硬件驅動進行相應的操作處理。通過觸摸屏上的按鍵可以對數據進行管理，還可以設定溫度、濕度、光照以及CO2濃度的限值。路繼電器以及相應的電路驅動模塊控制相應的設備來調節溫室內的環境參數。

2 系統硬件組成

本系統硬件由四種變送器[5]、上位機ARM920T為核心的嵌入式控制器以及單片機控制系統組成。這里面變送器的功能是把傳感器收集來的信號（溫度、濕度等）轉變為可被控制器識別的電信號，傳送給中央處理器。單片機系統通過串口連接各個驅動模塊以及繼電器來控制大棚內各個設備的狀態。上位機嵌入式控制器把單片機傳來的信息加工處理并且儲存在SQlite中，完成對環境參數數據的實時采集以及分析，并且根據內部卷積自適應控制程序操控驅動模塊采取相應的措施來維持溫室最佳環境。

2.1 空氣溫濕度變送器

主要技術參數：電源：5號電池，兩節；功耗：工作電流，0.2mA，發射電流，15mA；溫度精度：±0.5℃；濕度精度：±4.5%；

2.2 光照度變送器

主要技術參數：電源：取自“環境數據監控器”；通訊：RS485，與“環境數據監控器”相連；照度范圍：0-200000lux

2.3 CO2變送器

主要技術參數：電源：取自“環境數據監控器”；通訊：RS485，與“環境數據監控器”相連；測量范圍：0-10000ppm

2.4 單片機控制系統和嵌入式控制器

此部分通過內部設計好的程序控制溫室內各種設備對種植環境參數“采集、存儲、監測、分析、預警、控制”，是使系統能夠精確測量6種參數的保證，根據6種環境參數的變化，利用卷積程序智能控制設施環境中的相應電器設備，滿足不同作物對環境條件的具體要求。

3 系統軟件設計

軟件系統由單片機控制系統和嵌入式控制系統構成。

3.1 單片機控制系統

單片機控制系統部分主要功能是對天窗、遮陽網、噴淋裝置等進行控制。

3.2 嵌入式控制系統

嵌入式控制系統的設計由動態顯示模塊、控制模塊、數據庫模塊、通信模塊四個部分組成。通過動態顯示模塊可以及時監控各環境因子的變化；控制模塊可對整個系統進行操控；數據庫模塊是為作物生長環境的設定而積累數據，并且系統內部卷積神經網絡程序利用這些數據作為輸入來進行壓縮卷積；通信模塊是實現上位機和單片機之間的通信。

4 結束語

基于卷積神經網絡的溫室智能大棚監控系統，采用ARM加單片機的組合控制方式，雖然成本稍微較高，但避免了傳統溫室控制系統中對溫室環境參數調節不夠準確、控制系統成本過高、智能化程度低、以及專家系統的參數決定不準確等弊端設計等問題，集智能檢測、通信技術、卷積神經網絡、自動控制于一體，利用嵌入式技術進行環境參數的自動檢測和可靠傳遞，運用神經網絡算法對數據智能優化，再利用單片機進行自動控制，為一套高性能的自適應智能控制系統。

參考文獻

[1]王寶金.農業專家系統應用技術展望[J].計算機與農業，2002（05）.

[2]白濤，吳智銘，楊根科，等.網絡化的控制系統[J].控制理論與應用，2004（04）.

[3]張振山，高子恒，范建領.基于VB語言的神經網絡專家系統設計與應用[J].計算機測量與控制，2008（08）.

[4]Adrian Fernandez.Getting Started with the MSP430 LaunchPad. 2013.

[5]唐敏，宋杰.嵌入式數據庫SQLite的原理與應用[J].電腦知識與技術，2008（04）.