一种基于种植柜的水量自动调节系统的制作方法

1.本发明属于种植柜领域，涉及水量自动调节技术，具体是一种基于种植柜的水量自动调节系统。


背景技术：

2.蔬菜是人们日常生活中不可替代的副食品，是维持人体健康所必需的维生素、矿物质和膳食纤维的主要来源，随着人们生活水平的提升，对蔬菜的需求也在渐渐增长，但现在蔬菜生产中农药滥用的情况，让很多人对蔬菜食品安全不放心，通过蔬菜种植柜就可以让人们安全放心享用新鲜蔬菜。
3.蔬菜是需水量较大的作物，与其他农作物相比，蔬菜对水分的反应尤为敏感。蔬菜生长期间灌水较为频繁，灌水及时与否对产量有明显影响。现有的种植柜凭借人工经验浇水，极易导致监测不及时和水量不准确的问题。
4.为此，提出一种基于种植柜的水量自动调节系统。


技术实现要素：

5.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于种植柜的水量自动调节系统，该一种基于种植柜的水量自动调节系统解决了人工经验浇水，导致监测不及时和水量不准确的问题。
6.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于种植柜的水量自动调节系统，包括数据采集模块、数据处理模块、水量调节模块以及数据库；各个模块之间基于数字信号进行信息交互；
7.所述数据采集模块用于采集水位线和图像数据；
8.并将所述水位线和所述图像数据发送至所述数据处理模块；
9.所述数据处理模块用于接收所述水位线和所述图像数据，根据所述图像数据和周期检测模型获取周期标签，以及对所述周期标签进行识别，获取目标生长周期；其中，所述周期检测模型基于人工智能模型建立；
10.以及根据所述目标生长周期在数据库内进行搜索获取参照需水量，并根据所述参照需水量获取目标输水量，将所述目标输水量发送至所述水量调节模块；
11.所述水量调节模块用于接收所述目标输水量，根据所述目标输水量控制调节阀。
12.优选的，所述数据采集模块包括图像采集装置；
13.所述图像采集装置用于获取蔬菜的图像数据。
14.优选的，所述数据采集模块采集水位线和图像数据，包括以下步骤：
15.所述数据采集模块设定采集周期；所述采集周期标记为t，单位为min；其中，t为大于0的整数；
16.将采集周期按照时间顺序进行编号，所述编号用i表示；其中，i的取值为1,2,3
……
n，n为采集总次数；
17.每隔tmin采集一次种植柜的水位线；
18.所述图像采集装置每隔tmin采集一次蔬菜的图像数据；
19.所述数据采集模块将所述水位线和所述图像数据发送至所述数据处理模块。
20.优选的，根据所述图像数据和周期检测模型获取周期标签，以及对所述周期标签进行识别，获取目标生长周期，包括以下步骤：
21.所述数据处理模块接收所述图像数据，将所述图像数据标记pi；
22.从数据处理模块获取周期检测模型；
23.将所述图像数据输入至所述周期检测模型获取对应的周期标签；
24.对所述周期标签进行识别，获取蔬菜的生长周期，并将所述生长周期标记为目标生长周期。
25.优选的，根据所述目标生长周期在数据库内进行搜索获取参照需水量，并根据所述参照需水量获取目标输水量，包括以下步骤：
26.根据所述目标生长周期在数据库内进行搜索，获取对应的参照需水量；所述参照需水量标记为t0；
27.根据所述参照需水量获取目标需水量，将所述目标需水量标记为et；
28.所述目标需水量的计算公式为：t
目标
＝kc×
t0；
29.其中，kc为作物系数；
30.所述数据处理模块接收所述水位线，将所述水位线标记为hi，单位为mm；
31.根据所述水位线获取种植柜的现有水量；将所述现有水量标记为ti，单位为mm3；
32.所述现有水量的计算公式为：ti＝hi×
s；其中，s为种植柜的底面积，单位为mm2；
33.根据所述目标需水量和现有水量获取目标输水量，所述目标输水量标记为δti34.所述目标输水量的计算公式为：δti＝t
目标-ti；
35.将所述目标输水量发送至所述水量调节模块。
36.优选的，所述周期检测模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：
37.从数据处理模块获取标准训练图像；
38.通过标准训练图像对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为周期检测模型；
39.人工智能模型包括深度卷积神经网络模型或者rbf神经网络模型。
40.优选的，所述水量调节模块根据所述目标输水量控制调节阀，包括以下步骤：
41.所述水量调节模块接收所述目标输水量；
42.根据所述目标输水量生成调控信息，并将所述调控信息发送至调节阀；其中，所述调控信息包括目标输水量；
43.所述调节阀接收所述调控信息并获取调控信息中的目标输水量；
44.打开调节阀门，根据所述目标输水量控制进水量，当满足进水量等于目标输水量后，关闭调节阀门。
45.优选的，所述数据采集模块与所述数据处理模块通信和/或电气连接；
46.所述数据处理模块与所述水量调节模块通信和/或电气连接。
47.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
48.本发明通过数据采集模块采集水位线和图像数据；并将水位线和图像数据发送至
数据处理模块；数据处理模块接收水位线和图像数据，根据图像数据和周期检测模型获取周期标签，以及对周期标签进行识别，获取目标生长周期；以及根据目标生长周期在数据库内进行搜索获取参照需水量，并根据参照需水量获取目标输水量，将目标输水量发送至水量调节模块；水量调节模块接收目标输水量，根据目标输水量控制调节阀；实现了根据蔬菜的生长周期控制水量，省时省力，提高了种植效率。
附图说明
49.图1为本发明的原理图。
具体实施方式
50.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
51.如图1所示，一种基于种植柜的水量自动调节系统，包括数据采集模块、数据处理模块、水量调节模块以及数据库；各个模块之间基于数字信号进行信息交互；
52.所述数据采集模块用于采集水位线和图像数据；
53.并将所述水位线和所述图像数据发送至所述数据处理模块；
54.所述数据处理模块用于接收所述水位线和所述图像数据，根据所述图像数据和周期检测模型获取周期标签，以及对所述周期标签进行识别，获取目标生长周期；其中，所述周期检测模型基于人工智能模型建立；
55.以及根据所述目标生长周期在数据库内进行搜索获取参照需水量，并根据所述参照需水量获取目标输水量，将所述目标输水量发送至所述水量调节模块；
56.所述水量调节模块用于接收所述目标输水量，根据所述目标输水量控制调节阀。
57.本实施例中，所述数据采集模块包括图像采集装置；
58.所述图像采集装置用于获取蔬菜的图像数据。
59.所述数据采集模块采集水位线和图像数据，包括以下步骤：
60.所述数据采集模块设定采集周期；所述采集周期标记为t，单位为min；其中，t为大于0的整数；
61.将采集周期按照时间顺序进行编号，所述编号用i表示；其中，i的取值为1,2,3
……
n，n为采集总次数；
62.每隔tmin采集一次种植柜的水位线；
63.所述图像采集装置每隔tmin采集一次蔬菜的图像数据；
64.所述数据采集模块将所述水位线和所述图像数据发送至所述数据处理模块。
65.根据所述图像数据和周期检测模型获取周期标签，以及对所述周期标签进行识别，获取目标生长周期，包括以下步骤：
66.所述数据处理模块接收所述图像数据，将所述图像数据标记pi；
67.从数据处理模块获取周期检测模型；
68.将所述图像数据输入至所述周期检测模型获取对应的周期标签；
69.对所述周期标签进行识别，获取蔬菜的生长周期，并将所述生长周期标记为目标生长周期。
70.根据所述目标生长周期在数据库内进行搜索获取参照需水量，并根据所述参照需水量获取目标输水量，包括以下步骤：
71.根据所述目标生长周期在数据库内进行搜索，获取对应的参照需水量；所述参照需水量标记为t0；
72.根据所述参照需水量获取目标需水量，将所述目标需水量标记为et；
73.所述目标需水量的计算公式为：t
目标
＝kc×
t0；
74.其中，kc为作物系数，即某阶段内作物需水量与参照作物需水量的比值，kc随作物和阶段而变，由试验确定；
75.所述数据处理模块接收所述水位线，将所述水位线标记为hi，单位为mm；
76.根据所述水位线获取种植柜的现有水量；将所述现有水量标记为ti，单位为mm3；
77.所述现有水量的计算公式为：ti＝hi×
s；其中，s为种植柜的底面积，单位为mm2；
78.根据所述目标需水量和现有水量获取目标输水量，所述目标输水量标记为δti79.所述目标输水量的计算公式为：δti＝t
目标-ti；
80.将所述目标输水量发送至所述水量调节模块。
81.本实施例中，所述周期检测模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：
82.从数据处理模块获取标准训练图像；
83.通过标准训练图像对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为周期检测模型。
84.本实施例中，标准训练图像包括若干组输入图像以及对应的周期标签，且输入图像和图像数据内容属性一致；可以理解的是，输入图像和图像数据均为蔬菜的图像数据，只是图像的具体内容不同。
85.本实施例中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型或者rbf神经网络模型等具有强大非线性拟合能力的模型。
86.所述水量调节模块根据所述目标输水量控制调节阀，包括以下步骤：
87.所述水量调节模块接收所述目标输水量；
88.根据所述目标输水量生成调控信息，并将所述调控信息发送至调节阀；其中，所述调控信息包括目标输水量；
89.所述调节阀接收所述调控信息并获取调控信息中的目标输水量；
90.打开调节阀门，根据所述目标输水量控制进水量，当满足进水量等于目标输水量后，关闭调节阀门。
91.本实施例中，所述数据采集模块与所述数据处理模块通信和/或电气连接；
92.所述数据处理模块与所述水量调节模块通信和/或电气连接。
93.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
94.本发明的工作原理：
95.每隔tmin采集一次种植柜的水位线；图像采集装置每隔tmin采集一次蔬菜的图像
数据；数据采集模块将水位线和图像数据发送至数据处理模块；
96.数据处理模块接收图像数据，从数据处理模块获取周期检测模型；将图像数据输入至周期检测模型获取对应的周期标签；对周期标签进行识别，获取蔬菜的生长周期，并将生长周期标记为目标生长周期；
97.根据目标生长周期在数据库内进行搜索，获取对应的参照需水量；根据参照需水量获取目标需水量，述数据处理模块接收水位线，根据水位线获取种植柜的现有水量；根据目标需水量和现有水量获取目标输水量，将目标输水量发送至水量调节模块。
98.水量调节模块接收目标输水量；根据目标输水量生成调控信息，并将调控信息发送至调节阀；调节阀接收调控信息并获取调控信息中的目标输水量；打开调节阀门，根据目标输水量控制进水量，当满足进水量等于目标输水量后，关闭调节阀门。
99.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。