粮食重量在线检测系统结构

刘娇玲等

摘要：伴随着科学发展，传统粮食重量检测方法的缺陷已经凸显，粮食重量在线检测系统弥补了传统检测方法的不足，提升了粮食重量检测的效率，同时降低了检测的成本。研究了整个系统的软件结构，系统应用基于无线传感器的网络架构，采用基于底面和侧面的压强检测模型，实现对粮食重量的在线检测。该系统通过实验测试，运行良好，设计能够达到粮食重量检测所要求的精度。

关键词：粮食重量在线检测；无线传感网络；压强检测模型

中图分类号：TP311 文献识别码：A 文章编号：1009-3044（2015）17-0204-03

Structure of On-line Detection System for Grain Weight

LIU Jiao-ling， LI Wei-cheng， ZHANG Miao， CHENG Shang-kun， LIANG Hui-dan， ZHANG De-xian

（School of Information Science and Engineering， Henan University of Technology， Zhengzhou 450001， China）

Abstract： With the development of science， the defects of the traditional method of measuring the weight of grain have been highlighted. Grain weight on-line detection system makes up for the deficiency of traditional detection method， improves the efficiency of grain weight detection and also greatly reduces the cost of grain weight detection. Studying software structure of whole system， the network structure design is based on the Wireless Sensor Network. Using bottom and side pressure detection model， so as to realize the on-line detection of grain weight. System passes the test and runs well， also can meet the requirements of the grain weight detection.

Key words：grain weight on-line detection； wireless sensor network； pressure detection model

1 研究背景

目前，我国是当今世界最大的粮食生产、存储、加工、消费的国家。粮食的存储质量关系到国家的根本命脉，是预防战争、天灾等突发事件的后勤保障，粮食的安全存储是国家的一项重大民生战略，党和国家一直都予以高度的重视。李克强总理就指出，国家要做好“广积粮、积好粮、好积粮”三篇文章[1]。广积粮，即不仅要稳定好粮食的产量而且同时要提高粮食生产力；积好粮，是指要提升粮油产量储备，积极适应日渐提升的人民生活水平；好积粮，主要是改善储运条件，最大缩减产后损失，努力健全粮食市场体系，保证可以做到随时调配，且及时运输至需要的地方和困难的群众手中。

粮食在搬运的过程中会产生一些不可避免的损伤，粮仓存储时，也会受到外界各种因素如，温度、湿度、水分、害虫等因素的影响。传统的粮食数量监测主要是依赖于人工进行清仓查库，其成本消耗巨大，并且容易出现差错和纰漏，给国家造成难以预料的损失，更有不法人员会对粮食高卖低买并且虚报粮食数量，私吞国家财产。为了防止发生此类现象，降低人工成本，保护党和国家财产，设计出了粮食重量在线检测系统。该系统实现了粮仓的半自动化管理，大大降低了人力成本；对粮仓的数量可以进行动态地、实时地监控，其测量精度满足国家标准，可以及时地发现粮仓中存在的问题；最后将检测的数据及时上传至云端，避免了对粮食数量漏报、虚报的情况。本文给出了系统主要模块的功能，设计了基于ZigBee技术的无线传感网络通信系统对数据参数进行搜集和传输，采用了基于底面和侧面的压强检测模型对粮食重量进行在线检测。

2系统结构设计

由于粮食作为一种特殊的物品，粮食在存储过程中，其质量受到各方因素的干扰和影响，所以设计的粮食重量在线检测系统不仅考虑了系统的易用性、安全性、可靠性，还结合了粮食本身的特点，并且结合了实际储粮的环境。最终将系统设计成为了以下四个模块：

1）检测模块：重量检测的入口，可以开始和关闭检测。开始检测后，按采样间隔取最新的传感器压强值，然后计算重量，最后根据检测结果更新重量曲线，以可视化的方式实时地向用户展示所检测的重量状态。

2）模型与配置模块：根据粮仓和粮食的不同类型，建立其恰当的模型，从而可以检测其重量。对建模预测参数、数据库参数、粮仓信息、故障传感器信息、最新传感器压力值等进行查看和配置。

3）布局模块：用于显示和布置各个粮仓的传感器数量、布局、编号，并用黄色三角形标注故障传感器。

4） 查询模块：包括以数据表格、重量曲线、误差曲线三种形式，根据粮仓名，预测重量的时间，进行历史检测重量和预测误差的查询和以数据表格、外圈传感器值曲线、内圈传感器值曲线、内外圈均值曲线形式，根据粮仓名、预测重量时间，进行历史传感器值的查询。

3系统关键技术

3.1系统网络架构

由于粮食重量在线检测系统需要通过部署大量的传感器来提取粮食的相关参数，所以本系统结合了粮仓内部的环境特点和粮食存储的方式，设计了基于ZigBee技术的无线传感网络通信系统对数据参数进行搜集和传输。

无线传感器网络（Wireless Sensor Network）是由部署在不同监控区域范围的大量微型传感器节点组成，节点之间通过无线通信方式形成的多跳自组织网络系统，它可以感知和检测外部世界的传感器，是一种分布式传感网络[2]。通常可以分为以下三个部分：

1） 传感器节点（EndDevice）：用于搜集本地信息并且对数据进行预处理，对其他转发的节点信息进行储存和管理，同时配合其他的传感节点完成指定的任务。

2） 汇聚节点（Router）：充当传感网与Internet等外网的网关，对传感网络和外网协议进行转化，并且向传感节点传递其检测任务，将搜集到的数据信息上传至云端，具有较强的处理和存储数据能力，较强的通信能力。作为一个功能强大的传感节点，可以把大量的异构数据传送至云存储服务器，并且还可以分析所储存的程序、路由协议、秘钥等相关信息，从而更改程序并传送至传感节点中。

3） 管理节点（Coordinator）：主要是用来动态地对整个无线传感网络进行管理，管理着通过管理节点可以对整个无线传感网络的资源进行访问和相关地操作。

考虑到传感器在布局的时候，会产生规模巨大、短距离传输需求高的现象，如果采用普通的移动网络（GPRS/CDMA）技术将会产生大量的运营费用，所以本无线传感网络选取了ZigBee技术用于解决这个问题。ZigBee技术主要是用于为距离短、功耗低、传输速率不高的各种设备之间提供数据的传送，同时也用于对有周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据进行有效的传输，是一种近距离的、低功耗的、低成本的、低复杂度的双向无线通讯技术[3]。

ZigBee协议共定义了两种类型的设备，即全功能设备（FFD，Full FunctionDevice）和精减功能设备（RFD，Reduced Function Device）。FFD可以实现路由的功能，可与其他各种设备进行通讯，传送从RFD送来的数据至其他设备上，可以是一个网络协调器或者一个普通传感器节点。RFD只能与FDD通讯，只有通过FFD才可将测得的数据信息传输出去，只能充当传感器节点。ZigBee网络中，不同的节点有不同分工，根据其工作特性，可以分为以下三类：

1）协调者（Coordinator）：是一个FFD节点，负责整个网络的管理工作，每个网络中有且只有一个协调者。

2）路由节点（Router）：是一个FFD节点，一般被应用于树形或者Mesh拓扑结构中扩大网络覆盖量，用于去找到从源点到终点的一条最佳路径来传输信息。

3）终端设备（EndDevice）：是一个RFD节点，搜集数据信息并被用于连接到路由节点或者协调者。

粮食重量在线检测系统的无线传感网络架构设计包括：一个协调者，用于对整个网络的管理维护；若干路由节点，用于选择数据的传输路径；许多的终端设备，用于对粮食的参数信息采集；一台云服务器，用于对采集的参数数据进行存储和分析处理。

3.2系统采用的理论模型

本系统采用了基于底面和侧面的压强检测模型[4-5]对粮食重量进行在线检测，基本原理是通过部署在不同位置的压力传感器分别测出粮仓底面压强均值（[PU（A）]）和侧面压强均值（[PF（A）]）的估计值，从而计算出粮堆高度（T）的估计值。把传感器分别布置在筒仓的内圈和外圈，通过搜集内圈传感器的均值[Pu（Ain）]来代替[PU（A）]，同时采集外圈传感器的均值[Pu（Aout）]来代替[PF（A）]。粮食重量与压强的公式为：

[W=SU （u0+u1Pu（Ain）+u2Pu（Ain）2 +u3Pu（Aout）+u4Pu（Ain）Pu（Aout）+u5Pu（Ain）2Pu（Aout） +u6Pu（Aout）2+u7Pu（Ain）Pu（Aout）2+u8Pu（Ain）2Pu（Aout）2 +u9Pu（Aout）3+u10Pu（Ain）Pu（Aout）3+u11Pu（Aout）4）] （1）

其中，[W]为粮堆重量估计，[SU]为粮堆底面面积，[Pu（Ain）]为内圈传感器输出值均值， [Pu（Aout）]为外圈传感器输出值均值，[u0]至[u11]为模型回归系数。通过得到的[Pu（Ain）]、[Pu（Aout）]值，代入公式（1）中，进而计算出实时粮仓的重量。

基于该模型实现粮食重量检测的具体步骤，主要包括以下三步：

1）数据表的建立：将粮仓的基本信息存入表GraInfo中，该表包括粮仓名，粮仓底面的长、宽，进粮重量，传感器个数；将传感器的状态信息存入表GraState中，该表包括故障传感器个数，故障传感器编号信息。将传感器的压力值存入表StressInfo中，该表包括传感器的编号，传感器的压力，获取传感器压力值的时间；将模型回归系数存入表ModelBase中。

2）推导模型回归系数：从表StressInfo中，为每个粮仓选取30条传感器压力值。根据表GraState的信息，排除故障传感器压力值。然后计算内圈传感器输出值均值，外圈传感器输出值均值。由表GraInfo，计算出粮堆底面面积和进粮的重量，从而可以得到60条重量和压强实验样本点。根据回归方法，即可计算出模型回归系数的值，并将系数存入表ModelBase中。

3）测算粮堆的重量：每隔八小时，从表StressInfo中提取出最新的一条传感器压力值，然后计算内圈传感器输出值均值和外圈传感器输出值均值。由表GraInfo计算粮堆底面面积，由表ModelBase中模型回归系数的值，从而计算出粮堆的重量。

4 实验结果分析与总结

该系统在2个实验仓里进行了实验，实验结果所生产的误差曲线，如图1所示。

该图表示的是粮仓检测重量的误差，E=（|[W]-[Wi]|*100.）/ [Wi]，其中E是误差，[W]是估计重量，[Wi]是进粮重量。横坐标表示预测时间，纵坐标表示误差百分比。由图可以看出误差在0到1.6%之间，可以满足实际中粮食重量检测的要求。对粮食重量在线检测系统各项功能测试的结果表明，系统设计合理，各项功能都符合系统设计目标的要求，能够有效的检测重量，管理相关数据。

5 结束语

本系统的设计能够对粮食重量进行实时的在线检测，它不仅解决了传统粮食重量测量效率低下，付出人力成本巨大的问题，还能达到对粮食重量的24小时无间断监控检测，极大地提高了粮仓内部粮食的安全性。

参考文献：

[1] 良言. 广积粮， 积好粮， 好积粮[J]. 粮食问题研究， 2013（2）：1.

[2] 钱志鸿， 王义君. 面向物联网的无线传感器网络综述[J]. 电子与信息学报， 2013， 35（1）： 215-227.

[3] 刘楠嶓， 王磊. 基于ZigBee技术的粮食温度监测系统的优化设计研究[J]. 粮油加工（电子版）， 2014（9）： 56-59.

[4] 张德贤， 杨铁军， 傅洪亮， 樊超， 张元. 粮仓储粮数量在线检测模型[J]. 自动化学报， 2014， 40（10）： 2213-2219.

[5] 张德贤， 杨铁军， 傅洪亮， 樊超， 张元. 基于压力传感器的粮仓储粮数量在线检测方法[J]. 中国粮油学报， 2014， 29（4）： 98-103.