稻谷质量智能监测预警系统的研究与设计

郑开涛 刘世洪 聂秀萍 刘 伟

(中国农业科学院农业信息研究所;农业部农业信息服务技术重点实验室，北京 100081)

“五谷者万民之命，国之重宝”。粮食是安天下、稳民生的基础物质。中国是农业大国，同时也是人口大国，是粮食消费大国。我国国土面积辽阔，自然灾害频发，必要的粮食储备，对保护农民利益、保证经济增长、维护社会稳定、保障国家安全起着无可比拟的重要作用。中国政府一直十分重视粮食的储备管理，把它作为一项重要的经济工作来抓。 李克强指出，要做好“广积粮、积好粮、好积粮”三篇文章。广积粮，就是要着力稳定粮食产量和提高粮食综合生产能力；积好粮，就是要适应人民生活水平提高和消费升级，增加优质粮油的产量和储备；好积粮，就是要改善储运条件，减少产后损失，健全市场体系，做到随时可调，保证能及时调到需要的地方、调到困难群众手中。

粮食安全有两层含义，一是量的安全，二是质的安全。由于存储管理不善，我国每年粮食在存储环节的损耗比达到6%～8%，这严重威胁我国粮食安全。我国的粮食问题早已从“够不够吃”，转变为“能不能吃”。粮食安全问题是我国目前亟需解决的重大问题，而科学储粮又是确保粮食安全的重要一环。粮食在存储过程中总会因为霉菌、昆虫等因素而发生质变；也总会因为设备故障或人为疏忽而发生火灾。归纳来说影响粮食存储安全的因素有很多，不科学的粮情监控方式是影响粮食安全的关键问题。 为了保证粮食品质，最大限度地减少粮食仓储过程中造成的损失，必须实时监测粮食仓储过程中温度、湿度、CO2浓度、虫害等各种粮情参数，准确地掌握变化情况，并做出相应的处理。因此，研发和推广现代化的稻谷质量与品质监测系统具有重要的价值和意义。

1 稻谷质量监测系统研究概述

1.1 仓储技术研究概述

粮食储藏是一门科学，它是研究在储藏期间粮食与生态因子(生物因子、非生物因子)相互关系及其变化规律的科学。粮食储藏技术是为了确保储粮安全，根据粮食储藏科学规律所采取的措施与方法。由于粮食本身的生命特征及各类杂质、虫、霉等不同特性活动参与变化，加之粮堆气体和外界气温季节变化，形成了独特的储粮生态环境。粮仓内生物因子、非生物因子互相作用，物质和能量进行着流动，粮食自身与周围环境时刻进行着温度、湿度、水分、气体等的交换平衡。最能反映储粮安全状态的是温度、湿度以及氧气和二氧化碳的含量，这些状态是需要实时监测的，通风及干燥是重要且主要的控制手段。

1.2 稻谷监测系统概述

现代粮情智能检测预警控制系统是利用计算机、传感器、通信等现代电子技术对粮食储备过程中的粮情变化进行实时检测，实时分析，对异常情况实时处理的智能化控制系统。其工作原理是利用预埋在粮堆内部的各种不同功能的粮情传感器节点检测、采集各类粮情参数如温度、湿度、含水率、气体浓度、害虫密度等，将其转换成模拟信号或数字信号，通过一定的通信方式传输到系统上位机，利用粮情信息管理软件对接收到的各种信号自动进行数据存储、显示、分析处理等操作，对异常粮情进行预测和报警提示，并根据预置粮情控制策略自动控制通风机、环流熏蒸机等保粮设备运行。现代粮情智能监测预警控制系统能为科学及安全储粮提供了技术保证和科学依据，确保粮食安全。现代粮情测控系统的发展大致可以分为四个阶段：

第一代粮情检测系统主要关注粮食的温度指标，是一种集中式的粮情测控系统，它的控制核心一般用单片机，传感器一般用热敏电阻等电子测温元件。在该系统中，数据一般是以模拟信号的方式传输，每一个通信线只能对应一个测温点，施工成本高，在使用中系统工作故障率高，精度低。而且这类粮情测控系统无法自动的测量和巡检数据需要粮仓管理人员现场采集数据，相应的控制工作也要由人工完成。在现在的粮情测控市场中，这种系统已经几乎不被使用。

第二代粮情测控系统，虽然还是使用模拟信号传输数据，但是随着电子科技和计算机技术的发展，引入了PC机作为控制中心和分线器等新的科技产品。PC机的引入，使软件工程技术开始被应用到粮情测控中来，在DOS操作系统下，初步能实现采集数据的存储、显示和打印功能。分线器的引入使仓内的布线大大减少，测温点的分布更加合理科学。但由于技术的限制，这种系统的抗干扰性能依然不强，软件的界面也过分简单，功能也十分单一。

第三代粮情测控系统，将第一、第二代中使用的模拟信号传输方式取代，成为了使用CAN总线、RS485总线的小型数字化系统。同时，新的温度传感器和湿度传感器的使用，也让检测指标的精度有了很大的提升。在软件方面，开始采用Windows操作系统，软件一般由VB、VC编写，功能更加完善，自动化程度提高。现如今，国内外的粮仓大部分都采用这一代的粮情测控系统。

第四代粮情测控系统，将无线传感器网络技术(Zigbee技术、蓝牙、GPRS等)引入了粮情测控领域。在这种系统中，大量的通过无线网络技术相互通信的无线传感器分布在粮仓中。各自将采集到的物理数据通过自主网络传回中心汇聚设备，再由中心汇聚设备将数据传给上位机的软件系统。而上位机软件系统再对这些数据进行显示、储存、处理、分析并对保粮设备进行控制。本文旨在通过软件方面的框架改进，引入“云平台”的模式思想，通过对现场数据采集与汇聚、4G接入、互联网通信、数据库管理等多项关键技术的融合，实现管理人员与测控现场在“空间上分离、网络上融合、平台上互联”。

2 基于云平台的系统总体设计

云平台是由硬件资源池、集群管理平台、Hadoop分布式计算平台构建而成 。平台使用B/S结构开发，前台采用.NET、javascript等网页制作技术，后台数据处理采用C#、JAVA等语言编写，数据传输均采用XML文件。文件存储采用分布式结构，即将各粮仓的最终数据逐级反推给上级单位或部门。以AJAX为驱动方式，以Flash为显示界面，实现预警信号的快速制作、共享、监控和解除等功能。

在云端建立一个统一的数据处理平台，将分布在不同地点的粮库数据统一汇聚到云端，所有的数据在数据中心进行处理和保存，粮仓的监控方可以通过接入互联网的各种设备(PC机客户端、浏览器、手机APP)了解自身需要监控的粮仓的情况。而在用户端不需要进行数据的分析和粮情数据的存储，所有的工作在云端完成。

同时通过网络云将处在不同位置的仓库连在了一起，满足了大范围的粮情测控需求。同时以Web服务的方式统一在云端进行注册、部署、更新、维护和管理，可以避免用户在系统移植、安装、运行、升级、维护、技术支持等方面软硬件设备及人员的投入与运行成本，极大地简化用户使用流程，降低用户使用难度。

3 系统总体架构

系统架构包括四个层面，分别是应用层、应用支撑层、数据层、云基础设施层。各层将依托统一的技术标准和管理规范进行建设。

云基础设施层为仓库粮情监测的各类服务提供计算、存储、网络以及通用软件平台资源，是整个平台的基础。基于无线网络技术的数据采集也位于此层。

数据层主要由数据库、模型库、工具库以及相应的数据传输、分析和处理程序等集成于大规模分布式处理平台，负责预警平台整个数据环境的搭建。其中，数据库包括：仓库基本信息数据库、检测数据库、仓库外围环境数据库、历史档案库等，采用分布式存储。模型库采用系统动力学的理论和方法建立，如灰色模型对警情进行预测，神经网络对模型再训练，使其不断优化而精确应用支撑层为平台集中运行提供代码基础和框架支撑。包括粮情信息发布模块、监测预警模块、智能控制模块、粮情分析模块、稻谷储期模型、系统管理模块等。

图1 基于云平台的系统总体设计图

图2 系统总体架构图

应用层为系统的前端展现，直接面向用户，包括统一入口登陆，权限认证、粮情查询、定时通报、粮情可视化显示、预警以及智能控制等。利用笔记本、台式机、平板电脑及智能手机等多种终端设备，通过互联网向用户提供多尺度、多时相、实时、动态的粮情信息，为科学决策提供依据。

同时，在应用层留有跳转接口，可以跳转到原有的粮仓业务管理系统，如出入库管理、办公管理、财务管理等。

4 稻谷储藏模型设计

基于历史数据和实验数据，统计分析适宜粮食存储的湿度温度阈值，建立优质稻谷储藏模型(图3)。依据储藏模型，搭建无线传感器网络(ZigBee)，实时采集粮堆内部(底层、中层和上层)温度、湿度、粮食水分变化情况，以及气体浓度、害虫密度等数据。模型阈值分为三级，一级阈值是指粮食存储的最佳状态；二级阈值是当前状态已经影响了粮食的最佳存储，但又不会对粮食的仓储造成毁灭性的破坏，系统会发出警报，同时采取通风、降温、环流熏蒸等措施进行自动化处理；三级阈值是指当前状态已经不适合粮食储藏，系统发出警告，仓库管理人员需要采取紧急措施，对储粮进行紧急处理。比如说发生火灾，触发烟雾报警器，粮仓管理员第一时间接收到语音提示的严重警告信息，并由粮仓内的监控设备将粮仓内的视频信息推送给管理员，管理员核实后，紧急触发灭火措施，第一时间将火种扑灭。

同时对分布式存储的大量采集监测数据、历史数据进行挖掘，发现粮情参数变化与粮质的关系。随着数据的积累，利用神经网络算法，模型不断进行学习训练，不断对稻谷储藏模型的阈值进行修正，缩小区间，使其逐步精确化。

图3 稻谷仓储监测模型设计图

5 系统功能模块设计

布置传感器测控节点，搭建粮情监测预警平台，集成储藏模型，开发计算机粮情监测预警系统，实现劣变警情的随机通报(图4)。该系统面向的客户是仓储管理人员以及上级领导。该系统由三部分组成：粮情检测子系统、粮情分析子系统、粮情控制子系统。

图4 系统功能结构图

6 实验设计与讨论

为了方便实验，选择以某企业一长方体形状实际粮仓为实验研究对象。该粮仓长40 m，宽25 m，粮高7 m，稻谷储藏量约5 500 t，粮仓内谷物冷却、通风、氮气气调等装置完善。依据相关国标要求，传感器布控节点横向间距不超过5 m，纵向间距不超过3 m。为了提高实验数据的准确性，在该粮仓内按11×7×7的方式共布控539个节点，其中各节点横向间距4 m，纵向间距1 m。每个节点安放一个温湿度传感器和一个CO2浓度传感器，协调器和路由器安装在粮仓顶部中央，烟雾传感器、视频监控器及红外传感器安装在粮仓四周。温度传感器用来获取粮仓内温度和湿度；CO2浓度传感器用来检测粮食霉变情况；烟雾传感器用来检测粮仓内火灾情况；视频监控器和红外传感器用来监测粮仓内人、鼠类以及害虫实时活动情况；协调器和路由器负责数据的统一采集上传，每个协调器最多可支持60 000个节点。粮仓网络有24个信道，足以支持各项采集数据的实时上传，避免数据在传输过程中发生冲突。

监控中心设置每隔1 min传感器采集数据上传系统一次，如果采集数据超过相应阈值，监控中心系统发出告警信号，系统依据不同状况，自动推送出相应解决方案。系统目前正处于测试阶段，测试结果表明，系统运行稳定，可有效监测粮仓内稻谷质量实时状况，可进一步实施到其他粮仓。

7 总结与展望

通过对无线传感器网络和多功能无线储粮监控系统的分析，对基于物联网技术所构建的稻谷质量智能监测预警平台开展研究工作，建立优质稻谷储藏模型，实现稻谷劣变监测信息的无障碍传输，并综合集成预警平台提供劣变警情随机通报。

该系统优势主要表现在：可以使粮食管理部门随时了解各个粮仓的粮食储存情况；粮食的测温测湿等工作不受时间、天气的限制；减少工作人员的入仓检查次数，避免无谓的工作量，尤其是在熏蒸等过后的一段时间内，降低工作人员的中毒几率，解放生产力，降低劳动强度，减少人工费用；数据采集不易受干扰，设备成本低，维护方便。最重要的是能够有效改善储粮条件，降低储藏损失，保障粮食安全。

目前的粮情监测系统大多采用位置固定的计算机设备和手持终端作为监测终端。随着移动互联网技术和云计算的发展，必将有越来越多的研究人员投身到基于移动端的智能粮情监测领域中来。在后续研究中，将依托云平台设计一种基于移动端的智能粮情监测客户端，实现客户端与云平台之间建立连接，移动终端通过HTTP通信协议与服务器进行通信，采用XML文件存储数据信息，封装监测指令，通过解析器对数据进行解析，并将粮情数据显示给用户(仓储管理人员)，实现数据实时显示和警情即时预警的功能。

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