基于云存储及Android的水产苗种培育水质监控系统设计

刘 艳，张 伟

(1浙江大学城市学院信电学院，浙江 杭州 310015；2 浙江工商大学杭州商学院理工分院，浙江 桐庐 311500)

水产苗种培育过程中的主要水质参数必须维持在适当的范围内才能保证苗种的正常发育。水质参数变化会影响水产苗种的存活率，因此，水质监控在水产苗种培育过程中具有非常重要的作用。目前，水产苗种培育水质监控主要采用人工观察法，然后人工进行数据采集、检测、处理等。由于人工观测的定性特性，导致观测标准很难统一，结果很难量化[1]。

物联网、无线传感技术、无线通信技术以及手机APP，由于具有将人与物、物与物在局部网络或互联网间联系起来的优点而被广泛应用于智慧水产研究领域。在智慧水产研究中，前端数据采集部分常用ZigBee技术来组建无线传感网络以获取水质参数[2-10]。ZigBee技术在应用中存在节点耗电量大、数据传输距离有限的问题。在水质参数监测应用领域中利用物联网移动通信技术接入方面主要有GPRS[4,11]和GSM[7,12-15]技术。移动物联网内部通常都有组网需求，这时通常需要在GPRS的基础之上加入2.4G技术、WIFI[16-17]等技术，这样大量使用各种组网技术会使得整个系统稳定性变得较差。数据远程监控系统可以分为基于电脑各种软件[15]和基于移动设备APP[17-18]两种。Raju等[17]设计的监控系统不能实现通过APP对现场设备的控制，只能实现对数据的浏览及报警。此外，Luna等[19]设计了基于水质监测数据的精准喂投系统，用户可以利用客户端监测进料进程。Tuna等[20]和Prasad等[21]分别设计了应用于大面积养殖的水质监控系统，他们利用船携带无线传感网络系统去检测不同点的水质参数，然后通过有线或无线方式传输到控制中心。但该系统不适用于一般的用户使用。Hu[22]在水产养殖安全预警系统中引入了物联网技术以保证水产品质量安全。

国内外的许多学者利用物联网、无线通信技术开展了室外大规模水产养殖的信息化、智能化、远程管理控制及预警研究。目前国内外研究者对室内水产苗种培育的研究报道尚少。另外，已有的方法及系统并不适用于水产苗种培育。针对这种情况以及已有系统中存在的问题，设计了以Arduino Mega 2560为控制器和ESP8266-12f为WIFI模块的基于物联网云存储和手机APP的水产苗种培育水质无线远程监控系统，以实现对水产苗种培育水质环境的远程无线监测和控制。

1 系统整体结构设计

1.1 系统功能

系统通过安装在水产培育池中的传感器采集数据，并利用WIFI无线模块将采集到的数据传输到物联网云平台，由手机APP连接物联网云平台进行数据读取，然后将数据进行分析形成信息，并进行实时显示；用户可以通过APP对安装在现场的调节机构进行手动控制，也能够根据各参数的阈值来实现水质参数调节设备的自动控制。该系统可以存储历史数据，用户可以查看一段时间内各水质参数变化曲线。另外，系统APP还可以推送参数异常信息以提示用户水质参数有异常变动；手机APP还预留了添加育苗池的接口，为将来扩展打下基础。系统APP的交互界面具有简洁、实用、直观的特性；整个系统具有成本低、易于操作的特点。

1.2 整体结构设计

该水产苗种培育水质监控系统由数据采集单元、无线数据传输单元、云存储单元以及手机APP组成。传感器检测到水质参数，通过信号调理和模数转化后直接送入单片机，然后通过WIFI模块传输到物联网平台进行存储，以供Anrdoid手机用户利用APP读取并显示。另外，各执行机构接受从客户端APP传送到控制器的人工控制指令，或者是数据异常报警后的自动控制指令，然后对现场设备进行控制。该系统的整体结构框图如图1所示。

图1 系统整体结构示意图

2 系统硬件设计

硬件系统主要包括Ardiuno控制器、DS18B20温度传感器、雷磁E-201-C型pH测量传感器、DOB-300A溶氧传感器、ANB-300A氨氮传感器、ESP8266-12fWIFI模块、电源模块、自主研发的投饵机、酸碱液泵、增氧泵、热水泵及继电器模块等。系统硬件结构如图2所示。该系统数据采集设备之间没有建立无线传感网络，直接将采集到的数据存储到物联网云平台，缩短了数据传输的路程，提高了数据可靠性。

图2 系统硬件结构示意图

3 系统软件设计

3.1 主程序设计

下位机系统软件设计主要包括系统初始化、各个传感器数据采集程序、按键程序、指示灯程序、USB接口通信程序、执行机构动作程序以及数据上传程序等。上位机手机APP软件程序设计主要包括数据读取、显示、设备管理、执行机构控制以及报警推送等程序。系统软件流程如图3所示。

图3 系统软件流程

3.2 WIFI通讯软件设计

WIFI无线通信主要用来实现数据的无线传输，其应用软件通信流程如图4所示。该部分软件主要实现WIFI信号的寻找以及连接。通过长按按键二至LED指示灯亮，是否获取到附件的WIFI信号，如果有可用的WIFI信号，通过输入账号和密码进行连接，WIFI信号连接成功后，LED信号灯灭；如果没有则一直执行寻找信号操作。

图4 WIFI通信流程图

4 APP设计

4.1 APP功能

手机APP通过WIFI从云端获取培育水质信息提供给用户；用户通过手机APP实现对水质监测，并可远程控制培育现场调节设备，实现水质参数调控。对于实际虾苗培育者，系统应具有交互界面实用、简洁、美观、直观的特性；整个系统应具有成本低和易于操作的特点。根据虾苗培育管理需求，还要设置虾池监测、设备控制功能，此外还提供数据查询功能。根据需求分析可知APP功能有水质参数监测、数据管理、设备控制及报警提示等(图5)。

图5 APP需求分析示意图

4.2 APP设计

手机APP设计基于机智云平台[23]。机智云平台是面向个人、企业开发者的一站式智能硬件开发及云服务平台。通过自助工具、完善的SDK与API服务能力，最大限度降低项目物联网硬件开发的技术门槛和项目的研发成本，提升产品投产速度。机智云的接入过程如图6所示。

根据图6所示流程，参考文献[24]，设计此监控系统的手机APP主界面，设备添加和删除如图7a所示。当离线设备连入网络变为在线设备时，用户可以进行虾苗培育池水质参数预览(图7b)；用户还可以实时查看虾苗培育过程中水质参数如温度、pH、溶氧、氨氮的值，然后通过控制按钮实现现场设备的远程人工控制(图7c)；点击各参数标签可以查看各参数值的变化曲线，进一步了解各参数最近的变化趋势(图7d)。

图6 机智云接入示意图

图7 APP功能示意图

4.3 其他功能

数据管理：虾苗培育环境数据对虾苗的养成至关重要，该功能可实现水质参数历史信息和实时信息的保存。

设备控制：点击已绑定的设备可进入该设备的详细页面，点击各参数控制设备按钮，可对现场的增氧机等设备进行远程操作，从而实现对虾苗池水质参数的人工控制(图7c)。

报警推送：当自动调节按钮未打开时，若环境参数达到阈值，则会引起设备蜂鸣器报警及手机APP弹窗，提醒用户及时做出反应。发送异常信息后，可以自动启动现场相关设备，调控策略可以用设计好的算法来实现。

5 试验结果与分析

5.1 试验材料

2017年12月，以南美白对虾虾苗为培育对象，使用本系统在协作单位杭州某水产养殖有限公司进行温室虾苗培育进行试验，试验包括水质参数采集测试和数据显示测试，以验证水质参数采集的正确性和无线传输可靠性。育苗池规格为280 cm×160 cm×100 cm，育苗池水深80 cm，幼体密度12～15万尾/m3。由于冬季环境温度较低，虾苗的新陈代谢较低，摄食量会有所下降，生长速度放慢，所以需要减少饲料的投放量，以免残余饲料影响水质；另外，虾苗吸氧量变少，需要少开供氧系统。

5.2 育苗水温测试

冬季水温低于18℃时虾苗开始停止进食，为了保证虾苗安全过冬，将室内温度维持在标准值18.5℃。水温调控是保证虾苗快速生长的关键措施。为了保证采集数据的正确性，对系统采集到的水温与参考水温进行对照试验；为了保证水温采集准确性，采用A级Pt100温度传感器测量的温度为参数数据。为了保证用户通过手机APP获取的温度值也是准确的，也对APP中显示温度进行对照试验。

将温度传感器探头和参考温度传感器探头放置到同一水域中，然后在1 h内每隔10 min进行一次采样，测量数据见表1。

表1 温度测量数据

比较表1中温度传感器数据与参数数据可知，两者读数的最大误差0.3 ℃，最小误差0.1 ℃，在允许范围内满足虾苗过冬的温度控制要求。从表1中可以看到APP显示温度值与传感器测量温度值一致，这说明WIFI通信工作稳定可靠。

5.3 育苗水体pH、溶氧、氨氮的日变化测试

虾苗喂投时间为6:00，根据苗种培育过程中喂投日常操作时间顺序，在喂投前0.5 h、喂投后0.5 h、1 h等时间点对水质参数进行检测。育苗池水体要求：pH7.8～8.5，溶氧6.0 mg/L以上，氨氮0.1 mg/L以下。育苗池水体的pH、溶氧、氨氮日变化见表2，各参数变化曲线如图8a、8b所示。从图8中可以看出，水体各参数波动不大，测量数据值显示水体环境可满足虾苗生活要求；系统运行稳定，数据传输正常，满足实际运行需求。

表2 水体pH、溶氧、氨氮日变化

图8 水体pH、溶氧、氨氮日变化

5.4 APP人工控制及报警测试

对APP中人工控制按键进行实际试验，现场各设备执行机构的远程无线控制都可以正常实现，这里需要对控制数据传输的延时进行进一步的测试。在没有虾苗的水池中对各参数报警功能进行测试，测试结果显示，如果水质参数出现异常，该系统能及时进行报警。与文献[17,18]设计的用于水产养殖的APP相比，本设计多了数据异常报警、现场设备的手动和自动控制，以及历史参数浏览的功能。

6 结论

设计实现了基于物联网云平台以及Android的水产苗种水质远程无线监控系统。该系统可实现水产苗种培育池中水温、pH、溶氧和氨氮参数的采集，并通过WIFI模块传输到物联网机智云平台；手机APP通过WIFI网络可以实现对实时数据、历史数据以及数据变化趋势的查看。通过手机APP可以实现现场设备的无线远程人工控制，还可以根据参数阈值对现场设备进行自动控制。如果测量参数超过设定阈值，APP会显示报警信息。为实现更多水质参数的精确监控，将对系统软件和硬件系统进行更长时间的测试和完善，提高整个系统的性能。下一步将在现有基础上研究各参数之间的耦合关系，预测各参数变化趋势并给出各参数预警机制。

□

[1] 刘世晶,王帅,陈军,等.基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别算法[J].农业工程学报,2017,33(1):212-218.

[2] 杨金明,余情,朱红飞,等.基于物联网技术的水产养殖智能管理系统设计[J].湖北农业科学,2016,55(16):4276-4279.

[3] 李慧,刘星桥,李景,等.基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统[J].农业工程学报,2013,29(13):175-181.

[4] 张继飞,林超.基于NODE.JS/GPRS/ZigBee的水产养殖远程测控系统[J].舰船电子工程,2017,37(9):121-123.

[5] 邢俊,李庆武,何飞佳,等.基于智能视觉物联网的水产养殖监测系统[J].应用科技,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,张红燕,等.基于智能手机的水产物联服务系统的设计与应用[J].湖北农业科学,2017,56(13):2528-2531.

[11] 崇庆峰,刘星桥,宦娟,等.基于Android和GPRS的水产养殖监控系统设计[J].渔业现代化,2013,40(6):24-28.

[12] 吴祖猎,余童杰,陈厚正,等.基于物联网的智能水产养殖管理系统的设计[J].制造业自动化,2017,39(6):19-22.

[13] 王宏坡,周红,李金平,等.基于Android的池塘养殖水质远程监控系统[J].天津农学院学报,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] 机智云官网.机智云平台概述[EB/OL].[2018-01-20]. https://docs.gizwits.com/zh-cn/overview/overview.html.

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