基于ZigBee和云平台的葡萄霜霉病防控系统的设计与应用

杨宁 来智勇 苏鹏飞 刘斌

关键词： 葡萄霜霉病; ZigBee; 云平台; 病变阈值; 数据整合; GPRS

中图分类号： TN948.64?34                        文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2018）24?0178?05

Design and application of grape downy mildew prevention and control

system based on ZigBee and cloud platform

YANG Ning， LAI Zhiyong， SU Pengfei， LIU Bin

（School of Information Engineering， Northwest A&F University， Yangling 712100， China）

Abstract： Since the traditional pesticide spraying method cannot avoid the problems of fruit residues and food safety， a grape downy mildew prevention and control system based on ZigBee and cloud platform is designed and implemented， taking the prevention and control of the grape downy mildew as the background. In the system， the CC2530 is adopted to construct the ZigBee environmental monitoring network. Data integration is conducted according to the real?time collected relative air humidity and illumination intensity parameters. The integrated data is compared with the preset lesion threshold parameters to determine the turn?on and turn?off of the control node， so as to realize intelligent prevention and control， which improves the prevention and control effectiveness of the system. The system can realize data exchange by means of GPRS communication based on the TCP/IP protocol. Users can perform real?time monitoring and lesion threshold online decision?making of the grape growth environment from the remote monitoring center. The field operation test was carried out. The test results show that the system has reliable functions， can run stably， operate conveniently， and has a certain application prospects.

Keywords： grape downy mildew; ZigBee; cloud platform; lesion threshold; data integration; GPRS

葡萄霜霉病是来源于北美洲东部野生葡萄上的一种专性寄生病害[1]。生产中常用烯酰吗啉、霜脲氰·锰锌等化学农药进行防控[2] ，而长期依赖化学农药使病菌产生抗性且在不同病原菌间传播，迫使人们投入更大剂量的农药，形成恶性循环，食品安全、生态环境问题愈发严峻[3]。经研究发现，霜霉病的滋生与环境有密切关系，最主要是受空气相对湿度和光照强度影响。因此，通过实时监测环境并破坏病变条件，成为一种新型的、安全的葡萄霜霉病防治方式。

目前，国内针对农作物环境监测进行了大量研究，并取得一定成果，但此类系统与葡萄霜霉病的防控尚未实现结合应用，且仍存在一些不足。刘燕德采用MSP430单片机设计的环境监测系统[4]，仅适用于短距离通信传输;秦琳琳等设计的温室监控系统[5]，虽然实现了远程传输，但采用的有线连接，反而带来了新的比如布线困难、网络不易拓扑等问题，不适合农业生产应用;郑争兵采用GSM设计的大棚环境远程监测系统[6]，实现了无线远程通信，但用GSM短信方式传输大量的数据，导致投入成本过高、数据冗余量大、不利于数据存储与查询。针对上述问题，本文设计了基于ZigBee和云平台的葡萄霜霉病防控系统，避免了传统防治葡萄霜霉病的弊端，通过分布于田间的采集节点收集数据，数据经整合后，与病变阈值判断实现智能防控。除此之外，在CC2530电路上增加RFX2401C功放单元，增加了节点间的通信距离。同时，利用MySQL数据库、阿里云服务器平台实现远程监控中心的数据接收存储与轉发，用户可以登录客户端软件直接对葡萄种植区环境进行实时监测、历史数据查询和病变阈值在线决策等操作。

1  系统结构设计

通过对无线传输技术和葡萄园工作环境的综合考虑，设计系统的具体方案如图1所示。系统主要由环境监控网络和远程监控中心两部分构成。环境监控网络由采集节点、控制节点以及协调器节点组成，采用网状拓扑结构。协调器节点有且只有一个，其网络地址[7]固定为0x0001;每个控制节点与周围若干个采集节点构成环境监控单元，每个单元内呈星型结构，每个单元间通过路由节点以多跳的形式将数据上传至协调器节点。远程监控中心由阿里云服务器和各客户端构成，为用户提供实时监测、历史数据查询、当前病变阈值反馈以及病变阈值在线决策等服务功能。

2  系统硬件设计

ZigBee是一种自组网、低成本、低功耗的双向无线通信技术，被广泛应用于军事、医疗、智能家居等领域[8]。

本文ZigBee网络的处理器均采用TI公司的CC2530，具有8051内核、可编程8 kB SRAM和256 kB FLASH ROM、2个USART、8通道ADC、21个通用I/O引脚、5种工作模式[9]，灵敏度高，抗干扰能力强。但在田间没有路由中继的条件下，如果仅用CC2530组建无线传感网络，节点间的传输距离小于80 m，若存在障碍物，传输距离会更短。考虑到葡萄种植区域范围较大，系统CC2530增加RFX2401C射频前端以提高节点间的传输距离，将RFX2401C自身特点与CC2530结合。RFX2401C集成PA、LNA、收发开关电路等，提供服务所需的射频功能[10]。CC2530与RFX2401C的连接电路如图2所示。

  

2.1  采集节点设计

采集节点负责环境参数的采集与传输，选用AM2306温湿度传感器和GY?30数字光强检测模块分别对湿度、光照强度进行采集。AM2306数字温湿度传感器有響应快、抗干扰能力强、功耗低等优点[11];光照强度的采集方面考虑对光源的影响小、宽范围和高分解的要求，选择I2C总线的GY?30数字光模块，内部采用BH150FVI，测量范围[12]为1～65 535 lux。采集节点的电路设计如图3所示。

2.2  控制节点设计

控制节点负责当环境达到病变阈值时（阈值指霜霉病侵染与传播的必要环境条件所对应的参数）：初始阈值设置为湿度大于90%且光强[13]小于10 lux，通过协调器节点下发补光指令，使控制节点开启以破坏环境条件实现智能防控。控制节点由CC2530、继电器、高聚光灯具、电机与驱动模块和机械链路设备等组成，见图4。

照明设备是采用2个高聚光灯，照射高度提至2 m，照射距离20 m左右，电机带动机械链路进行旋转式补光，照射面积约为350 m2，为避免在旋转过程中发生电线扭曲漏电等，电机旋转顺时针转一圈后逆时针旋转一圈，保证360°全方位照射。控制节点收到补光指令后，先进行防误判断：若正处于执行20 min补光防控过程中，则放弃该指令且不再接收重复指令，直至完成补光且休整5 min后进入了等候状态，继续轮询接收和执行补光指令以实现智能防控。

2.3  协调器节点设计

协调器节点是系统的关键，除了组建ZigBee网络、接收采集数据和下发补光指令外，协调器节点还与GPRS模块连接，实现监控网络与远程监控中心的数据交互，负责上传数据和接收在线阈值决策命令。GPRS通信是一种基于TCP/IP协议的无线远程通信技术[14]，采用ATK?SIM900A，只需要10 s左右就能入网，成本低、访问速度快。协调器节点电路如图5所示。

3  系统软件设计

3.1  下位机软件设计

环境监控网络中节点的软件均是基于IAR Embedded Workbench 8.10集成开发环境、TI公司的ZigBee协议栈开发。由于系统节点多、数据量大，单纯的数据转发不仅增加流量费用还会造成通信堵塞，因此系统对采集数据进行整合，然后再与病变阈值比对判定是否生成对应的防控指令，增加了系统防控有效性和准确性。

数据整合的主要流程分3个步骤：

1） 收集采集数据。将处于同一个监控单元内各采集节点数据收集，并将每个监控单元记作System_N（N=1，2，…）予以区分;

2） 剔除异常值。倘若存在某一值与单元内其他采集节点数据误差大于20%，那么将该点直接标定为异常值，将其剔除;

3） 求均值。所剩数据求其平均值，结果即为整合数据。

下位机软件设计流程如图6所示。

3.2  基于C/S的远程监控中心软件设计

基于C/S的远程监控中心，是采用TCP/IP协议的 Socket 套接字多线程通信技术开发，服务器端和客户端软件均采用C#编程语言在Visual Studio 2013平台实现，提供了处理数据库操作的接口，如：ODBC，OLE DB， ActiveXDataObject（ADO）等[15]。在WinForm应用程序开发中，若程序执行批量计算或大量文件传输时，用户会被锁定，将无法与程序进行交互，出现“假死”状态。针对出现的这种情况，可以通过两种方法解决，一种直接采用BackfgroundWorker控件;另外还可以使用线程委托方法解决。

4  系统测试与结果

系统在西北农林科技大学试验示范站对通信质量、测量精度、葡萄霜霉病防控性能等进行测试。为测试系统通信质量与距离的关系，采用2个ZigBee节点在0～350 m不同距离下进行数据传输，结果如表1所示。当测试距离小于250 m时，丢包率低于4.6%，因此，系统添加的RFX2401C单元增加了通信距离，满足应用需求。

[丢包率=发送数据包数-实收数据包数发送数据包数×100%]

为测试系统的测量精度，采用4个采集节点和1个协调器节点。采集节点每15 min进行采集并上报协调器节点，其通过RS 232与本地PC相连，打开串口调试助手记录存储;另外采用HTC?1湿度计、TES?1332A照度计同时测量实际湿度和光强。系统与实测数据对比，结果如表2所示。已知HTC?1湿度计测量精度为±5%，TES?1332A照度计测量精度为±3%～±4%。 经过数据分析，系统测量的湿度和光照强度的最大相对误差分别为2.42%和4.02%，因此系统测量精度基本满足应用要求。

为测试系统对葡萄霜霉病的防控性能，将大棚第1～5排作为对照组（自然生长）、第6～10排作为试验组（采用本系统防控培养），将4个采集节点放在第6，7，9，10排，控制节点放置在第8排中间进行智能防控。经两个月测试，针对标记植株的图片比对如图7所示，图7b）未见叶片感染葡萄霜霉病菌，且葡萄植株叶片和幼果长势良好;而图7a）葡萄叶片明显出现霜霉病侵染症状。

尤其是生长在采光不足、阴冷潮湿的环境下，在叶片背面出现大面积类似霜状的白色病菌，葡萄幼果变软、脱落现象。因此，本系统对于防控葡萄霜霉病针对性强，具有一定防控作用。远程客户端界面见图8。

5  结  语

本文设计并实现基于ZigBee和云平台的葡萄霜霉病防控系统，通过实时采集环境数据跟病变阈值比对实现智能防控。经测试发现，系统的通信距离远、信号稳定、测量精度高、能有效防控葡萄霜霉病的发生，以及远程监控软件功能丰富，为目前葡萄霜霉病的防控提供了有效可行的解决方案，具有一定的市场推广和应用前景。

注：本文通讯作者为来智勇。

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