基于CC2630的农作物环境监测系统

张明岳，许冠芝

（西安工程大学电子信息学院，西安 710600）

1 引言

我国从古至今都是农业大国。中央一号文件连续多年聚焦解决“三农”问题，足以显现我国对农业的重视。农业的健康发展，支撑着社会其他行业的高速发展，关系到国家的长久繁荣稳定。袁隆平院士研发的杂交水稻极大改善了我国水稻产量问题，使得我国能够完成以极其稀少的耕地养活全世界五分之一以上人口这样的壮举[1]。然而，在农业发展中，还有多种多样的问题在现实中依然存在，比如水资源匮乏问题和病虫害危害问题。对于水资源匮乏问题，已有学者和研究人员开展了智慧灌溉技术的研发工作。在此，将农作物病虫害问题作为主要研究重点。

就病虫害防治问题而言，病虫害越早被发现就越能挽救农业损失。因此，对农作物区域进行实时监测非常重要。随着技术的发展，通过视频拍摄技术直接获取病虫害图像信息，再通过作物图像信息进行病虫害种类的诊断是非常便利、高效且日渐成熟的技术。目前，图像监测系统已成为现代农业防治的重要手段之一[2]。在此，基于视频技术设计一种监测系统，用于采集相关环境信息及最重要的图像信息。

2 农作物监测系统主要功能

所设计的农作物监测系统主要分为两个部分：第一部分为视频监测，通过高清摄像头对农作物区域进行实时监控，通过采集农作物图像信息进行分析，判断是否有病虫害发生；第二部分为环境数据采集，通过相关传感器采集环境因素，根据环境因素变化辅助监测农作物病虫害的发生、发展程度。

基于这两个模块，监测系统主要有如下功能：

1）病虫害生长环境信息采集

由病虫害监测研究现状的概况可知，多数研究者都发现了农作物的生长环境信息与病虫害的发生具有密切联系[3]。因此本设计针对农作物的生长环境信息进行数据采集，以辅助监测病虫害的发生。结合实际情况及已有的研究结论，设计将主要进行采集的环境信息为：空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、光照强度、二氧化碳浓度。

2) 农作物整体视频图像采集

仅仅参考农作物的环境信息不能直观反应出农作物是否发生病虫害，更为直观的方法是使用视频监控设备通过高清摄像头对农作物整体环境实时拍摄，实现对农作物种植区的可视化以及对园区的实时监测。

3) 数据存储

无论是生长环境数据还是视频数据，都需要一定的存储空间进行存储。为了确保数据的准确性以及抗干扰性，还需要定期对数据进行备份以保障数据的安全可靠及可回溯性。

4) 数据传输

采集到的数据必须经过可靠的传输线路，保障数据在传输过程中不受干扰或者丢失。现有的移动通信网络和光纤专用网络都能满足技术上的要求，可为农作物监测系统提供必要的通信条件。

3 系统设计

系统整体架构及功能如图1 所示。基于上述分析，为实现监测系统的功能需求，整个系统分为四个部分，分别为：传感器采集模块、数据传输模块、视频监测模块以及应用层服务模块。

图1 农作物监测系统整体架构图

3.1 传感器采集模块设计

传感器采集模块设计主要需考虑传感器的选型以及如何将多个传感器连接在一起组成一个一体化的无线采集系统，最终实现对农作物生长环境信息的实时采集。

3.1.1 传感器选型

(1) 空气温湿度传感器

空气温湿度是影响农作物生长的重要环境因素之一。此处选用RS-WS-N01-2-*温湿度传感器，同时采集空气温度和湿度。该型产品为壁挂型，具备IP65 级防水防雨雪能力；输出信号类型为RS485，最远可通信2000 米；通讯采用标准Modbus 协议，支持二次开发。另外此产品还具有供电电压范围宽、测量精度高等特点。传感器实物如图2 所示。

图2 空气温湿度传感器实物图

(2) 土壤温湿度传感器

土壤所含水分是影响农作物病虫害发生的一个重要因素。土壤温度和湿度的数值将直接关系到农作物能否正常生长。此处选取RS-WS-N01-TR 型一体化土壤温湿度传感器，该产品功率为0.1W；温度范围-40℃～80℃，温度精度为±0.5℃；水分测量范围0～100%，水分精度为±3%；输出信号同样为RS485。传感器实物如图3 所示。

图3 土壤温湿度传感器实物图

(3) 光照强度传感器

光照强度是影响作物光合作用的重要参数之一。在此选用RS-GZ*-*-2 型光照度传感器。其供电电压为10～30V；光照强度量程0～20 万Lux；测量精度±7%；输出信号同为RS485（Modbus 协议）。这一产品具有测量范围宽、传输距离远、使用方便等优点。传感器实物如图4 所示。

图4 光照传感器实物图

(4) CO2浓度传感器

二氧化碳浓度也是影响农作物进行光合作用活动的另一个重要因素。在此选用RS-CO2*-*-2型二氧化碳传感器。该产品的供电电压为10～30V；CO2测量范围为400×10-6～5000×10-6；测量精度为±(40×10-6垣3%FS)；输出信号为RS485（Modbus 协议）。该型产品具有测量范围宽、传输距离远、使用方便等优点。传感器实物如图5 所示。

图5 二氧化碳浓度传感器实物图

3.1.2 一体化无线采集节点设计

一体化无线采集节点按照模块化原则，将所用到的传感器与射频模块集成一体，具有很强的可拓展性强，其硬件结构如图6 所示。

图6 一体化无线采集节点硬件结构示意图

其中，CC2630 是美国TI 公司的产品，内含一个32 位ARM Cortex-M3 内核，其主频高达48MHz，具有丰富的外设功能，包含128 kB Flash 和20 kB SRAM。它的双内核架构可改善整体系统的性能和功耗，非常适合连接外部传感器，可用于在系统其它部分处于睡眠状态的情况下自主收集数据[4]。整个一体化无线采集节点具有低功耗、高集成、可拓展的特点，非常适合设计中对于环境信息采集的需求。

3.2 视频监测模块设计

随着科技的发展，高清摄像技术已经非常成熟。目前高清摄像头的原生像素已能达到千万级别，在社会多个行业得到了广泛应用，例如道路违章拍照，小区、家庭、公共场所的监控，停车场的车辆识别等等[5]。该技术同样在农业生产领域得到了应用，农业视频监控正呈现高清化、网络化、集成化的发展。

为了能够全面监控病虫害，在农作物生长区域内，需要安装多路高清摄像头，多方位、多角度地对整个外部环境进行监测。基于光纤宽带高速传输监控视频信号，建立远程视频监测系统，农业工作者可以在电脑旁就能随时查看监测区域的状况。监测系统提供的回访功能使人员不必再受时间地点的约束，提高了生产管理效率，也方便记录及研究[6]。

考虑到识别系统对图像清晰度的较高要求，选用500W 高清摄像头进行区域监测。机器类型选择球机与枪机相结合的方式。多路安装，既拍摄整体环境，又针对农作物不同部位进行局部监控。一片种植区域计划安装5 路摄像头，分别拍摄：躯干、叶片、底部泥土、整体、空中。这样多角度对农作物进行监测，尽可能保障了对农作物监测的无死角。拍摄的视频数据采用数字硬盘录像机进行图像存储，通过光纤宽带接入总控中心。视频监测系统结构如图7 所示。

图7 视频监测与传输结构示意图

3.3 数据传输与存储模块

设计中采集系统和视频监测系统的数据传输采用无线加有线结合的方式进行。对于采集系统，采用无线传输方式，将采集到的信息进行电信号转化，通过ZigBee、3G/4G 无线网络通信方式传输到服务器端。视频数据由于采用的是高清摄像头，拍摄的视频文件较大，对带宽和处理能力有较高的要求，经综合考虑，采用光纤传输数据，保存到大容量硬盘中，再由PC 端对视频数据进行处理。

无线传输是由传感器集成的一体化无线采集节点、网关与无线网络等组成的。一体化采集节点与网关之间通过CC2630 模块发射的无线射频信号进行传输。CC2630 模块具有极高的接收灵敏度、强悍的抗干扰能力以及很低的功耗等优点[7]，能够满足对农作物生长环境监测的需求。最后将采集到的数据用大容量硬盘结合云端的方式进行存储，同时进行云端备份。

3.4 应用层服务模块

应用层服务系统主要是软件层面的服务。包括一体化采集节点的工作流程设计、以及视频采集数据的处理流程。

3.4.1 一体化采集节点工作流程设计

在采集农作物环境信息时，首先需要将CC2630模块进行初始化，然后向网关请求加入网络并获取ID 进行信息传输准备。当获取网络连接之后，进行环境数据采集。采集信息结束后进行信息发送。用户也可以主动激活休眠中的采集系统，立即结束休眠状态进行数据采集，也可中断正处于采集模式的系统，立即进入休眠状态。整个采集流程如图8 所示。

图8 一体化无线采集节点工作流程示意图

3.4.2 视频采集数据处理流程

监控视频保存于本地硬盘内，能够随时回放。而对于监控系统拍摄的图像的获取，此处预设为每1 小时获取一次，并将获取的图像保存到指定文件夹中。若发现病虫害，就缩短获取间隔为每半小时获取一次。也可以主动获取当前帧。获取间隔并非固定不变，可根据农作物种类和生长周期的不同灵活调整[8]。完整的图像获取流程如图9 所示。

图9 视频数据图像获取流程示意图

设计采用低功耗、拓展性强的CC2630 芯片实现一体式无线采集模块，方便后期种植者通过计算机查看农作物生长环境因子，推算农作物最适生长环境，进而调节农作物生长的影响因子，提高农作物产量。视频监控采用500W 高清摄像头多路拍摄农作物园区，光纤通信保证数据的实时传输不会延迟丢失。系统监控视频获取的部分图像如图10 所示，可代表该系统在现场应用中的实际效果。

图10 视频数据图像获取部分展示

4 结 束 语

本设计主要介绍了基于CC2630 农作物监测系统的硬件构建，对视频监控和环境数据采集两个部分作了详细阐述。从功能需求出发，介绍了各模块的构成、器件选取与实现过程。该系统已实际投入使用，在对农作物区域的实时监测和获取病虫害图像信息方面表现良好，各模块均能达到预期功能和实验目标。通过作物图像信息实现病虫害种类诊断，发挥了便利和高效的优势，对于科学指导病虫害防治和降低食品安全隐患具有重要意义。