光电信息技术在农业智能化生产中的应用
2024-06-20崔冰冰
崔冰冰
摘要:随着科技的不断发展和农业生产需求的不断增加,农业智能化生产已经成为现代农业的重要发展方向。光电技术作为一种先进的信息技术,具有广泛的应用前景和巨大的潜力。文章详细分析了光电技术设计在农业智能化生产中的应用,并重点探讨了相关信息技术在农业机械和农作物病害防治等方面的应用,以期为推动农业现代化和提高农业生产效益提供参考。
关键词:光电;信息技术;农业机械;病害防治
文章编号:1674-7437(2024)01-0046-03 中国图书分类号:S12 文章标识码:A
随着全球人口的不断增长和农业资源的消耗,农业生产面临着诸多挑战,如土地资源稀缺、气候变化的影响、农产品质量与安全的要求等,传统的农业生产方式已经难以满足人们对高效、可持续农业的需求。因此,农业智能化生产成为解决这些问题的重要途径。在农业智能化生产中,除了传统的生物技术、土壤改良技术以外,还涉及机械、电子、能源和规划等诸多领域的关键技术。光电信息技术是利用光电子器件和光电子技术,将光学和电子技术相结合,实现信息感知、传输和处理的一种重要的信息技术,其具有高精度、高效率的数据采集和处理能力,为农业生产提供了新的思路和方法,在农业智能化生产中发挥着重要作用。文章主要对光电技术中涉及的视觉系统、监测系统和控制系统进行论述,并着重分析了光电信息技术在农业机械和农作物病害防治中的应用情况,以期推动实现农业生产的精准化、高效化和可持续发展,提高农产品的产量和品质,促进农业现代化和农村经济发展[1-2]。
1 光电信息相关系统
本章主要对光电信息技术联系最为紧密的视觉系统、监测系统和控制系统进行论述,对相关概念、主要原理和常见应用进行重点分析。
1.1视觉系统
光电视觉系统是基于光电传感器和图像处理算法的视觉监测和分析技术系统。如图1所示,该技术利用光电传感器将光信号转化为电信号,并通过光学系统将光线聚焦在感光元件上,形成图像,并通过图像处理算法对图像进行分析和处理,提取出目标物体的特征和信息(见图1)。光电传感器可以根据物体的光反射、光透射或光散射等方式感知物体,具有高分辨率、高灵敏度和快速响应的特点。该系统目前广泛应用于机器视觉、自动驾驶、智能安防等领域,可以实现目标物体的识别、跟踪、测量和判断,为各行业提供了强大的视觉信息处理技术[3]。
在农业上,光电视觉系统应用光电测距仪可以用于测量农作物的高度、距离和路径等,以实现精准的农机作业和农田管理。例如,李小军(2023)[4]将温室番茄穴盘苗作为研究对象,开展了基于机器视觉的穴盘苗生长质量检测,并在质量检测基础上进行补苗移栽路径规划研究,当系统开始工作时,待检测穴盘苗经传送进入视觉处理装置,光电传感器检测到穴盘经过,发送电信号触发相机抓拍,采集穴盘苗原始彩色图像并储存在PC机指定地址,随后图像处理算法读取储存的穴盘苗图像进行快速处理,完成幼苗生长状态检测任务。
1.2监测系统
光电监测系统是一种通过光电传感器、光学成像和信号处理等技术,对被监测对象进行实时监测和控制的系统。其原理是利用光信号的传感、测距、控制和识别等功能,对被监测对象的特征和状态进行实时监测和分析,从而实现对其进行精准的控制和管理。常见的光电监测系统包括无损监测技术在桥梁工程中的应用、光电监测技术的五个重要组成部分、虹膜技术在安防等领域的应用等。该系统的应用领域广泛,能够提高工作效率和准确性,保障设备和人员的安全。农业上,光电传感器可以用于测量光照强度、温度和湿度等环境参数,以实现精准的农作物管理和调控。沈楷程(2022)[5]研发了光谱技术的温室辣椒精准灌溉系统,该学者分析干旱胁迫下植株Fv/Fm变化规律的基础上,通过光谱分析筛选与Fv/Fm高度相关的特征波段,开发监测装置,构建基于植株生长需求的灌溉决策模型,搭建温室植株灌溉系统,探索结合作物生长需求的精准灌溉控制方法。
如图2所示,温室辣椒精准灌溉系统包含4G通信电路、电磁阀控制电路、电源电路、单片机及传感器接口电路的电磁阀控制器,能够结合空气湿度、土壤含水率及叶片信息实现植株自动化智能灌溉(见图2)。
1.3控制系统
光电控制系统是将光电传感器与控制器相结合,通过光信号的判断和处理,控制相关设备或系统的运行状态和参数调节。光电技术在控制系统中的应用可以提高系统的感知能力、控制精度和自动化程度,广泛应用于工业自动化、智能制造和智能控制等领域。在农业生产上,光电控制系统可以用于实现自动化的农业作业和设备控制,如智能灌溉系统的自动调节、苹果自动化采摘装置等。
甄畅(2022)[6]设计出一套既能识别又能控制的棉花打顶控制系统,如图3所示,该系统以光电识别传感器为高度识别模块,并围绕光电识别模块展开整个系统的设计。该系统是由检测装置(棉株高度检测装置和打顶刀具升降高度检测装置)、信号处理模块、信息放大模块、电磁控制集成阀块、打顶执行装置、识别架总成、切割装置等组成(见图3)。
2 光电信息技术在农业机械中的应用
光电技术在农业机械中的应用非常广泛。通过光电传感器、光电测距仪和光电控制系统的应用,可以实现对农作物的自动化作业和精准管理,提高农业生产的效率和质量,提高农机设备的自动化程度和安全性能,减少人工操作,降低劳动强度和事故风险,推动农业机械的智能化和可持续发展。在农业机械中,光电传感器可以用于检测和控制农作物的生长状态和机械设备的工作状态。例如,光电传感器可以用于检测农作物的高度、颜色和成熟度,从而实现自动化采摘和分类农作物。如智能化收割机通过摄像头和传感器,可以实时监测农田的作物成熟度和收割情况,结合图像处理和数据分析技术,可以调整收割机的工作速度和刀具的高度,实现精准收割,提高收割效率和农产品的品质。同时,光电传感器还可以用于检测农机设备的工作状态,如转速、温度和压力等,以实现设备的自动控制和故障检测。如智能化播种机可以实时检测土壤的质地、湿度和营养状况,结合图像处理和数据分析技术,可以调整播种深度、播种密度和行间距等参数,实现精准播种,提高播种效果和农作物的产量。
此外,在农业机械中,光电控制系统可以用于实现自动化的作业控制和安全监测。例如,在喷洒机械中,光电控制系统可以根据作物的生长情况和病虫害的发生情况,自动调整喷洒药剂的剂量和喷洒范围,实现精准的病虫害防治。同时,光电控制系统还可以用于监测农机设备的工作状态和安全性能,如监测传动系统的转速和温度,以及监测农机设备的运行状态和故障情况,提高农机设备的可靠性和安全性。除以上两点以外,在农业机械中,内置的光电测距仪可以用于测量农作物的高度和距离,实现精准的农机作业。例如,在水稻、小麦等收割机械中,光电测距仪可以测量作物的高度和密度,调整刀具的高度和间距,实现高效的收割作业。在棉花采摘机械中,可以在分析田间棉株的高度性状、物理性状、采摘应力的基础上,又加以分析棉花在棉株的实际高度及相邻棉株之间的高度差[7-9]。
3 光电信息技术在农作物病害防治中的应用
在农作物病害防治中,光电技术被广泛应用,例如在农田中安装摄像头和传感器,可以实时监测农作物的生长状态和病害的发生情况。摄像头可以拍摄农作物的图像,通过图像处理和分析技术,可以对病害进行识别和分类。传感器可以监测农作物的环境参数,如温度、湿度、光照等,通过与病害的关联分析,可以预测病害的发生和传播趋势。这些信息可以为农民提供及时的防治建议和措施,减少病害对农作物的危害,通过数据分析和模型建立,为农民提供病虫害防治的决策支持。通过收集和分析病虫害的历史数据、环境数据和农作物数据,可以建立病虫害发生的模型和预测模型,为农民提供科学的防治方案和措施,提高防治效果和农作物的产量和品质。
此外,通过光谱技术,可以对农作物的叶片、果实等进行光谱扫描和分析,以获取农作物的生理信息和病害特征。不同的病害会导致农作物叶片的光谱特征发生变化,通过分析这些变化,可以及时发现病害的存在和发展趋势。同时,光谱技术还可以用于病害的诊断和鉴定,通过与已知病害的光谱特征进行对比,可以确定病害的类型和程度,为农民提供精准的防治措施。例如,利用光电信息技术,可以使用智能化的喷洒机器人。通过摄像头和传感器实时监测病虫害的发生情况和农田的作物生长状态,结合图像识别和数据分析技术,可以调整喷洒药剂的剂量和喷洒范围,实现精准喷洒,提高防治效果和农产品的质量。无人机配备了高分辨率的摄像头和传感器,可以对大面积农田进行快速扫描,通过无人机获取的图像和数据,可以对农作物的生长状态和病害的发生情况进行全面的监测和分析,为农民提供全面的病害防治信息和决策支持[10-11]。
通过应用光电技术,可以实现农作物的自动化管理和精准作业,提高农业生产的效率和质量。同时,光电技术还可以提高农机设备的自动化程度和安全性能,减少人工操作的需求,降低劳动强度和事故风险,推动农业智能化生产的可持续发展。
4 结束语
光电技术在农业智能化生产中具有重要的应用价值,对于推动农业现代化和提高农业生产效益具有重要意义。
参考文献:
[1]简川.光电检测与视觉设计在农机化数字设计中的应用[J].农机化研究,2020,42(11):219-223.
[2]王在满,裴娟,何杰,等.水稻精量穴直播机播量监测系统研制[J].农业工程学报,2020,36(10):9-16.
[3]叶瑞涛,熊正烨,李永强,等.光电技术在农业工程中的应用与展望[J].农业工程,2021,11(01):40-45.
[4]李小军.基于视觉检测的穴盘苗移栽路径规划研究[D].石河子:石河子大学,2023.
[5]沈楷程.基于光谱技术的温室辣椒精准灌溉系统研发[D].咸阳:西北农林科技大学,2022.
[6]甄畅.基于光电识别的棉花打顶机控制系统的研究[D].长春:吉林农业大学,2021.
[7]张境锋.基于视觉检测的苹果采摘机器人路径规划方法研究[D].镇江:江苏科技大学,2022.
[8]程磊.基于光谱和图像融合的烟梗分选控制系统设计[D].南京:南京林业大学,2023.
[9]魏玲,郭彦婷.基于ZigBee的灌溉管道泄漏监测系统的设计[J].中国农机化学报,2014,35(03):234-238.
[10]李润涛,王宪良,姚艳春,等.播种机智能检测技术研究[J].中国农机化学报,2022,43(05):93-101.
[11]郭广东.玉米污染籽粒光电检测技术研究及应用[D].郑州:河南工业大学,2022.