CN112450184A - 一种无人机灌溉装置及灌溉方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机灌溉装置，包括：主体框架；锂电池；散热风扇；多个旋翼支撑臂，旋翼支撑臂环向设于主体框架四周；灌溉水箱，灌溉水箱设于主体框架下方且与主体框架可拆卸式连接，灌溉水箱的侧壁设有红外扫描仪；喷雾管；多个喷雾嘴，喷雾嘴等间距设于喷雾管下方且与喷雾管连通。该无人机灌溉装置通过多旋翼的设置使其飞行稳定，其多喷嘴的设置也能使得该装置喷洒均匀、增加了喷洒的面积，太阳能电池板的设置增加了其续航能力。且该装置可通过红外扫描仪和温度传感器，获得农作物冠层温度和农作物环境温度，通过神经网络模型的学习获得该区域农作物是否需要灌溉的信息，进而实现有效精准灌溉的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及农业灌溉的技术领域，具体涉及一种无人机灌溉装置及处理方法。
背景技术
当下无人机在各种行业中得到了越来越广泛的应用，用于农业的植保无人机也越来越多，它们多用于喷洒农药或灌溉水，以促进农业生产，降低人力成本。现有农业灌溉用无人机只能通过人为遥控进行喷洒，无法根据农作物所处环境的实际情况进行自动、精准的灌溉。
发明内容
本发明的目的提供一种无人机灌溉装置，解决上述现有技术问题中的一个或者多个。
根据本发明的一种无人机灌溉装置，包括：
主体框架，所述主体框架为笼状结构，所述主体框架顶部安装有太阳能盖板，所述主体框架侧面安装有多个太阳能侧板；
锂电池，所述锂电池安装于所述主体框架内，所述锂电池与所述太阳能盖板和所述太阳能侧板电连接；
散热风扇，所述散热风扇安装于所述主体框架的顶部且位于所述主体框架内，所述散热风扇包括多个叶片以及驱动所述叶片转动的第一电机；
多个旋翼支撑臂，所述旋翼支撑臂环向设于所述主体框架四周且与所述主体框架固定连接，每个所述旋翼支撑臂端部安装有旋翼以及驱动所述旋翼转动的第二电机；
灌溉水箱，所述灌溉水箱设于所述主体框架下方且与所述主体框架可拆卸式连接，所述灌溉水箱的侧壁设有红外扫描仪；
喷雾管，横向设置于所述灌溉箱体的下方且与所述灌溉箱体连通；
多个喷雾嘴，所述喷雾嘴等间距设于所述喷雾管下方且与所述喷雾管连通。
在一些实施方式中，旋翼包括桨毂、数片桨叶以及旋翼轴构成，所述旋翼轴垂直固定于所述旋翼支撑臂，所述桨毂安装在所述旋翼轴上，所述桨叶环向设于所述桨毂的四周。
在一些实施方式中，灌溉水箱内设有若干搅拌螺杆以及驱动所述搅拌螺杆转动的第三电机。
在一些实施方式中，还包括控制单元，每个所述喷雾嘴设有喷嘴阀，所述控制单元分别于所述第一电机、第二电机、第三电机、红外扫描仪以及喷嘴阀电连接，所述锂电池用于所述控制单元、第一电机、第二电机、第三电机、红外扫描仪以及喷嘴阀供电。
在一些实施方式中，还包括温度传感器，所述温度传感器设于所述灌溉水箱的外侧壁，所述控制单元与所述温度传感器电连接。
在一些实施方式中，控制单元为单片机。
根据本发明的一种无人机灌溉方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过红外扫描仪获得图像信息，所述图像信息为农作物的所在区域土壤的红外图像信息，通过红外图像信息获得所述农作物的冠层温度数据；
通过温度传感器获得温度数据，所述温度数据为农作物的环境温度数据；
将所述冠层温度数据和环境温度数据输入分类模型，获得输出信息，所述输出信息包括第一输出结果和第二输出结果，所述第一输出结果为所述区域农作物不需要灌溉，所述第二输出结果为所述区域农作物需要灌溉；
根据输出信息，通过无人机灌溉装置对该区域农作物进行处理。
其中，通过红外图像信息获得所述农作物的冠层温度数据，为本领域技术人员的公知常识，具体包括：首先，运用FLIR Tools将所有图像中全部像素点所对应的温度导出到Excel中，再利用MAtlab R2012b软件将红外温度RGB图像转化为8-bit320×240像素的灰度图像，其对应了0-255个灰度级别，并利用不同的灰度及来确定冠层范围。根据冠层范围，确定最适宜的冠层像素点，进而计算所有像素点的平均温度值作为冠层温度。
在一些实施方式中，分类模型通过多组训练数据训练获得，每一组训练数据包括：农作物冠层温度、农作物环境温度以及对应的土壤水分。
其中，土壤水分的测定包括：在农作物所在区域的土壤10、20、40以及80cm土层中安装湿度传感器，通过数据采集器自动记录各土层深度的土壤含水量，设定每1min采集1次，每10min输出1组平均值，从而得到某时间段对应的土壤含水量。根据土壤含水量从而判定该区域农作物的干旱等级，从而判定该区域的土壤是否需要进行灌溉。该分类模型可以通过输入农作物冠层温度和农作物环境温度，获得所述区域农作物是否需要灌溉的输出结果。
具体的，分类模型为神经网络模型，该神经网络模型即机器学习中的神经网络模型，神经网络是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述、简单地说，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将所述农作物冠层温度和农作物环境温度输入神经网络模型，则输出对应的该区域农作物是否需要灌溉的信息。更进一步而言，训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据包括农作物冠层温度、农作物环境温度以及对应的土壤水分，将农作物冠层温度和农作物环境温度输入神经网络模型中，该神经网络模型输出的土壤是否需要灌溉的信息，判断该输出信息和根据土壤水分信息对应的土壤干旱等级是否一致，如一致，进行下一组数据的监督学习；如果输出信息和和根据土壤水分信息对应的土壤干旱等级不一致，则该神经网络模型进行自我修正、调整，直至获得的输出信息和根据土壤水分信息对应的土壤干旱等级一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当该神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对该神经网络模型的监督学习，进而使得该神经网络模型处理输入数据更加准确，进而使得输出的该区域农作物是否需要灌溉的信息更加准确，进而实现有效精准灌溉的技术效果。
有益效果：本发明的无人机灌溉装置通过多旋翼的设置使其飞行稳定，其多喷嘴的设置也能使得该装置喷洒均匀、增加了喷洒的面积，太阳能电池板的设置增加了其续航能力。且该装置可通过红外扫描仪和温度传感器，获得农作物冠层温度和农作物环境温度，通过神经网络模型的学习获得该区域农作物是否需要灌溉的信息，进而实现有效精准灌溉的技术效果。
附图说明
图1为本发明的一种无人机灌溉装置的结构示意图；
图2为本发明的一种无人机灌溉装置局部的结构示意图；
图3为本发明的一种无人机灌溉装置的灌溉水箱的剖视图。
具体实施方式
下面结合说明书附图1和2，对本发明进行进一步详细的说明。
一种无人机灌溉装置，包括：
主体框架10，所述主体框架10为笼状结构，所述主体框架10顶部安装有太阳能盖板11，所述主体框架10侧面安装有多个太阳能侧板12；
锂电池13，所述锂电池13安装于所述主体框架10内，所述锂电池13与所述太阳能盖板11和所述太阳能侧板12电连接；
散热风扇14，所述散热风扇14安装于所述主体框架10的顶部且位于所述主体框架10内，所述散热风扇14包括多个叶片以及驱动所述叶片转动的第一电机；
多个旋翼支撑臂20，所述旋翼支撑臂20环向设于所述主体框架10四周且与所述主体框架10固定连接，每个所述旋翼支撑臂20端部安装有旋翼以及驱动所述旋翼转动的第二电机21；
其中，旋翼包括桨毂22、数片桨叶23以及旋翼轴构成，所述旋翼轴垂直固定于所述旋翼支撑臂20，所述桨毂22安装在所述旋翼轴上，所述桨叶23环向设于所述桨毂22的四周；
灌溉水箱30，所述灌溉水箱30设于所述主体框架10下方且与所述主体框架10可拆卸式连接，所述灌溉水箱30的侧壁设有红外扫描仪31，且所述灌溉水箱30内设有若干搅拌螺杆32以及驱动所述搅拌螺杆32转动的第三电机；
喷雾管40，横向设置于所述灌溉箱体30的下方且与所述灌溉箱体30连通；
多个喷雾嘴41，所述喷雾嘴41等间距设于所述喷雾管40下方且与所述喷雾管40连通。
具体：第一电机的输出端与叶片通过减速器、联轴器连接，通过叶片的转动对锂电池进行散热；第二电机的输出端与旋翼通过减速器、联轴器连接，通过旋翼的转动控制无飞机的飞行；第三电机的输出端与搅拌螺杆通过减速器、联轴器连接，通过螺杆的转动对灌溉水箱的营养液或者农药进行搅拌，防止沉淀失去效用。
主体框架通过多跟支撑杆与上下盖板通过焊接等方式组成笼状结构，主体框架顶部通过螺栓安装有太阳能盖板，所述主体框架侧面通过螺栓安装有多个太阳能侧板，太阳能盖板和太阳能侧板均为外购的太阳能电池板，通过太阳能对锂电池进行充电，从而增加该无人机的续航能力。主体框架与灌溉水箱之间通过固定件连接，固定件的上端面与主体框架通过螺栓连接，固定件的下端面与与灌溉水箱通过螺栓连接。
其中，无人机优选八翼无人机，该无人机飞行更加稳定；喷嘴优选不锈钢喷雾喷嘴，能增加喷洒的面积。
为了实现智能化控制，还包括温度传感器和控制单元，温度传感器设于所述灌溉水箱30的外侧壁，每个所述喷雾嘴41设有喷嘴阀，所述控制单元分别于所述第一电机、第二电机21、第三电机、红外扫描仪31、温度传感器以及喷嘴阀电连接，所述锂电池13用于所述控制单元、第一电机、第二电机21、第三电机、红外扫描仪31以及喷嘴阀供电。
具体的，控制单元为单片机。
一种无人机灌溉方法，包括以下步骤：
通过红外扫描仪获得图像信息，所述图像信息为农作物的所在区域土壤的红外图像信息，通过红外图像信息获得所述农作物的冠层温度数据；
其中，通过红外图像信息获得所述农作物的冠层温度数据，为本领域技术人员的公知常识，具体包括：首先，运用FLIR Tools将所有图像中全部像素点所对应的温度导出到Excel中，再利用MAtlab R2012b软件将红外温度RGB图像转化为8-bit320×240像素的灰度图像，其对应了0-255个灰度级别，并利用不同的灰度及来确定冠层范围。根据冠层范围，确定最适宜的冠层像素点，进而计算所有像素点的平均温度值作为冠层温度；
通过温度传感器获得温度数据，所述温度数据为农作物的环境温度数据；
将所述冠层温度数据和环境温度数据输入分类模型，获得输出信息，所述输出信息包括第一输出结果和第二输出结果，所述第一输出结果为所述区域农作物不需要灌溉，所述第二输出结果为所述区域农作物需要灌溉；
其中，分类模型通过多组训练数据训练获得，每一组训练数据包括：农作物冠层温度、农作物环境温度以及对应的土壤水分；
具体的，分类模型为神经网络模型，该神经网络模型即机器学习中的神经网络模型，神经网络是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述、简单地说，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将所述农作物冠层温度和农作物环境温度输入神经网络模型，则输出对应的该区域农作物是否需要灌溉的信息。更进一步而言，训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据包括农作物冠层温度、农作物环境温度以及对应的土壤水分，将农作物冠层温度和农作物环境温度输入神经网络模型中，该神经网络模型输出的土壤是否需要灌溉的信息，判断该输出信息和根据土壤水分信息对应的土壤干旱等级是否一致，如一致，进行下一组数据的监督学习；如果输出信息和和根据土壤水分信息对应的土壤干旱等级不一致，则该神经网络模型进行自我修正、调整，直至获得的输出信息和根据土壤水分信息对应的土壤干旱等级一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当该神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对该神经网络模型的监督学习，进而使得该神经网络模型处理输入数据更加准确，进而使得输出的该区域农作物是否需要灌溉的信息更加准确，进而实现有效精准灌溉的技术效果；
根据输出信息，通过无人机灌溉装置对该区域农作物进行处理。
具体的，通过单片机程序控制无人机的第二电机，通过无人机旋翼的转动将无人机控制飞至待灌溉农作物的区域，通过红外扫面仪和温度传感器，获得农作物冠层温度和农作物环境温度，通过程序中的分类模型获得该区域农作物是否需要灌溉的信息，如果需要灌溉，单片机控制喷嘴阀打开，对所在区域农作物进行洒水或营养液；其中，根据实际情况打开第三电机，转动搅拌螺杆对沉淀的营养液或农药进行搅拌，防止沉淀后失去效用。
本发明的无人机灌溉装置通过多旋翼的设置使其飞行稳定，多喷嘴的设置也能使得该装置喷洒均匀、增加了喷洒的面积，太阳能电池板的设置增加了其续航能力。且该装置可通过红外扫描仪和温度传感器，获得农作物冠层温度和农作物环境温度，通过神经网络模型的学习，获得该区域农作物是否需要灌溉的信息，进而实现有效精准灌溉的技术效果。
本发明的以上仅是本发明的优选方式，应当指出，对于本领域普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干相似的变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种无人机灌溉装置，其特征在于，包括：
主体框架(10)，所述主体框架(10)为笼状结构，所述主体框架(10)顶部安装有太阳能盖板(11)，所述主体框架(10)侧面安装有多个太阳能侧板(12)；
锂电池(13)，所述锂电池(13)安装于所述主体框架(10)内，所述锂电池(13)与所述太阳能盖板(11)和所述太阳能侧板(12)电连接；
散热风扇(14)，所述散热风扇(14)安装于所述主体框架(10)的顶部且位于所述主体框架(10)内，所述散热风扇(14)包括多个叶片以及驱动所述叶片转动的第一电机；
多个旋翼支撑臂(20)，所述旋翼支撑臂(20)环向设于所述主体框架(10)四周且与所述主体框架(10)固定连接，每个所述旋翼支撑臂(20)端部安装有旋翼以及驱动所述旋翼转动的第二电机(21)；
灌溉水箱(30)，所述灌溉水箱(30)设于所述主体框架(10)下方且与所述主体框架(10)可拆卸式连接，所述灌溉水箱(30)的侧壁设有红外扫描仪(31)；
喷雾管(40)，横向设置于所述灌溉箱体(30)的下方且与所述灌溉箱体(30)连通；
多个喷雾嘴(41)，所述喷雾嘴(41)等间距设于所述喷雾管(40)下方且与所述喷雾管(40)连通。
2.根据权利要求1所述的一种无人机灌溉装置，其特征在于，所述旋翼包括桨毂(22)、数片桨叶(23)以及旋翼轴构成，所述旋翼轴垂直固定于所述旋翼支撑臂(20)，所述桨毂(22)安装在所述旋翼轴上，所述桨叶(23)环向设于所述桨毂(22)的四周。
3.根据权利要求1所述的一种无人机灌溉装置，其特征在于，所述灌溉水箱(30)内设有若干搅拌螺杆(32)以及驱动所述搅拌螺杆(32)转动的第三电机。
4.根据权利要求1至3中任一权利要求所述的一种无人机灌溉装置，其特征在于，还包括控制单元，每个所述喷雾嘴(41)设有喷嘴阀，所述控制单元分别于所述第一电机、第二电机(21)、第三电机、红外扫描仪(31)以及喷嘴阀电连接，所述锂电池(13)用于所述控制单元、第一电机、第二电机(21)、第三电机、红外扫描仪(31)以及喷嘴阀供电。
5.根据权利要求4所述的一种无人机灌溉装置，其特征在于，还包括温度传感器，所述温度传感器设于所述灌溉水箱(30)的外侧壁，所述控制单元与所述温度传感器电连接。
6.根据权利要求4所述的一种无人机灌溉装置，其特征在于，所述控制单元为单片机。
7.一种无人机灌溉方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过红外扫描仪获得图像信息，所述图像信息为农作物的所在区域土壤的红外图像信息，通过红外图像信息获得所述农作物的冠层温度数据；
通过温度传感器获得温度数据，所述温度数据为农作物的环境温度数据；
将所述冠层温度数据和环境温度数据输入分类模型，获得输出信息，所述输出信息包括第一输出结果和第二输出结果，所述第一输出结果为所述区域农作物不需要灌溉，所述第二输出结果为所述区域农作物需要灌溉；
根据输出信息，通过无人机灌溉装置对该区域农作物进行处理。
8.根据权利要求7所述的一种无人机灌溉方法，其特征在于，所述分类模型通过多组训练数据训练获得，每一组训练数据包括：农作物冠层温度、农作物环境温度以及对应的土壤水分，其中，所述土壤水分对应所述区域农作物的干旱等级。
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- 2020-10-26 CN CN202011155582.2A patent/CN112450184A/zh active Pending
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