CN113325761A - 一种基于深度学习的植株生长期识别控制系统及其识别控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于深度学习的植株生长期识别控制系统及其识别控制方法，述系统包括上位机、下位机、继电器和控制设备，控制设备包括执行器和控制单元，控制设备还可以是使用PLC开发平台或单片机开发平台的具有控制性能和方法的下位机硬件设备；当环境参数不合理时或植株病虫害识别系统识别到病虫害，云端会获得相应故障响应信息，告知用户发生对应故障。与已有技术相比，本发明弥补了在植株种植过程中依靠过多专家经验和人工控制的不足，控制周期可以设定在100ms，具有较好的人机交互能力。
Description
技术领域
本发明属于深度学习，硬件设计领域，具体地，涉及一种基于深度学习的植株生长期识别控制系统及其识别控制方法。
背景技术
目前的温室控制系统主要是基于人工经验和固定的参数设置，缺少针对植株设计的科学算法，本设计弥补这方面空白，运用深度学习方法进行生长期识别后获取植株合理生长参数。
发明内容
本发明增加了针对植株设计的科学算法，运用深度学习方法进行生长期识别后获取植株合理生长参数。
本发明是通过以下方案实现的：
一种基于深度学习的植株生长期识别控制系统，所述系统包括上位机、下位机、继电器和控制设备；
所述上位机使用树莓派，所述下位机使用菲尼克斯PLCAXF2152控制器；
所述树莓派通过RS485通信接口和所述PLCAXF2152控制器的BPSE4模块背板连接；
所述BPSE4模块背板通过D016数字输出模块与控制设备连接。
进一步地，所述控制设备包括多个执行器和与执行器相对应的执行器控制单元，所述执行器包括加热器、加湿器和补光灯；通过控制设备对温室环境变量进行调整，所述温室环境变量包括温度、湿度和灯光强度。
进一步地，所述控制设备还可以是使用PLC开发平台或单片机开发平台的具有控制性能和方法的下位机硬件设备。
一种应用于基于深度学习的植株生长期识别系统的控制方法，
所述识别控制方法为：
步骤一、云端数据平台发出控制指令，本地硬件摄像头拍摄植株图片；
步骤二、图片上传至云端数据平台，云端数据平台调用训练好的模型来识别植株的生长期；
步骤三、将生长期数据传输至上位机，上位机完成生长期参数判断，发出控制指令；
步骤四、下位机接收控制指令，通过控制设备完成指令。
进一步地，所述上位机使用MODBUS协议控制所述下位机；
系统上位机主循环初始化后先判断云端有无控制指令，当存在控制指令时，如当前控制指令为直接控制指令，则启动对应的执行器控制单元，启动成功则开始下一轮循环，失败则报警；
当检测到控制指令为生长期识别指令或没有检测到控制指令时，判断当前环境参数是否合理，合理则开始下一轮循环，不合理则开启对应的执行器控制单元，启动成功则开始下一轮循环，失败则报警；
当检测到控制指令为病虫害识别指令时，直接报警。
进一步地，所述直接控制指令通过MODBUS协议写入寄存器，来完成控制设备的开通与关断，所述直接控制指令包括调整温度、调整湿度和调整亮度。
本发明有益效果
本发明的弥补了在植株种植过程中依靠过多专家经验和人工控制的不足，控制周期可以设定在100ms，具有较好的人机交互能力。
附图说明
图1为本发明的软件执行的流程图；
图2为本发明的硬件连接部分示例图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于深度学习的植株生长期识别控制系统，所述系统包括上位机、下位机、继电器和控制设备；
所述上位机使用树莓派，所述下位机使用菲尼克斯PLCAXF2152控制器；
所述树莓派通过RS485通信接口和所述PLCAXF2152控制器的BPSE4模块背板连接；
所述BPSE4模块背板通过D016数字输出模块与控制设备连接。
进一步地，所述控制设备包括多个执行器和与执行器相对应的执行器控制单元，所述执行器包括加热器、加湿器和补光灯；通过控制设备对温室环境变量进行调整，所述温室环境变量包括温度、湿度和灯光强度。
进一步地，所述控制设备还可以是使用PLC开发平台或单片机开发平台的具有控制性能和方法的下位机硬件设备。
本发明提出的识别系统的识别控制方法
所述识别控制方法为：
步骤一、云端数据平台发出控制指令，本地硬件摄像头拍摄植株图片；
步骤二、图片上传至云端数据平台，云端数据平台调用训练好的模型来识别植株的生长期；
步骤三、将生长期数据传输至上位机，上位机完成生长期参数判断，发出控制指令；
步骤四、下位机接收控制指令，通过控制设备完成指令。
进一步地，所述上位机使用MODBUS协议控制所述下位机；主程序使用树莓派的Python包调用modbus_tk等MODBUS协议工具包控制下位机平台；同时在程序中通过本地部署或云端节点的服务请求获取植株深度学习模型的输出。
系统初始化部分参数由专家经验确定给出不同植株的参数范围，如表1：
表1
系统上位机主循环初始化后先判断云端有无控制指令，当存在控制指令时，如当前控制指令为直接控制指令，则启动对应的执行器控制单元，启动成功则开始下一轮循环，失败则报警；
当检测到控制指令为生长期识别指令或没有检测到控制指令时，判断当前环境参数是否合理，合理则开始下一轮循环，不合理则开启对应的执行器控制单元，启动成功则开始下一轮循环，失败则报警；
当检测到控制指令为病虫害识别指令时，直接报警。
进一步地，所述直接控制指令通过MODBUS协议写入寄存器，来完成控制设备的开通与关断，所述直接控制指令包括调整温度、调整湿度和调整亮度。如：加热器获得开通指令时直接上电加热模块，开始加热。
以上对本发明所提出的一种基于深度学习的植株生长期识别系统及方法，进行了详细介绍，本文中应用了数值模拟算例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种基于深度学习的植株生长期识别控制系统，其特征在于：所述系统包括上位机、下位机、继电器和控制设备；
所述上位机使用树莓派，所述下位机使用菲尼克斯PLC AXF2152控制器；
所述树莓派通过RS485通信接口和所述PLC AXF2152控制器的BP SE4模块背板连接；
所述BP SE4模块背板通过D016数字输出模块与控制设备连接。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述控制设备包括多个执行器和与执行器相对应的执行器控制单元，所述执行器包括加热器、加湿器和补光灯；通过控制设备对温室环境变量进行调整，所述温室环境变量包括温度、湿度和灯光强度。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述控制设备还可以是使用PLC开发平台或单片机开发平台的具有控制性能和方法的下位机硬件设备。
4.一种如权利要求1所述的识别系统的识别控制方法，其特征在于：
所述识别控制方法为：
步骤一、云端数据平台发出控制指令，本地硬件摄像头拍摄植株图片；
步骤二、图片上传至云端数据平台，云端数据平台调用训练好的模型来识别植株的生长期；
步骤三、将生长期数据传输至上位机，上位机完成生长期参数判断，发出控制指令；
步骤四、下位机接收控制指令，通过控制设备完成指令。
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于：
所述上位机使用MODBUS协议控制所述下位机；
系统上位机主循环初始化后先判断云端有无控制指令，当存在控制指令时，如当前控制指令为直接控制指令，则启动对应的执行器控制单元，启动成功则开始下一轮循环，失败则报警；
当检测到控制指令为生长期识别指令或没有检测到控制指令时，判断当前环境参数是否合理，合理则开始下一轮循环，不合理则开启对应的执行器控制单元，启动成功则开始下一轮循环，失败则报警；
当检测到控制指令为病虫害识别指令时，直接报警。
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于：所述直接控制指令通过MODBUS协议写入寄存器，来完成控制设备的开通与关断，所述直接控制指令包括调整温度、调整湿度和调整亮度。
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