TWI793051B - 菇類栽培物聯網監測系統與方法 - Google Patents

Abstract

本發明揭露一種菇類栽培物聯網監測系統與方法，其包括生長環境感測單元、生長狀態辨識模組、近端資訊處理單元、遠端資訊監控單元、菇類生長記錄模組及可視化圖表顯示模組。生長環境感測單元感測生長環境感測訊號。生長狀態辨識模組擷取菇類影像而獲得菇類之尺寸影像特徵。近端資訊處理單元處理生長環境感測訊號而轉換為生長環境數據，及將菇類之尺寸影像特徵輸入至資料庫中。可視化圖表顯示模組自資料庫中取得生長環境數據及尺寸影像特徵，並匹配及轉換為可視化圖表方式來顯示的圖表格式資料。菇類生長記錄模組沿著一時間軸以每一該預設間隔時間為一個檔案的方式依序將各該圖表格式資料及各該生長環境數據與該尺寸影像特徵彙集記錄為一生長檔案。使得終端裝置透過資訊通訊單元與遠端資訊監控單元資訊連結而可遠端接收該生長檔案。俾能藉由可視化生長環境圖表與物聯網分享等機能設置，以供遠端監控者以更為快速地解讀出菇類生長環境資訊，以營建出更為適合菇類栽種生長的環境。

Description

菇類栽培物聯網監測系統與方法

本發明係有關一種菇類栽培物聯網監測系統與方法，尤指一種可藉由可視化生長環境圖表物聯網分享等機能設置以供遠端監控者快速地解讀出菇類生長環境資訊的物聯網監測菇類栽培監控技術。

按，在台灣的食用菇產業從1909年起有了香菇段木人為栽種紀錄，截至目前已經有百年以上的發展歷史，而在國內種植之各式各樣的菇類當中，杏鮑菇在台灣起源於1996年，然而在短短十年內，杏鮑菇就已經取代金針菇成為產值第二高的菇種，於是不難發現杏鮑菇是唯一在近年產量仍保持成長且價格波動小之菇種。目前杏鮑菇與金針菇同樣是環境控制栽培的菇種，在自動化程度卻遠遠不及金針菇，原因包含一般業者是多數是以袋栽太空包進行生產，而非瓶栽式，其次是杏鮑菇相較其他菇種，自動化開發起步較晚，特別在採收流程這塊，而袋栽太空包的輪廓、尺寸相較於瓶栽的輪廓尺寸一致性低，以及台灣菌種商在國內數量佔比較少，主要以製包業者及栽培業者占大多數，凸顯出菌種少的問題，而這點也間接影響到杏鮑菇最終生成的外觀上，對於採收自動化有一定程度的影響。

此外，傳統的菇類產業，需要依靠大量的人力進行巡檢工作，庫房內的環境狹窄潮濕且庫房的數量眾多，若以傳統人力來進行巡檢工作，會耗費大量時間與人員配置；另外菇類於成熟時所擴散 的孢子，也會對菇農的呼吸道造成影響。若能將智慧農業應用在菇類產業上，將可大幅減低依賴人力的需求，並達到自動化生產的目標。

為實現自動化巡檢之目的，於是本申請人乃提出一件如發明證書第I719924號『菇類生長監控系統與方法』所示的專利，其包括巡檢自駕車、生長環境調控模組及中央控制單元。巡檢自駕車包括具有行走輪的動力驅行裝置、訊號處理單元、生長環境狀態感測模組及生長影像擷取模組。訊號處理單元控制巡檢自駕車沿著佈設在菇類栽培場域的地面通道上之預設巡檢路徑行走，依序抵達分佈在預設巡檢路徑上的巡檢停駐位置及停駐位置，並控制生長環境狀態感測模組及生長影像擷取模組分別感測即時菇類的生長環境狀態及菇類生長影像。中央控制單元接收處理菇類的生長環境狀態及菇類生長影像而分別於相應的即時栽培時間序列產生即時生長環境狀態參數及即時生長影像特徵參數，並將即時生長環境狀態參數、即時生長影像特徵參數與相應的基準菇類栽培時間序列之基準生長環境狀態參數及基準生長影像特徵參數比對，當比對結果之差異超過一預定範圍時，該中央控制單元控制啟動生長環境調控設備，以調節該菇類栽培場域的菇類生長環境狀態。

該專利雖然具備菇類栽培場域自動巡檢及依據生長狀態調節菇類生長環境等功能；惟，該專利並無可視化生長環境圖表及物聯網等功能設置，以致無法讓遠端操作人員可以快速地解讀出菇類生長環境資訊，致使較難以營建出更為適合菇類栽種生長的環境；不僅如此，該專利無法利用大數據收集、人工智慧框選及訓練，以致無法對庫房內的菇類進行生產數量的預測，致使較無法因應市場需求而加快或減緩菇類的生 長速度。

因鑑於目前尚無一種無可視化生長環境圖表與菇類產量預測結合物聯網的菇類栽培監控技術、專利或是論文的公開或是發表，因此，上述習知技術及前述專利確實皆未臻完善，仍然有再改善的必要性；緣是，本發明人乃積極投入研發，終而有本發明的研發成果產出。

本發明第一目的，在於提供一種菇類栽培物聯網監測系統與方法，主要是藉由可視化生長環境圖表與物聯網分享等機能設置，以供遠端監控者快速地解讀出菇類生長環境資訊，以營建出更為適合菇類栽種生長的環境。達成本發明第一目的所採用之技術手段，係包括巡檢自駕載具、近端資訊處理單元、生長環境感測單元、資訊通訊單元、遠端資訊監控單元及終端裝置。行走控制模組驅使巡檢自駕載具沿著自主巡邏路徑於地面通道行走及於各停駐位置停駐。生長環境感測單元隨著巡檢自駕載具感測生長環境狀態，並由訊號處理模組轉換處理為生長環境數據。遠端資訊監控單元包含菇類生長記錄模組及可視化圖表顯示模組，可視化圖表顯示模組將生長環境數據轉換為圖表格式資料，菇類生長記錄模組沿著時間軸依序將各圖表格式資料彙集記錄為生長檔案。終端裝置可遠端接收生長檔案，每一終端裝置內建有監控程式，執行時則於於其顯示幕顯示包含有與生長檔案相應的可視化生長環境圖表及生長環境數據。

本發明第二目的，在於提供一種具備菇類產量預測功能 的菇類栽培物聯網監測系統與方法，主要是可以利用大數據收集、人工智慧框選及訓練，以對庫房內的菇類進行生產數量的預測。達成本發明第二目的所採用之技術手段，係包括巡檢自駕載具、近端資訊處理單元、生長環境感測單元、資訊通訊單元、遠端資訊監控單元及終端裝置。行走控制模組驅使巡檢自駕載具沿著自主巡邏路徑於地面通道行走及於各停駐位置停駐。生長環境感測單元隨著巡檢自駕載具感測生長環境狀態，並由訊號處理模組轉換處理為生長環境數據。遠端資訊監控單元包含菇類生長記錄模組及可視化圖表顯示模組，可視化圖表顯示模組將生長環境數據轉換為圖表格式資料，菇類生長記錄模組沿著時間軸依序將各圖表格式資料彙集記錄為生長檔案。終端裝置可遠端接收生長檔案，每一終端裝置內建有監控程式，執行時則於於其顯示幕顯示包含有與生長檔案相應的可視化生長環境圖表及生長環境數據。其中，更包含設於該巡檢自駕載具上可受該訊號處理模組控制而作多軸移動的一多軸載移設備及設於該多軸載移設備上的影像擷取單元，使該影像擷取單元與該生長環境感測單元隨著該巡檢自駕載具及該多軸載移設備一同載移至每一該停駐位置；該訊號處理模組將每一該停駐位置設定有複數檢測位置，每一該檢測位置設定有一位置編碼；該菇類栽培場域並置有複數層架，該複數層架相互間隔而區隔成該複數個地面通道，每一層架包括有複數個由下而上分佈的置放位置，每一置放位置供放置一個菇籃，每一個菇籃置放複數培栽有菇類的太空包；當該影像擷取單元抵達其中一個該停駐位置時，該訊號處理模組則控制該多軸載移設備驅使該影像擷取單元依序停留該每一該檢測位置，以令該影像擷取單元於該每一該檢測 位置依序拍攝該太空包的菇類影像，當該訊號處理模組依序接收到各該菇類影像時，則依序將所對應的該位置編碼逐一疊加於每一該菇類影像上，該訊號處理模組驅使該生長記錄模組沿著該時間軸以檔案形式依序將疊加有該位置編碼的各該菇類影像記錄為生長影像檔案。該訊號處理模組包含一生長狀態辨識模組及一內建有複數菇類頭部特徵樣本的特徵資料庫，當該生長狀態辨識模組接收到該影像擷取單元於一個該檢測位置所拍攝的該菇類影像時，則進行影像處理及裁切邊緣重疊的部分，並對該菇類影像依序做特徵擷取為複數菇類頭部特徵，再執行菇類數量計算的影像辨識處理，以將該複數菇類頭部特徵依序輸入至該特徵資料庫，以預測該複數菇類頭部特徵與該菇類頭部特徵樣本的符合機率，當該符合機率大於一預設機率時，則輸出該檢測位置的菇類數量預估值；當該生長狀態辨識模組接收到該影像擷取單元於下一個該檢測位置所拍攝的該菇類影像時，則重覆上述的該影像處理、裁切及該影像辨識處理等步驟，並計算輸出下一個該檢測位置的該菇類數量預估值，直到所有該檢測位置的該菇類影像皆完成上述的該影像處理、裁切及該影像辨識處理等步驟，再將各該檢測位置的該菇類數量預估值予以累計計算，以得到整個該菇類栽培場域的菇類數量預估資訊。

本發明第三目的，在於提供一種可以讓影像擷取單元穩定地增加縱向伸縮位移距離的自菇類栽培物聯網監測系統與方法。達成本發明第三目的所採用之技術手段，係包括巡檢自駕載具、近端資訊處理單元、生長環境感測單元、資訊通訊單元、遠端資訊監控單元及終端裝置。行走控制模組驅使巡檢自駕載具沿著自主巡邏路徑於地面通道 行走及於各停駐位置停駐。生長環境感測單元隨著巡檢自駕載具感測生長環境狀態，並由訊號處理模組轉換處理為生長環境數據。遠端資訊監控單元包含菇類生長記錄模組及可視化圖表顯示模組，可視化圖表顯示模組將生長環境數據轉換為圖表格式資料，菇類生長記錄模組沿著時間軸依序將各圖表格式資料彙集記錄為生長檔案。終端裝置可遠端接收生長檔案，每一終端裝置內建有監控程式，執行時則於於其顯示幕顯示包含有與生長檔案相應的可視化生長環境圖表及生長環境數據。其中，該多軸載移設備包含可做水平向旋轉的一旋轉機構及可做縱向線性伸縮位移而位於該旋轉機構上的一升降機構，該升降機構包括一馬達、一具有二互為反向之螺紋段的滾珠導螺桿、二螺帽、一滑軌、一可於該滑軌滑移的滑塊、一收摺式連桿機構及一設於該滑塊上的驅動座；該驅動座固設該影像擷取單元，該二螺帽分別套設於該滾珠導螺桿互為反向之的該螺紋段上，以驅使該二螺帽沿著一位於該滾珠導螺桿二側的滑軌做反向位移；該收摺式連桿機構之二動力輸入端與該二螺帽可轉動地樞接，其動力輸出端則與該驅動座樞接；當該馬達驅動該滾珠導螺桿轉動而驅使該二螺帽往外側做反向位移時，則連動該收摺式連桿機構呈收摺狀態，並連動該驅動座及該滑塊沿著該滑軌往下方移動；當該馬達驅動該滾珠導螺桿反向轉動而驅使該二螺帽往內側做反向位移時，則連動該收摺式連桿機構呈伸展狀態，並連動該驅動座及該滑塊沿著該滑軌往上方移動。

本發明第四目的，在於提供一種具備熱像儀感測菇類自身生長溫度的菇類栽培物聯網監測系統與方法。達成本發明第四目的 所採用之技術手段，係包括巡檢自駕載具、近端資訊處理單元、生長環境感測單元、資訊通訊單元、遠端資訊監控單元及終端裝置。行走控制模組驅使巡檢自駕載具沿著自主巡邏路徑於地面通道行走及於各停駐位置停駐。生長環境感測單元隨著巡檢自駕載具感測生長環境狀態，並由訊號處理模組轉換處理為生長環境數據。遠端資訊監控單元包含菇類生長記錄模組及可視化圖表顯示模組，可視化圖表顯示模組將生長環境數據轉換為圖表格式資料，菇類生長記錄模組沿著時間軸依序將各圖表格式資料彙集記錄為生長檔案。終端裝置可遠端接收生長檔案，每一終端裝置內建有監控程式，執行時則於於其顯示幕顯示包含有與生長檔案相應的可視化生長環境圖表及生長環境數據。其中，更包含設於該多軸載移設備而位於該影像擷取單元附近的一熱成像儀，當該熱成像儀抵達其中一個該停駐位置時，該訊號處理模組則控制該多軸載移設備驅使該熱成像儀機依序停留該每一該檢測位置，以令該熱成像儀於該每一該檢測位置依序拍攝該太空包的菇類熱影像，當該訊號處理模組依序接收到各該菇類熱影像時，則依序將所對應的該位置編碼逐一疊加於每一該菇類熱影像上，並對每一該菇類熱影像進行色溫分佈的分析處理，以判斷該檢測位置之各該太空包的該菇類溫度是否溫超過預設溫度值，判斷結果為是，則發出與該位置編碼對應的菇類溫度過高的警報訊號。

本發明第五目的，在於提供一種可以因應市場需求而加快或減緩菇類生長速度的物聯網監測。達成本發明第五目的所採用之技術手段，係包括巡檢自駕載具、近端資訊處理單元、生長環境感測單元、資訊通訊單元、遠端資訊監控單元及終端裝置。行走控制模組驅使巡檢 自駕載具沿著自主巡邏路徑於地面通道行走及於各停駐位置停駐。生長環境感測單元隨著巡檢自駕載具感測生長環境狀態，並由訊號處理模組轉換處理為生長環境數據。遠端資訊監控單元包含菇類生長記錄模組及可視化圖表顯示模組，可視化圖表顯示模組將生長環境數據轉換為圖表格式資料，菇類生長記錄模組沿著時間軸依序將各圖表格式資料彙集記錄為生長檔案。終端裝置可遠端接收生長檔案，每一終端裝置內建有監控程式，執行時則於於其顯示幕顯示包含有與生長檔案相應的可視化生長環境圖表及生長環境數據。其中，更包含一用以調控該菇類栽培場域之生長環境狀態的環境調控設備及一控制驅動模組，該訊號處理模組訊號連通一可供設定選擇加速生長模式、正常生長模式及減緩生長模式的設定模組，當該設定模組產生加速生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組則產生加速生長的控制指令，並透過一訊號傳輸模組傳輸給該控制驅動模組，以該控制驅動模組驅動來驅動該環境調控設備，使該菇類栽培場域的該生長環境狀態成為加速生長模式；當該設定模組產生正常生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組則產生正常生長的控制指令，並透過該訊號傳輸模組傳輸給該控制驅動模組，以該控制驅動模組驅動來驅動該環境調控設備，使該菇類栽培場域的該生長環境狀態成為正常生長模式；當該設定模組產生減緩生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組則產生減緩生長的控制指令，並透過該訊號傳輸模組傳輸給該控制驅動模組，以該控制驅動模組驅動來驅動該環境調控設備，使該菇類栽培場域的該生長環境狀態成為減緩生長模式。

1:菇類栽培場域

1a:地面通道

10:巡檢自駕載具

11:光學雷達

12:多軸載移設備

120:旋轉機構

121:升降機構

122:馬達

123:滾珠導螺桿

124:螺帽

125:滑塊

126:滑軌

127:收摺式連桿機構

128:驅動座

13:影像擷取單元

14:熱成像儀

15:車載電力系統

20:近端資訊處理單元

21:訊號處理模組

210:生長狀態辨識模組

210a:人工智慧深度學習模組

211:特徵資料庫

212:菇類數量計算演算模型

22:行走控制模組

23:設定模組

30:生長環境感測單元

31,32:溫/溼度傳感器

33:二氧化碳傳感器

40:遠端資訊監控單元

41:菇類生長記錄模組

410:環境監視區域

42:可視化圖表顯示模組

50:資訊通訊單元

60:終端裝置

61:顯示幕

610:顯示界面

611:生長環境圖表

612:環境監視區域

70:層架

71:菇籃

72:太空包

80:環境調控設備

81:控制驅動模組

82:訊號傳輸模組

pa:停駐位置

pb:檢測位置

圖1係本發明基本特徵架構的方塊示意圖。

圖2係本發明一種具體架構的功能方塊示意圖。

圖3係本發明具體架構的具體實施意圖。

圖4係本發明巡檢自駕載具於菇類栽培場域巡檢的實施示意圖。

圖5係本發明一種巡檢自駕載具的具體實施示意圖。

圖6係本發明另一種巡檢自駕載具的具體實施示意圖。

圖7係本發明人工智慧深度學習模組於訓練階段的流程實施示意圖。

圖8係本發明人工智慧深度學習模組於預測階段的流程實施示意圖。

圖9係本發明影像擷取單元於菇類栽培場域之檢測位置進行拍攝的實施示意圖。

圖10係本發明各監控區域的生長環境圖表及數據的畫面顯示示意圖。

圖11係本發明巡檢自駕載具的巡檢流程實施示意圖。

圖12本發明菇類栽培場域的熱顯像圖像示意圖。

圖13係本發明於四個視角點進行菇類數量計算與智慧框選的實施示意圖；圖13a為A點；圖13b為B點；圖13c為C點；圖13d為D點。

圖14本發明環境數據與Line Notify通知實施示意圖。

為讓 貴審查委員能進一步瞭解本發明整體的技術特徵與達成本發明目的之技術手段，玆以具體實施例並配合圖式加以詳細說明：

請配合參看圖1~6所示，為達成本發明第一目的之基本 技術特徵係提供有一生長環境感測單元30、一生長狀態辨識模組210、一近端資訊處理單元20及一遠端資訊監控單元40；該遠端資訊監控單元包含一菇類生長記錄模組41及一可視化圖表顯示模組42；以該生長環境感測單元30感測一菇類栽培場域的複數菇類之生長環境狀態而產生生長環境感測訊號；以生長狀態辨識模組210擷取的該菇類栽培場域內的該複數菇類影像，進行影像處理後，以獲得該複數菇類的尺寸影像特徵；以該近端資訊處理單元20取得及處理該生長環境感測訊號而轉換為相應的生長環境數據，並將該生長環境數據儲存於一資料庫中，及將該複數菇類之尺寸影像特徵輸入至該資料庫中；及以該遠端資訊監控單元40透過一資訊通訊單元50與該近端資訊處理單元20資訊連結；以該可視化圖表顯示模組42自該資料庫中取得將該生長環境數據及該尺寸影像特徵，並將同一時間軸的該生長環境數據及該尺寸影像特徵匹配及轉換為可視化圖表方式來顯示的圖表格式資料；及以該菇類生長記錄模組41沿著一時間軸以每一該預設間隔時間為一個檔案的方式依序將各該圖表格式資料及各該生長環境數據與該尺寸影像特徵彙集記錄為一生長檔案；使得至少一終端裝置60透過該資訊通訊單元50與該遠端資訊監控單元40資訊連結而可遠端接收該生長檔案，每一該終端裝置60內建有一監控程式，該監控程式執行時，則於其一顯示幕顯示一顯示界面，該顯示界面顯示包含有用以顯示該生長檔案內容資訊的一可視化生長環境圖表及該長環境數據與該尺寸影像特徵。

請配合參看圖1~6所示，為達成本發明第一目的之一種具體實施方式，係包括一巡檢自駕載具10、一近端資訊處理單元20、一生長環境感測單元30、一遠端資訊監控單元40、一資訊通訊單元50(如無線區域網路模組與寬頻網路的組合；或是4G、5G行動通訊模組與4G、 5G行動通訊系統的組合；但不以此為限)及至少一終端裝置60(如智慧型手機或是是電腦)及一生長狀態辨識模組210。該巡檢自駕載具10係於每一預設間隔時間而於一菇類栽培場域1的複數地面通道1a執行自主巡檢任務。該近端資訊處理單元20設於巡檢自駕載具10，其包含內建有一自主巡邏路徑的一訊號處理模組21及一行走控制模組22，並於自主巡邏路徑設有複數停駐位置pa。該行走控制模組22可受訊號處理模組21的控制而驅使巡檢自駕載具10沿著自主巡邏路徑而於複數地面通道1a行走及依序於各停駐位置pa停駐。該生長環境感測單元30設於巡檢自駕載具10，可隨著巡檢自駕載具10執行巡檢任務而依序感測各停駐位置pa的生長環境狀態而產生生長環境感測訊號，並由訊號處理模組21轉換處理生長環境感測訊號相應的生長環境數據。該遠端資訊監控單元40透過資訊通訊單元50與近端資訊處理單元20資訊連結，該遠端資訊監控單元40包含一菇類生長記錄模組41及一可視化圖表顯示模組42，該可視化圖表顯示模組42係以可視化圖表顯示方式將生長環境數據轉換為圖表格式資料。該菇類生長記錄模組41係沿著一時間軸以每一預設間隔時間為一個檔案的方式依序將各圖表格式資料及各生長環境數據彙集記錄為生長檔案。該至少一終端裝置60透過資訊通訊單元50與遠端資訊監控單元40資訊連結而可遠端接收生長檔案，每一終端裝置60內建有一監控程式，該監控程式執行時，則於其顯示幕61顯示一顯示界面610，該顯示界面610顯示包含有用以顯示生長檔案內容資訊的一可視化生長環境圖表611及生長環境數據。

請配合參看圖10所示的實施例，本實施例為上述第一實施例更為具體描述可視化生長環境圖表611技術的具體實施例，該可視化生長環境圖表611係依據各停駐位置Pa為中心點而劃分設有複數環 境監視區域612，每一該複數個環境監視區域612分別標示有所對應之每一複數個停駐位置Pa的編碼(Pa1,Pa2,Pa3,Pa4)。每一該複數個環境監視區域612劃分出呈陣列且逐一對應於該複數個檢測位置Pa的複數個數據監視區域，每一該複數個數據監視區域標示有所對應之每一該複數個檢測位置Pb的編碼(Pb101,Pb102,Pb103,Pb104,Pb201,Pb202,Pb203,Pb204,Pb301,Pb302,Pb303,Pb304,Pb401,Pb402,Pb403,Pb404)及顯示有所對應的每一該複數個檢測位置Pa之即時的溫度數據、濕度數據及二氧化碳濃度數據。

請配合參看圖2、5及圖6所示的實施例，本實施例為上述第一實施例更為具體描述生長檔案與路徑規劃等技術的具體實施例，該生長檔案係以一天為一個單位而按照日期前後來排列，該監控單元依據所需而讀取其中一個生長檔案時，則於每一環境監視區域612各自顯示有沿著時間軸而變化的溫度曲線圖、濕度曲線圖以及二氧化碳濃度曲線圖；該巡檢自駕載具10設有至少一光學雷達11，該訊號處理模組21透過至少一光學雷達11，並搭配ROS SLAM演算法進行場域地圖的建置，再將建立的地圖導入自主巡邏路徑中，以於菇類栽培場域1執行自主巡檢任務，並於複數地面通道1a記錄下作為複數停駐位置pa的路徑點。

請配合參看圖1~6及圖9~10所示，為達成本發明第二目的之實施例，本實施例除了包括上述第一目的之實施例的整體技術內容之外，更包含設於巡檢自駕載具10上可受訊號處理模組21控制而作多軸移動的多軸載移設備12及設於多軸載移設備12上的影像擷取單元13，使影像擷取單元13與生長環境感測單元30隨著巡檢自駕載具10及多軸載移設備12一同載移至每一停駐位置pa；該訊號處理模組21將每一停駐位置pa設定有複數檢測位置pb，每一檢測位置pb設定有一位置編碼。該菇類栽培場域1並置有複數層架70，該複數層架70相互間 隔而區隔成複數個地面通道1a，每一層架70包括有複數個由下而上分佈的置放位置，每一置放位置供放置一個菇籃71，每一個菇籃71置放複數培栽有菇類的太空包72；當影像擷取單元13抵達其中一個停駐位置pa時，該訊號處理模組21則控制多軸載移設備12驅使影像擷取單元13依序停留每一檢測位置pb，以令影像擷取單元13於每一檢測位置pb依序拍攝太空包72的菇類影像，當訊號處理模組21依序接收到各菇類影像時，則依序將所對應的位置編碼逐一疊加於每一菇類影像上，該訊號處理模組21驅使生長記錄模組沿著時間軸以檔案形式依序將疊加有位置編碼的各菇類影像記錄為生長影像檔案。該訊號處理模組21包含一生長狀態辨識模組210及一內建有複數菇類頭部特徵樣本的特徵資料庫211，當生長狀態辨識模組210接收到影像擷取單元13於一個檢測位置pb所拍攝的菇類影像時，則進行影像處理及裁切邊緣重疊的部分，並對菇類影像依序做特徵擷取為複數菇類頭部特徵，再執行菇類數量計算的影像辨識處理，以將複數菇類頭部特徵依序輸入至特徵資料庫211，以預測複數菇類頭部特徵與菇類頭部特徵樣本的符合機率，當符合機率大於一預設機率時，則輸出檢測位置pb的菇類數量預估值；當生長狀態辨識模組210接收到影像擷取單元13於下一個檢測位置pb所拍攝的菇類影像時，則重覆上述的影像處理、裁切及影像辨識處理等步驟，並計算輸出下一個檢測位置pb的菇類數量預估值，直到所有檢測位置pb的菇類影像皆完成上述的影像處理、裁切及影像辨識處理等步驟，再將各檢測位置pb的菇類數量預估值予以累計計算，於是即可得到整個菇類栽培場域1的菇類數量預估資訊。再請配合參看圖8所示，IA即影像擷取單元13於其中一個檢測位置pb的拍攝範圍，亦即菇類影像的拍攝範圍。較佳地，其更包含一菇類市場需求量差示警模組，以該菇類市場需求量差示警模組自一菇類市場資料庫中獲得一市場需求量資訊，並與該複數菇類之數量預估值 比對；當該複數菇類之數量預估值低於市場需求量資訊值時，則產生一供應量不足的示警資訊，以供一管理者作為調控生長環境參數以控制加速菇類生長之參考依據；當該複數菇類之數量預估值高於市場需求量資訊值時，則產生一供應量過多的示警資訊，以供該管理者作為調控生長環境參數以控制減緩菇類生長之參考依據。更佳地，其更包括一菇類運送期程預估模組，以該菇類運送期程預估模組自一菇類市場資料庫中獲得一市場運抵時點資訊，當菇類熟成時點值慢於市場運抵時點資訊之一第一時差值大於一預定第一時差值時，則產生一熟成時點落後的示警資訊，以供該管理者作為調控生長環境參數以控制加速菇類生長之參考依據，當菇類熟成時點值快於市場運抵時點資訊之一第二時差值大於一第二預定時差值時，則產生一熟成時點超前的示警資訊，以供該管理者作為調控生長環境參數以控制減緩菇類生長之參考依據。

請參看圖7~8所示，本實施例為上述第二實施例採用人工智慧影像辨識技術的具體實施例，該生長狀態辨識模組210係為人工智慧深度學習模組210a，該人工智慧深度學習模組210a依據一訓練學習步驟而於該特徵資料庫211建立一菇類數量計算演算模型212，於菇類數量計算演算模型212型輸入巨量的菇類頭部特徵樣本、菇類特徵參數、人工智慧框選參數及影像辨識參數，並由菇類數量計算演算模型212測試各菇類影像的影像辨識正確率，再判斷各菇類影像的影像辨識正確率是否足夠，當判斷結果為是，則將辨識結果輸出及儲存；當判斷結果為否，則使該菇類數量計算演算模型212自我修正學習；該人工智慧深度學習模組210a執行影像辨識處理時，則執行一預測階段步驟，係於菇類數量計算演算模型212依序輸入即時連續輸入已經裁切的菇類影像，並由菇類數量計算演算模型212預測辨識出所即時輸入之菇類影像所代表的菇類數量預估值，然後再預測辨識出整個菇類栽培場域1的菇類數量預估 資訊。較佳地，本發明更包括一菇類市場需求量差示警模組，以該菇類市場需求量差示警模組自一菇類市場資料庫中獲得一市場需求量資訊，並與菇類數量預估值比對，當菇類數量預估值低於市場需求量資訊值時，則產生一供應量不足的示警資訊，以供一管理者作為調控生長環境參數以控制加速菇類生長之參考依據；當該複數菇類之數量預估值高於市場需求量資訊值時，則產生一供應量過多的示警資訊，以供該管理者作為調控生長環境參數以控制減緩菇類生長之參考依據。更佳地，更包括一菇類運送期程預估模組，以該菇類運送期程預估模組自一菇類市場資料庫中獲得一市場運抵時點資訊，當菇類熟成時點值慢於市場運抵時點資訊之一第一時差值大於一預定第一時差值時，則調控生長環境參數以控制加速菇類生長，當菇類熟成時點值快於市場運抵時點資訊之一第二時差值大於一第二預定時差值時，則調控生長環境參數以控制減緩菇類生長。

請配合參看圖6所示，為達成本發明第三目的之第三實施例，本實施例除了包括上述第一、第二實施例的整體技術內容之外，該多軸載移設備12包含可做水平向旋轉的一旋轉機構120及可做縱向線性伸縮位移而位於旋轉機構120上的一升降機構121，該升降機構121包括一馬達122、一具有二互為反向之螺紋段的滾珠導螺桿123、二螺帽124、一滑軌126、一可於滑軌126滑移的滑塊125、一收摺式連桿機構127及一設於滑塊125上的驅動座128，該驅動座128固設影像擷取單元13，該二螺帽124分別套設於滾珠導螺桿123互為反向之的螺紋段上，以驅使二螺帽124沿著一位於滾珠導螺桿123二側的反向螺紋段做反向位移。該收摺式連桿機構127之二動力輸入端與二螺帽124可轉動地樞接，其動力輸出端則與驅動座128樞接；當馬達122驅動滾珠導螺桿123轉動而驅使二螺帽124往外側做反向位移時，則連動收摺式連桿機構127呈收摺狀態，並連動驅動座128及滑塊125沿著滑軌 126往下方移動(即收縮動作)；當馬達122驅動滾珠導螺桿123反向轉動而驅使二螺帽124往內側做反向位移時，則連動收摺式連桿機構127呈伸展狀態，並連動驅動座128及滑塊125沿著滑軌126往上方移動(即伸展動作)。

請配合參看圖2、5及圖6所示，為達成本發明第四目的之第四實施例，本實施例除了包括上述第一、第二實施例的整體技術內容之外，更包含設於多軸載移設備12而位於影像擷取單元13附近的一熱成像儀14，當該熱成像儀14抵達其中一個該停駐位置pa時，該訊號處理模組21則控制該多軸載移設備12驅使熱成像儀14機依序停留每一檢測位置pb，以令熱成像儀14於每一檢測位置pb依序拍攝太空包72的菇類熱影像，當訊號處理模組21依序接收到各菇類熱影像時，則依序將所對應的位置編碼逐一疊加於每一菇類熱影像上，並對每一菇類熱影像進行色溫分佈的分析處理，以判斷檢測位置pb之各太空包72的菇類溫度是否溫超過預設溫度值，判斷結果為是，則發出與位置編碼對應的菇類溫度過高的警報訊號。

請配合參看圖2所示，為達成本發明第五目的之第五實施例，本實施例除了包括上述第一實施例的整體技術內容之外，更包含一用以調控菇類栽培場域1之生長環境狀態的環境調控設備80及一控制驅動模組81，該訊號處理模組21訊號連通一可供設定選擇加速生長模式、正常生長模式及減緩生長模式的設定模組23，當設定模組23產生加速生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組21則產生加速生長的控制指令，並透過一訊號傳輸模組82(如藍芽通訊模組；但不以此為限)傳輸給控制驅動模組81，以控制驅動模組81驅動來驅動環境調控設備80，使菇類栽培場域1的生長環境狀態成為加速生長模式；當設定模組23產生正常生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組21則產生正常生 長的控制指令，並透過訊號傳輸模組82傳輸給控制驅動模組81，以控制驅動模組81驅動來驅動環境調控設備80，使菇類栽培場域1的該生長環境狀態成為正常生長模式；當設定模組23產生減緩生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組21則產生減緩生長的控制指令，並透過訊號傳輸模組82傳輸給該控制驅動模組81，以該控制驅動模組81驅動來驅動該環境調控設備80，使菇類栽培場域1的生長環境狀態成為減緩生長模式。

再者，基於降低巡檢人力的需求，係利用現有菇房場域配置設計開發一台具有自我導航、避障、多點巡航及各式感測器資料蒐集並上傳資料庫的自主移動式智慧物聯模組，該模組是利用影像辨識與人工智慧技術，來達到菇類生產環境監控與生產數量預測的目的。本發明之自主移動式智慧物聯模組是基於移動機器人底盤架構來進行開發設計，本模組是基於Ubuntu建置機器人操作系統(Robot Operating System,ROS)，透過光學雷達(Lidar)來知道與障礙物的位置與距離，再與模組上的慣性測量單元(Inertial MeasurementUnit,IMU)、直流減速馬達帶霍爾編碼器上的霍爾回授的參數結合判斷，以達到自我導航、避障、多點巡航的目的。生產預測數量係利用大數據收集、人工智慧框選及訓練，讓自主移動式智慧物聯模組在生產庫房間拍照，即可對於庫房內的杏鮑菇外型進行生產數量預測的目的。

本發明設計發展的自主移動式智慧物聯模組動作流程控制實施如圖9所示，將模組上的小型電腦(即訊號處理模組)啟動後，利用底盤驅動系統與光學雷達並搭配ROS SLAM演算法進行場域地圖的建置，並把建立的地圖導入ROS Navigation進行場域自主導航並設置記錄路徑點，透過ROS Python依照建立的地圖與記錄的路徑點並搭配影像擷取系統中的影像擷取單元13(即網路攝影機；Logitech C525)與多軸載移設備12(即手臂驅動系統)來進行拍照以實現場域多點巡航與拍照的需求，再把透過模組拍攝的照 片導入物件偵測系統以進行杏鮑菇的物件偵測與數量的計算。另外，模組開啟後，環境感測系統也隨之啟動，當模組抵達設置的路徑點時將觸發環境感測系統，利用模組上裝載的工業級感測器感測場域環境中的溫度、濕度及二氧化碳濃度，再透過ESP32單晶片電腦將感測器的數值傳送至自行建置的資料庫伺服器(MySQL)與生產管理者的LINE Notify，再利用可視化軟體(Grafana)將數值以圖表的方式顯示，以達到環境感測資料收集、儲存與顯示的目的。

本發明硬體系統架構如圖2、4所示，並可區分為訊號處理模組21(即上層系統單元)與多軸載移設備12(即下層執行單元)。上層系統單元採用小型電腦(ASUS Mini PC PB60G)作為整個系統架構的核心，其小型電腦運行Ubuntu作業系統以及ROS機器人操作系統，主要任務有場域SLAM地圖建置、場域地圖導航、電腦視覺用於物件判斷，並透過ROS與USB通訊對於下層執行單元發送命令、接收並處理下層單元的數據。下層執行單元分為底盤驅動系統、環境感測系統、手臂驅動系統。底盤驅動系統透過廠商開發的STM32開發板，主要負責直流馬達的控制、Encoder訊號的處理、MPU9250九軸加速度傳感器訊號處理。環境感測系統透過裝載在智慧物聯模組上的溫溼度傳感器31,32(eYc THS13)與二氧化碳傳感器33(eYc GS43)，再利用ESP32 DOIT DEVKIT單晶片電腦把傳感器的數值傳送至自行建置的資料庫與生產管理者的LINE Notify，以達到庫房的環境監控。手臂驅動系統採用Open MANIPULATORX手臂搭配U2D2控制板可以透過USB來讓主電腦透過命令方式控制手臂的姿態。

如圖5所示，車載電力系統15分為兩部分，底盤電源與系統負載電源。底盤電源負責供應底盤控制板與馬達的電源，電池採用3顆18650鋰電池串接而成，電壓為12.6V。系統負載電源負責供應車載電腦、環境感測器、手臂的電源，採用18650鋰電池以6串2並的方式，電壓為25.2V， 再透過降壓模組降為20V供應給車載電腦使用與12V供應給感測器與手臂系統使用。

本自主移動式智慧物聯模組為了適應菇房黑暗無光的環境，在模組上裝載了一顆2.5W的魚眼LED，透過Python控制繼電器開啟與關閉LED。當模組進行場域多點巡航與拍照時，LED會自行開啟，巡航結束會自行關閉。

本發明為了計算太空包杏鮑菇的數量，係基於YOLO V4演算法加上計數功能，完成圖像物件偵測並數量計數功能，如圖13所示。以圖說明本發明所設計發展的自主移動式智慧物聯模組的硬體配置狀況與重要尺寸圖。

本發明利用裝載在自主移動式智慧物聯模組上的熱成像儀14，在農業試驗所場域與模擬測試場域進行杏鮑菇太空包的溫度量測，能夠記錄菇體的溫度及生長狀況，提供給爾後進行菇類生長預測的數據提供。在農業試驗所擷取的熱顯像圖像中，菇體的溫度落在16℃~16.5℃間，從文獻得知，在此溫度區間的子實體正常生長發育，如圖12所示。

本發明利用先前在場域進行場域多點巡航與拍照所攝取到的照片，透過自行訓練的杏鮑菇深度學習模型，進行杏鮑菇照片的多點巡航與拍照目標檢測與數量的計算，數量計算的結果於照片的左上角，如表4.3所示。本發明將照片給予8位人員利用肉眼計數照片中杏鮑菇的數量並與自行訓練的神經網路模型進行比對誤差及計算準確率，其結果如圖13所示，四張照片中的最高眾數誤差為3，最低準確率為82.4%。

表一

本發明係利用自主移動式智慧物聯模組上搭載的工業級感測器將於農試所及模擬測試場域自行收集環境的溫度、濕度及二氧化碳濃度數值，並透過ESP32開發板將數值傳送到自行建置的資料庫伺服器(MySQL)與透過IFTTT傳送至生產管理者的LINE Notify，再利用可視化軟體(Grafana)將數值做圖表呈現，如圖14所示。生產管理者可以透過資料庫所收集到的環境資訊進行環境監控以及對於菇類的生長策略有更進一步的提升，另外，透過遠端資訊監控單元40(即LINE Notify)的通知可以讓生產管理者在外也可以知悉庫房內的環境狀態。

因此，藉由上述具體實施例的詳細說明，本發明確實具備下列所述的特點：

1.本發明確實可以藉由可視化生長環境圖表與物聯網分享等機能設置，以供遠端監控者以更為快速地解讀出菇類生長環境資訊，以營建出更為適合菇類栽種生長的環境。

2.本發明確實具備菇類產量預測功能的菇類栽培物聯網監測系統與方法，主要是可以利用大數據收集、人工智慧框選及訓練，以對庫房內的菇類進行生產數量的預測。

3.本發明確實可以讓影像擷取單元可以穩定地增加縱向伸縮位移距離的自菇類栽培物聯網監測系統與方法。

4.本發明確實具備具備熱像儀感測菇類自身生長溫度的功能，以達到溫度異常示警的通報目的。

5.本發明確實具備可以因應市場需求而加快或減緩菇類生長速度的功能。

以上所述，僅為本發明之可行實施例，並非用以限定本發明之專利範圍，凡舉依據下列請求項所述之內容、特徵以及其精神而為之其他變化的等效實施，皆應包含於本發明之專利範圍內。本發明所具體界定於請求項之結構特徵，未見於同類物品，且具實用性與進步性，已符合發明專利要件，爰依法具文提出申請，謹請 鈞局依法核予專利，以維護本申請人合法之權益。

20:近端資訊處理單元

210:生長狀態辨識模組

30:生長環境感測單元

40:遠端資訊監控單元

41:菇類生長記錄模組

42:可視化圖表顯示模組

50:資訊通訊單元

60:終端裝置

Claims (9)

1. 一種菇類栽培物聯網監測系統，其包括：一生長環境感測單元，其用以感測一菇類栽培場域的複數菇類之生長環境狀態而產生生長環境感測訊號；一生長狀態辨識模組，其用以擷取的該菇類栽培場域內的

   

   複數菇類影像，進行影像處理後，以獲得該複數菇類的尺寸影像特徵；一近端資訊處理單元，其用以取得及處理該生長環境感測訊號而轉換為相應的生長環境數據，並將該生長環境數據儲存於一資料庫中，及將該複數菇類之尺寸影像特徵輸入至該資料庫中；及一遠端資訊監控單元，其透過一資訊通訊單元與該近端資訊處理單元資訊連結，該遠端資訊監控單元包含一菇類生長記錄模組及一可視化圖表顯示模組，該可視化圖表顯示模組自該資料庫中取得將該生長環境數據及該尺寸影像特徵，並將同一時間軸的該生長環境數據及該尺寸影像特徵匹配及轉換為可視化圖表方式來顯示的圖表格式資料；該菇類生長記錄模組係沿著一時間軸以每一該預設間隔時間為一個檔案的方式依序將各該圖表格式資料及各該生長環境數據與該尺寸影像特徵彙集記錄為一生長檔案；使得至少一終端裝置透過該資訊通訊單元與該遠端資訊監控單元資訊連結而可遠端接收該生長檔案，每一該終端裝置內建有一監控程式，該監控程式執行時，則於其一顯示幕顯示一顯示界面，該顯示界面顯示包含有用以顯示該生長檔案內容資訊的一可視化生長環境圖表及該長環境數據與該尺寸影像特徵；其中，該資料庫內建有複數菇類頭部特徵樣本的特徵資料庫；該生長狀態辨識模組將該複數菇類影像進行影像處理及裁切邊緣重疊的部分，並對該複數菇類影像依序做特徵擷取為複數菇類頭部特徵，再執行菇類數量計算的影像辨識處理，以將 該複數菇類頭部特徵依序輸入至該特徵資料庫，以預測該複數菇類頭部特徵與該菇類頭部特徵樣本的符合機率，當該符合機率大於一預設機率時，則輸出該複數菇類之數量預估值。
2. 如請求項1所述之菇類栽培物聯網監測系統，其中，該生長環境數據係包括溫度、濕度以及二氧化碳濃度數據；該可視化生長環境圖表係依據各該複數停駐位置為中心點而劃分設有複數環境監視區域，每一該複數環境監視區域各自顯示有即時的溫度數據、濕度數據與二氧化碳濃度數據；該生長檔案係以一天為一個單位而按照日期前後來排列，該遠端資訊監控單元依據所需而讀取其中一個該生長檔案時，則於每一該複數環境監視區域各自顯示有沿著該時間軸而變化的溫度曲線圖、濕度曲線圖以及二氧化碳濃度曲線圖。
3. 如請求項1所述之菇類栽培物聯網監測系統，其更包含一巡檢自駕載具及設於該巡檢自駕載具上可作多軸移動的一多軸載移設備；該生長狀態辨識模組包括至少一影像擷取單元；該生長環境感測單元及該至少一影像擷取單元設於該多軸載移設備上，使該至少一影像擷取單元與該生長環境感測單元隨著該巡檢自駕載具及該多軸載移設備一同載移至每一該複數停駐位置；該近端資訊處理單元將每一該停駐位置設定有複數檢測位置，每一該檢測位置設定有一位置編碼；該菇類栽培場域並置有複數層架，該複數層架相互間隔而區隔成該複數個地面通道，每一層架包括有複數個由下而上分佈的置放位置，每一置放位置供放置一個菇籃，每一個菇籃置放複數培栽有菇類的太空包；當該至少一影像擷取單元抵達每一該複數停駐位置時，該訊號處理模組則控制該多軸載移設備驅使該至少一影像擷取單元依序停留於該每一該複數檢測位置，以令該至少一影像擷取單元於該每一該複數檢測位置依序拍攝該太空包的菇類 影像以獲得該複數菇類影像時，並分別將所對應的該位置編碼逐一疊加於每一該複數菇類影像上，使該遠端資訊監控單元透過該資訊通訊單元接收對應疊加有該位置編碼的每一該複數菇類影像。
4. 如請求項1所述之菇類栽培物聯網監測系統，其中，該生長狀態辨識模組係為人工智慧深度學習模組，該人工智慧深度學習模組依據一訓練學習步驟而於該特徵資料庫建立一菇類數量計算演算模型，於該菇類數量計算演算模型型輸入巨量的該菇類頭部特徵樣本、菇類特徵參數、人工智慧框選參數及影像辨識參數，並由該菇類數量計算演算模型測試各該菇類影像的影像辨識正確率，再判斷各該菇類影像的影像辨識正確率是否足夠，當判斷結果為是，則將辨識結果輸出及儲存；當判斷結果為否，則使該菇類數量計算演算模型自我修正學習；該人工智慧深度學習模組執行該影像辨識處理時，則執行一預測階段步驟，係於該菇類數量計算演算模型依序輸入即時連續輸入已經裁切的該菇類影像，並由該菇類數量計算演算模型預測辨識出所即時輸入之該菇類影像所代表的該菇類數量預估值，然後再預測辨識出整個該菇類栽培場域的該菇類數量預估資訊。
5. 如請求項1所述之菇類栽培物聯網監測系統，其中，該生長狀態辨識模組用以將該菇類影像處理並與一資料庫中預設的相同於該生長時序的基準菇類影像比對；其中，當該菇類影像小於該基準菇類影像且差值大於一第一預定閥值時，判斷該菇類為遲緩生長及產生一遲緩生長資訊，並由該可視化圖表顯示模組將該菇類影像轉換為可視化圖表方式來顯示的圖表格式資料及將該遲緩生長資訊記錄於該生長檔案。
6. 如請求項1所述之菇類栽培物聯網監測系統，其中，其更包含一菇類市場需求量差示警模組，以該菇類市場需求量差示警模組自一菇類市場資料庫中獲得一市場需求量資訊，並與該複數菇類之數量預估值比 對；當該複數菇類之數量預估值低於市場需求量資訊值時，則產生一供應量不足的示警資訊，以供一管理者作為調控生長環境參數以控制加速菇類生長之參考依據；當該複數菇類之數量預估值高於市場需求量資訊值時，則產生一供應量過多的示警資訊，以供該管理者作為調控生長環境參數以控制減緩菇類生長之參考依據。
7. 如請求項6所述之菇類栽培物聯網監測系統，其更包括一菇類運送期程預估模組，以該菇類運送期程預估模組自一菇類市場資料庫中獲得一市場運抵時點資訊；當該複數菇類熟成時點值慢於市場運抵時點資訊之一第一時差值大於一預定第一時差值時，則調控生長環境參數以控制加速菇類生長，當菇類熟成時點值快於市場運抵時點資訊之一第二時差值大於一第二預定時差值時，則調控生長環境參數以控制減緩菇類生長。
8. 如請求項1所述之菇類栽培物聯網監測系統，其中，其更包含一用以調控該菇類栽培場域之生長環境狀態的環境調控設備及一控制驅動模組，該訊號處理模組訊號連通一可供設定選擇加速生長模式、正常生長模式及減緩生長模式的設定模組，當該設定模組產生加速生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組則產生加速生長的控制指令，並透過一訊號傳輸模組傳輸給該控制驅動模組，以該控制驅動模組驅動來驅動該環境調控設備，使該菇類栽培場域的該生長環境狀態成為加速生長模式；當該設定模組產生正常生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組則產生正常生長的控制指令，並透過該訊號傳輸模組傳輸給該控制驅動模組，以該控制驅動模組驅動來驅動該環境調控設備，使該菇類栽培場域的該生長環境狀態成為正常生長模式；當該設定模組產生減緩生長模式的設定訊號時，該訊號處理模組則產生減緩生長的控制指令，並透過該訊號傳輸模組傳輸給該控制驅動模組，以該控制驅動模組驅動來驅動該 環境調控設備，使該菇類栽培場域的該生長環境狀態成為減緩生長模式。
9. 一種菇類栽培物聯網監測方法，其包括：提供一生長環境感測單元、一生長狀態辨識模組、一近端資訊處理單元及一遠端資訊監控單元；該遠端資訊監控單元包含一菇類生長記錄模組及一可視化圖表顯示模組；以該生長環境感測單元感測一菇類栽培場域的複數菇類之生長環境狀態而產生生長環境感測訊號；以生長狀態辨識模組擷取的該菇類栽培場域內的該複數菇類影像，進行影像處理後，以獲得該複數菇類的尺寸影像特徵；以該近端資訊處理單元取得及處理該生長環境感測訊號而轉換為相應的生長環境數據，並將該生長環境數據儲存於一資料庫中，及將該複數菇類之尺寸影像特徵輸入至該資料庫中；及以該遠端資訊監控單元透過一資訊通訊單元與該近端資訊處理單元資訊連結；以該可視化圖表顯示模組自該資料庫中取得將該生長環境數據及該尺寸影像特徵，並將同一時間軸的該生長環境數據及該尺寸影像特徵匹配及轉換為可視化圖表方式來顯示的圖表格式資料；及以該菇類生長記錄模組沿著一時間軸以每一該預設間隔時間為一個檔案的方式依序將各該圖表格式資料及各該生長環境數據與該尺寸影像特徵彙集記錄為一生長檔案；使得至少一終端裝置透過該資訊通訊單元與該遠端資訊監控單元資訊連結而可遠端接收該生長檔案，每一該終端裝置內建有一監控程式，該監控程式執行時，則於其一顯示幕顯示一顯示界面，該顯示界面顯示包含有用以顯示該生長檔案內容資訊的一可視化生長環境圖表及該長環境數據與該尺寸影像特徵；其中，該資料庫 內建有複數菇類頭部特徵樣本的特徵資料庫；該生長狀態辨識模組將該複數菇類影像進行影像處理及裁切邊緣重疊的部分，並對該複數菇類影像依序做特徵擷取為複數菇類頭部特徵，再執行菇類數量計算的影像辨識處理，以將該複數菇類頭部特徵依序輸入至該特徵資料庫，以預測該複數菇類頭部特徵與該菇類頭部特徵樣本的符合機率，當該符合機率大於一預設機率時，則輸出該複數菇類之數量預估值。

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