基于OpenMV的大棚茄子病虫害监测系统设计.pdf

63 陈依文 等 基于OpenMV的大棚茄子病虫害监测系统设计第3期 现代农业装备第46卷 第3期 2025年6月 Vol 46 No 3 Jun 2025Modern Agricultural Equipment 基于OpenMV的大棚茄子病虫害监测系统设计 陈依文 王 权 韦耀辉 张梦翔 侯卓毅 郑州科技学院机械工程学院 河南 郑州 450064 摘 要 在温室大棚内种植茄子可为茄子提供适宜的生长环境 但也成为了病菌和害虫的温床 病虫害是影响茄 子品质和产量的关键因素之一 加强病虫害防控意义重大 在茄子植株生长到一定程度时 人工监测劳动强度较 大 而传统的视觉检测方式难以监测其健康状况 因此在温室大棚环境下 通过结合大棚桁架 传感器 机器视 觉等技术设计一套大棚茄子病虫害监测系统 旨在克服传统检测方法在茄子生长中后期难以准确判断生长状况局 限性的问题 以OpenMV相机作为图像采集设备 ESP32作为桁架结构控制芯片 通过控制桁架结构实现相机在 不同位置和高度的拍摄 获取更为全面的病虫害信息 通过机器学习算法训练模型 实现对图片目标进行标注分 析 程序设计包括设备初始化 图像获取 监测分析和系统提示等步骤 测试模型得出置信度达到0 7 能够准确 识别茄子植株病虫害类型及位置 满足实际需求 系统具有高效 准确的特点 且具有良好的扩展性 可应用于 其他大棚作物的病虫害监测 助力农业的可持续发展 关键词 OpenMV 大棚茄子 病虫害监测 桁架结构 模型训练 中图分类号 S431 文献标识码 A doi 10 3969 j issn 1673 2154 2025 03 010 收稿日期 2024 12 27 基金项目 河南省教育厅2024年大学生创新创业训练计划项目 202412746017 郑州科技学院2024年大学生创新创业训 练计划项目 DC202417 作者简介 陈依文 2002 男 本科生 主要研究方向为机电一体化 E mail 17530352150 通信作者 王权 1989 男 硕士 副教授 主要研究方向为机电一体化 E mail wangquan1989s 0 引言 茄子作为我国重要的茄果类蔬菜之一 具有丰 富的营养价值和经济效益 鲜嫩多汁的口感深受 人们喜爱 1 大棚种植可以控制多种环境因素 能 够保障茄子产量 品质 大棚可以提供适宜蔬菜 生长的温度和湿度 2 但也适宜病菌和虫害生存和 繁殖 从而对茄子的生长构成威胁 因此在大棚 生产中 病虫害的预防极为重要 传统的茄子病 虫害预防主要通过选择抗病的品种和对种子或土 壤进行药水消毒加上人工对田间的观察分析 这 种方式需要大量的人力 物力投入 工作效率比 较低 若药水使用不恰当或没有及时发现预防 将对茄子生长及土壤环境造成严重影响 3 茄子病 虫害监测预警防治是维持农业可持续发展的重要 组成部分 因此开发一种有效的现代化大棚茄子 病虫害监测系统对于提高茄子的产量和品质 降 低生产成本有重要的意义 1 系统方案设计 1 1 设计原则 大棚环境下针对茄子病虫害监测系统的视觉系 统和结构设计至关重要 系统设计应遵循以下基本 原则 一是 大棚结构的设计应满足茄子生长需求 确保结构稳定安全 同时避免执行装置 桁架结构 等设计元素对茄子植株生长造成不利影响 二是 视 觉系统应满足农业生产和劳动效率的需求 注重人 体工学设计 确保操作便捷 可视化效果 能够准 确 高效地监测茄子病虫害情况 1 2 系统框架 病虫害预警系统由前端感知层 网络传输层 应用平台层 用户层 4 个部分组成 感知层由多个 检测地点的相机 土壤湿度温度传感器等组成 实 时捕获棚内多种环境信息并且初步转换 通过网络 层有线通信和无线通讯节点发送到系统中 由训练 好的模型对这些信息进行分析判断 反馈到用户层 64 现代农业装备 2025年 由技术操作人员或农户查看 从而达到预警的目的 系统结构框架如图 1 所示 图 1 系统结构框架 Fig 1 Schematic diagram of system structure framework 系统分为硬件和软件 2 部分 软件主要由图像 处理 系统控制程序等组成 硬件部分主要由相 机 图像传感器 主控板 桁架结构等执行装置 等组成 2 系统设计 2 1 结构设计 桁架结构是农业种植大棚的核心骨架 它需要 具备足够的承载力和稳定性 移动装置的设计同样 关键 结构设计应充分结合实际情况 结合地理位 置 大棚的棚头分别朝向南 北两侧 这样能使棚 内茄子均匀地接受光照 使棚内有更好的透光性 大棚过长会导致通风性变差 大棚的南 北跨度一 般为 6 10 m 东 西跨度一般为 30 100 m 高度 为 2 5 3 0 m 种植茄子的行间距为 0 6 m 株距 为 0 4 m 合适的尺寸有利于棚内作物生长 将传统 的桁架结构应用到农业大棚的自动化控制当中 移 动装置由 2 台交流三相异步电动机和 1 台步进电机 驱动 可以实现横向 纵向以及竖直方向的移动 桁架末端携带相机实现多位置不同高度拍摄 精准 识别 桁架结构运动简图如图 2 所示 1 支撑桁架 桁架横向和竖直方向受力不同 所以在设计桁架时应根据实际受力情况设计桁架结 构 竖直的桁架主要承受轴向压力 三角形式的多 单元桁架 内部相互支撑的三角结构可以提供足够 的稳定性 具有良好的承载轴向力的能力 内部镂 空的结构在保证强度的同时 可以充分利用材料的 强度 节省材料和成本 这种特性使得它特别适用 于大跨度建筑和桥梁结构 能够大幅度降低造价并 提高经济效益 1 支撑桁架 2 纵向导轨桁架 3 移动装置 4 横向导轨桁架 5 竖直导轨桁架 6 相机 图 2 桁架结构运动简图 Fig 2 Schematic diagram of truss structure movement 2 导轨桁架 在桁架结构设计过程中 致力 于在维持原有的支撑和承载能力的同时保留其支撑 和承载的能力 并将其作为执行装置的轨道 横向 的桁架多承受弯矩 工字型结构钢有较好的抗弯性 方便进行机械加工和设备组装 两边的凹槽可以 作为导轨 移动轮可在凹槽内移动 纵向装置通 过电机驱动传动轮与桁架的凹槽内侧配合实现移 动 这种设计利用轮子与凹槽之间的摩擦力 使 执行装置能够平稳移动 采用同步带达到执行装 置精准的移动要求 这种设计保留了原有桁架结 构的力学特征 并且使其作为动态作业平台的轨道 支撑 4 3 移动装置 移动装置安装在导轨桁架上 负责驱动桁架间接带动相机在 3 个方向 横向 纵 向和竖直方向 上移动 移动装置有 1 个固定平台 用于固定桁架 平台下方固定电机 链轮 移动轮 链轮配合固定在导轨桁架上的链条 沿着导轨桁架 平滑移动 竖直方向移动装置使用 1 台步进电机实 现移动 用于引导相机在竖直方向上移动 2 2 控制系统设计 2 2 1 元件选型 1 相机的选型 主要考虑通信接口 电源接 口 图像处理等功能 设计中相机分为 2 类 一种是 固定式相机 固定在大棚的角落 主要用于监测大 65 陈依文 等 基于OpenMV的大棚茄子病虫害监测系统设计第3期 棚的整体状况 一种是移动式相机 装配在 Z 桁架 的末端 如桁架结构运动简图 2 中序号 6 所示 由 桁架结构带动相机进行移动 实现大棚全方位的拍 摄 OpenMV摄像头是一款功耗低 小巧 成本低 电路板 其处理器基于 STM32 系列的开源机械视觉 相机 具备串口通信 SD 卡数据存储功能等 支持 Edge lmpulse 模型 可通过加载量化后的神经网络模 型进行病虫害识别和分析 支持无线网络连接和数 据传输功能 能够通过手机 电脑等设备远程查看 病虫害监测结果 2 桁架控制芯片的选择 主要考虑处理内存 通信接口和远程控制等问题 桁架结构由 3 个电机 作为驱动 加上限位开关 传感器等主要部分组成 ESP32 WROOM 32U 作为 32 位处理器支持 240 MHz 的时钟频率 支持外部 SPI Flash 扩展 满足程序运 行和数据存储功能 支持多种 UART I2C 等多种通 信协议 Wi Fi 功能实现远距离的桁架控制和监控 查看桁架的位置 速度等信息 3 电机的选型 电机桁架由 2 个交流三相异 步电动机和 1 个步进电机作为驱动 电动机选型主 要考虑功率 转矩 转速等参数 由于大棚桁架负 载相对不大 功率可选择在较小的范围内 转速范 围可选择较宽的区间内 考虑到负载安全性和波动 等 选择较为常用的电机功率参数 电机额定功率 1 5 kW 转速 955 r min 可选 Y2 90S 2 型号电机 对于竖直方向的 null 轴桁架需要相对较高的精度 故 选择步进电动机 因 null 轴桁架自身和所携带的相机 等设备重力 需配合刹车装置实现自锁功能 2 2 2 电气原理 在设计桁架控制电路原理图时 使用嘉立创 EDA 专业版 软件来绘制原理图和 PCB 图 桁架 电机驱动板采用 12 V 24 V 供电 采用自行设计的 电路将电压降低到 5 V 和 3 3 V 提供稳定的电压 5 供电模块原理如图 3 所示 图 3 供电模块原理 Fig 3 Schematic diagram of power supply module 步进电机通过电路板排针外接 A4988 驱动芯片 将 A4988 驱动芯片 MS1 MS2 MS3 引脚连接 5V 设 置 16 细分模式 Z PUL O 引脚用于控制步进电动机 旋转方向 Z PUL L 引脚用于接收脉冲 步进电机 驱动器连接如图 4 所示 如图 5 所示 本设计中将 X DIR X PUL 等引 脚与 A4988 驱动芯片相连用于输出脉冲和转动方向 将 IO0 引脚与开关相连用于复位 设计包含电源线 路 通讯线路 限位开关线路等 6 图 4 步进电机驱动器连接 Fig 4 Stepper motor driver connection 66 现代农业装备 2025年 图 5 ESP32 引脚分配 Fig 5 ESP32 pin assignment 2 2 3 程序设计 该系统的程序设计流程如图 6 所示 图 6 程序设计流程 Fig 6 Programming flow chart 其主要步骤如下 1 开启设备 桁架 相机等部分进行初始 化 桁架启动 桁架高度根据棚内实际情况调整至 OpenMV 相机最佳拍摄条件 2 图像获取 桁架末端携带相机对棚内茄子 植物进行逐一拍照 默认自动扫描拍摄 可选择手 动控制桁架 3 监测分析 采集图片发送至模型分析 与 数据库病虫害信息进行特征提取 检测到病虫害的 存在 标记茄子植株病虫害的类型和位置 4 系统提示 系统发出预警信息 提醒农户 采取相应的防治措施 提高病虫害预警的及时性和 准确性 为后续的病虫害防治工作提供重要的参考 依据 7 3 模型训练 3 1 训练过程 目标检测算法是一种通过学习识别目标的特征 对输入目标进行特征提取和分类得到目标在图像中 的类别和位置的一种技术 特征提取涵盖手工设定 的特征和深度学习获得的特征 手工设计特征依赖 于人的经验知识 对于简单场景目标检测效果较好 深度学习特征通过训练卷积神经网络自动学习目标 67 陈依文 等 基于OpenMV的大棚茄子病虫害监测系统设计第3期 特征 相比于手工设计特征 在复杂场景的目标检 测效果更具有优势 模型的训练过程包括数据准备 模型搭建 模 型训练和模型评估等阶段 训练模型需要收集大量 与目标检测有相关性的图像 并且图像数据尽可能 涵盖不同的光线 场景等条件 图像数据的采集主 要基于 Python 网络爬虫技术 从互联网上下载指 定图片至本地存储 然而 通过此方法获取的图 像数据中可能包含一系列不符合要求的 坏图 诸如清晰度不足 格式不符合等问题 这些因素 会对后续数据集的质量产生影响 为构建高质量 的数据集 通过图像算法处理技术对下载的图像 进行筛选与过滤 图 7 是通过筛选后拼接的茄子 及其植株图片 涵盖了茄子从花蕾到成熟期的不 同阶段以及病虫害 对筛选并保留的图像数据集 中的目标特征信息进行标注 以提升数据集的准 确性和可用性 将已标注好的数据集划分为训练 集 验证集和测试集 注意避免相同图片被划分 为不同数据集 其中使用 80 的数据集作为训练 集 验证集和测试集各占 10 这样可以使模型 得到较好的训练效果 也可以保证有足够的样本 进行验证和测试 8 3 2 结果分析 图 7 是验证集中一个批次的图像 在图中展示 了茄子及其植株的多种实际场景 OpenMV 内置图 像处理芯片可将不同色彩的图像根据色素不同精准 框选定位 从而获取目标在相机二维位置形状信息 由 2 部固定于不同位置的相机摄得物体的像 分别 获得该点在 2 部相机像平面上的坐标 只要知道 2 部相机精确的相对位置 就可用几何的方法得到该 特征点在固定 1 部相机的坐标系中的坐标 图 8 是 经训练后的模型处理过的预计结果 包括各类目标 的类别 位置和置信度 9 通过对比原始图像可以看 出在识别植物病虫害以及植株类别方面的性能 模 型在处理预测过程中能准确地识别植物和昆虫的类 别并且定位它们在图像中的位置 标出相应的置信 度 通过测试模型得出各类目标置信度平均在 0 7 这表明训练的模型在植物病害和害虫识别方面具有 较高的准确性和稳定性 模型训练过程中学习率 训练轮次 批量大小等这些参数对于训练的结构影 响较大 可通过不断调整相机参数 滤波器 学习 率 批次大小等参数优化识别效果 图 7 筛选后图片拼接 Fig 7 images are filtered and spliced 图 8 模型识别后 Fig 8 Post model recognition 4 结语 通过现代化技术进行植物病虫害图像识别及防 控是农业领域的重点研究问题之一 设计了一种结 合机械机构 传感器 机器视觉等技术的病虫害预警 系统 该系统通过桁架结构搭载相机 在大棚内实现 68 现代农业装备 2025年 多位置 多高度采集大棚内环境信息和图像数据 10 通过模型对病虫害信息进行特征提取 标注 实现 对茄子病虫害的精准预警 模型训练阶段通过高质 量数据集进行训练 通过调整参数优化模型性能 提高病虫害监测的准确性 该方法的研究为茄子种 植户提供了有效的病虫害防治手段 同样可以扩展 至其他农作物上 提升农业生产的智能化水平和病 虫害防控能力 为我国农业经济的持续发展做出贡 献 11 具有重要的应用意义 参考文献 1 高兴平 茄子优质高产栽培技术 J 农村实用技术 2024 1 81 82 2 姚斌 张楠 基于 ZigBee 技术的农业大棚温湿度监 控装置 CN201520945330 P 2016 04 20 3 张荣生 大棚茄子栽培技术 J 现代农业科技 2019 22 44 45 4 王文志 刘龙 滕媛媛 基于 ANSyS的港口起重 机桁架结构的优化设计 J 机电工程技术 2015 44 1 52 55 5 张文乐 杨晶晶 钟林强 基于 StM32 温室大棚气 象数据采集器的设计 J 机电工程技术 2019 48 1 69 71 151 6 马锦琳 费承昊 陈杭涛 等 一种基于机器视觉 的自感应式智能渔业检测装置 J 中国科技信息 2024 22 85 88 7 向琳娜 杨鸥 张艳 等 农业信息化技术在辣椒 病虫害防治中的应用 J 长江蔬菜 2024 19 50 52 8 肖宇 吴杰 马驰 用于植物病虫害图像识别的数 据增强方法 J OL 计算机技术与发展 1 6 2024 11 23 https doi org 10 20165 ki iSSN1673 629X 2024 0334 9 吕献周 蒋铭 李庆松 等 基于 yOLOv7 的海量 烟支外观缺陷快速自动标注方法 J 科技创新与应 用 2024 14 15 40 45 10 罗玉海 王椿曦 熊正烨 基于鸿蒙系统和 OtA 技 术的农业大棚测控系统 J 现代农业装备 2023 44 6 31 37 75 11 孙洪武 陈志石 牛宜生 无公害农业 我国现 阶段农业发展的现实选择 J 农业科技管理 2003 4 11 13 Design of Eggplant Pest and Disease Monitoring System in Greenhouse Based on OpenMV CHEN Yiwen WANG Quan WEI Yaohui ZHANG Mengxiang HOU Zhuoyi College of Mechanical Engineering Zhengzhou University of Science and technology Zhengzhou 450064 China Abstract Planting eggplant in greenhouse not only provides a suitable environment for the growth of eggplant but also provides a hotbed for bacteria and pests Diseases and pests are one of the key factors affecting the quality and yield of eggplant so it is of great significance to strengthen the prevention and control of diseases and pests When the eggplant grows to a certain extent the labor intensity of manual monitoring is great and the traditional visual detection method is difficult to monitor its health status Therefore based on the environment of greenhouse a monitoring system of eggplant disease and insect pests in greenhouse was designed by combining the truss sensor machine vision and other technologies It aimed to overcome the limitations of traditional detection methods in determining the growth status of eggplant accurately in the middle and late growth period The OpenMV camera was used as the image acquisition equipment and ESP32 was used as the truss structure control chip By controlling the truss structure the camera was shoot at different positions and heights and more comprehensive information of diseases and pests could be obtained The model was trained by machine learning algorithm to realize the annotation and analysis of image targets The program design included equipment initialization image acquisition monitoring and analysis system prompt and other steps The confidence of the test model reached 0 7 which could accurately identify the type and location of eggplant pests and diseases and meet the actual needs The system had the characteristics of high efficiency accuracy and good scalability which could be applied to the monitoring of diseases and pests of other greenhouse crops and contributed to the sustainable development of agriculture Key words OpenMV eggplant in greenhouses monitoring of pests and diseases truss structure model training