基于阿里云和Open-MV的阳台果蔬种植系统设计_王洪吉.pdf

基于阿里云和Open MV的阳台果蔬 种植系统设计 王洪吉 常若葵 刘 畅 柏家军 天津农学院 工程技术学院 天津 300392 摘 要 随着城市化进程加快 阳台果蔬种植逐渐受到人们的青睐 为提高城市家庭阳台果蔬种植效 率和果蔬品质 基于阿里云和Open MV 从总体设计 硬件设计 软件设计等方面构建智能化阳台果蔬种植 系统 通过传感器实时监测温度 湿度和光照强度等环境参数 利用阿里云平台进行数据存储和分析 从而 实现数据可视化和智能决策 Open MV用于病虫害检测 借助深度学习技术提升检测准确率 确保植物健康 生长 此外 系统还具备远程监控功能 可及时识别并处理潜在的病虫害 经测试 该系统在阳台果蔬种植 中表现出良好的实用性和智能化水平 对推动现代城市农业发展提供理论依据和实践有一定的参考 关键词 阳台果蔬系统 阿里云 Open MV 智能化 中图分类号 S24 文献标识码 A 文章编号 1004 8421 2025 12 0290 0091 06 在现代城市生活中 空间有限的城市居 民开始采取亲近自然 追求健康的生活方式 其中阳台果蔬种植因其便捷性和实用性已成 为一种流行的种植趋势 1 阳台种植不仅能 够提供新鲜的蔬菜和水果 降低家庭的食物 成本 还能够美化居住环境 提升生活质量 在农业智能化领域 物联网 人工智能等技 术的飞速发展为阳台果蔬种植的智能化升级 提供了有力支持 2 阿里云凭借其强大的云 计算和物联网服务能力 已成功应用于农业 环境监测 3 数据管理与分析 4 5 等方面 Open MV作为一款集成高性能处理器和图像 传感器的机器视觉开发平台 在图像采集与 处理方面具备独特优势 为农业生长状况监 测提供了新的技术手段 Open MV深度学习 在农业病虫害检测领域的应用显著提升了检 测的准确性和效率 6 然而 目前针对阳台果 蔬种植的智能化系统研究相对较少 现有系 统存在功能不完善 硬件成本高 适应性差 等问题 部分系统仅实现简单的环境监测 缺乏对果蔬生长状况的全面分析和精准控制 此外 部分系统依赖复杂布线和昂贵的硬件 设备 难以在普通家庭中推广应用 研究更智 能 更便捷的阳台果蔬种植系统成为亟须解 决的问题 基于此 综合应用32位ARM单 片机 阿里云和Open MV等先进设备与技 术 从总体设计 硬件设计 软件设计等方 面构建智能化阳台果蔬种植系统 旨在为城 市居民提供低成本 易操作 功能全的阳台 果蔬种植智能化解决方案 1 系统总体设计 阳台果蔬种植系统总体设计的结构框图 如图1所示 总体设计由环境信息检测 语 音识别 单片机 通信等模块组成 结合实 际情况 以STM32为控制核心 利用DHT11 温度传感器和YL 69土壤湿度传感器采集种 植箱内的环境信息 采用ESP32的Wi Fi模 块以MQTT协议将采集到的环境信息发送到 阿里云生活物联网平台 其中 光敏感传感 收稿日期 2025 03 21 基金项目 天津农学院教育教学研究与改革项目 新工科背景下 PLC原理及应用 课程创新人才培养的教学探索 2023 A 12 天津农 学院教材研究项目 工程认证背景下PLC项目实训教材 2021 C 4 作者简介 王洪吉 2003 男 在读本科 专业 测控技术与仪器 E mail 2744421473 通信作者 常若葵 1973 女 副教授 从事智慧农业 自动控制系统 光谱无损检测等研究 E mail 529007475 农技服务 2025 42 12 91 96 投稿网址 模块用于捕捉光照强度信息以调整光照补偿 温湿度检测模块用于监测并调控农作物生长 环境的温度和湿度 同时 利用Open MV进 行实时检测 若发现病虫害 则立即将相关情 况上传到阿里云生活物联网平台 提醒用户 采取相应措施 还可通过STM32进行遮补光 灌溉 喷药等处理 该系统包括语音识别模 块 用户可通过语音指令使其进行简单操作 图 1 系统整体结构框图 2 系统硬件设计 2 1 电源电路设计 阳台果蔬种植系统的电源电路总体架构 如图2所示 根据阳台果蔬种植系统的工作 流程 可将电源电路分为3个模块 执行机构 模块 信息采集模块和控制模块 执行机构 模块的电路包括喷雾 水泵和补光灯的控制 电路 信息采集模块的电路包括温湿度 Open MV等传感器的控制电路 控制模块的 电路包括STM32单片机和ESP32的控制 电路 图 2 电源电路总体架构 2 2 控制核心主板设计 主板结构设计如图3所示 主要包括 STM32 ESP32微控制器及其外围电路 SIM卡槽电路 5 V供电电路及其调试接口 串口和IIC接口电路等 2 3 传感器模块 阳台果蔬种植系统的温湿度传感器电路 如图4所示 温湿度传感器具有数据传输稳 定 功耗低 控制简单等特点 为获得精准 的数据 在选择温湿度传感器时 需优先选择 数据传输稳定 系统操作简单的传感器 设 计选用常用的DHT11温湿度传感器来监测 果蔬所处环境的温湿度情况 7 在我国智慧农业的快速发展下 土壤湿 度逐渐成为作物生长的一个重要参考 阳台 果蔬种植系统的土壤湿度传感器电路见图5 土壤湿度传感器中湿敏电容的电容值可用来 判断土壤湿度变化情况 土壤湿度与电容值 成正比关系 土壤中的湿度越大 电容的值越 大 土壤湿度传感器对系统内的土壤湿度进 92 农 技 服 务 行检测后 将检测到的数据传送到阿里云平 台 当土壤湿度偏低时 云端发出指令启动喷 洒设备进行喷洒 8 3 系统软件设计 阳台果蔬种植系统基于阿里云平台 系 统的软件设计可分为阿里云物联网平台配置 ESP32发布与订阅 编写STM32控制ESP32 发布与订阅 Open MV的病虫害识别4部分 3 1 阿里云物联网平台配置 阿里云是全球领先的云计算及人工智能 科技公司 可提供强大的云计算服务 9 进入 阿里云平台并注册账号后 先创建产品和设 备 随后编辑物模型 进行设备端开发后即可 查看上报数据 物模型是阿里云物联网平台 为产品定义的数据模型 用于描述产品的功 能 可编辑温度物模型和湿度物模型 物模型 数据如图6所示 图 6 物模型数据 3 2 ESP32发布与订阅 ESP32是一块完整的开发板 自带蓝牙 模块和Wi Fi模块 阳台果蔬种植系统通过 AT命令的方式控制ESP32发布与订阅消息 将固件烧录到ESP32开发板后运用串口工具发 送AT命令控制ESP32 AT命令集如图7所示 图 3 主板结构设计 图 4 温湿度传感器电路图 图 5 土壤湿度传感器电路图 12 期王洪吉 等 基于阿里云和Open MV的阳台果蔬种植系统设计 93 3 3 编写STM32控制ESP32发布与订阅 STM32以串口的形式发送给ESP32代替 串口调试助手与ESP32进行交互 在连接时 需适当延时以保证ESP32处理全部数据 可 使用STM32cubemax配置外设与搭建基础框 架 再编写ESP32 AT命令发布消息程序与订 阅消息程序 发送消息程序编写步骤如图8 所示 3 4 Open MV的病虫害识别 Open MV是一款开源的微型机器视觉模 块 基于ARM Cortex M7微控制器 运行 MicroPython脚本 Open MV支持多种图像 处理功能 如颜色识别 形状检测 条形码 识别等 适用于教育 快速原型开发和小型 嵌入式视觉应用 阳台果蔬种植系统利用 Open MV的特征识别 将摄像头采集到的图 片上传到Edge Impulse训练神经网络模型 然后将模型进行分类标签 在完成分类标签 上传后 进行模型训练 结果生成为Open MV的工程 导入到Open MV上 即可对阳台 果蔬进行病虫害识别 训练模型如图9所示 图 8 发送消息程序编写步骤 图 9 训练模型 4 系统测试 4 1 测试结果 设备上电后 云服务器后台端显示设备 在线并收到数据 将手指按在DHT11传感 器上 阿里云传回数据温湿度明显上升 说明 温湿度采集系统和阿里云工作正常 阳台果 蔬种植系统部分测试数据如图10所示 将传感器置于不同已知温度和湿度环境 中 监测并记录传感器读数 结果如表1所示 温度传感器可在温室内准确追踪日间和夜间 的温度变化 湿度传感器在干燥和湿润土壤 中可准确反映不同的湿度值 土壤湿度和温 度传感器的数据采集功能得到验证 传感器 读数与参考设备的测量值比较 传感器测量 的温度绝对误差未超过 0 50 相对误差 小于2 00 湿度相对误差在 3 00 以内 光照强度绝对误差为 69 00 Lux 相对误差 小于3 00 与参考设备对比 传感器数据一 致性良好 采集功能正常 系统采集功能的准 确性和可靠性得到验证 温度传感器检测范围为0 60 当温 度超过30 时 风扇启动降温 温度低于25 时风扇关闭 温控逻辑稳定 光敏电阻传感 器在不同光照强度下输出呈线性变化 系统 根据预设阈值自动补光 测试表明 光照强 度低于200 Lux时 LED补光灯立即启动 高 图 7 AT指令命令集 94 农 技 服 务 于500 Lux时 LED补光灯关闭 传感器在弱 光与强光环境下均无异常波动 动态响应灵 敏 通过发送命令和数据 测试无线模块的 通信质量和可靠性 模拟真实场景运行所有 功能以评估协同工作效果 在测试过程中 从数据采集到显示更新 再到执行器控制 系 统表现出良好的稳定性和高度的响应性 无 论是自动控制还是通过远程命令控制 系统 均能准确执行预定任务 测试结果符合设计 预期 系统功能协同性和整体性能良好 当 手捂住DHT11和光敏传感器时 温度升高光 照减小 设备同时打开灯和风扇 并发送短信 提醒温度过高 阳台果蔬种植系统可较为准 确地检测果蔬的生长环境 具有较高的控制 精度和稳定性 且响应速度较快 命令发送 稳定 在Open MV实时检测验证中 将300张 西红柿病叶片照片分为3组 100张 组 300 张西红柿健康叶片照片分为3组 100张 组 分别对神经网络模型和Open MV进行3次 验证 从表2和表3可知 神经网络模型对 西红柿健康叶片的检测准确率平均为83 7 病害叶片检测准确率达100 0 Open MV 对西红柿健康叶片的检测准确率平均为90 0 病害叶片检测准确率平均为85 0 图 10 阳台果蔬种植系统部分测试数据 表 1 传感器测量精度与功能验证 测量参数温度 湿度 光照强度 Lux 参考设备测量值17 00 21 00 3 555 00 设备测量值17 30 20 70 3 486 00 绝对误差 0 30 0 30 69 00 相对误差 1 76 1 43 1 94 表 2 神经网络模型对西红柿叶片的检测结果 项目健康叶片检测成功数 张健康叶片检测准确率 病害叶片检测成功数 张病害叶片检测准确率 第1组85 0 85 0 100 0 100 0 第2组81 0 81 0 100 0 100 0 第3组85 0 85 0 100 0 100 0 平均值83 7 83 7 100 0 100 0 表 3 Open MV对西红柿叶片的检测结果 项目健康叶片检测成功数 张健康叶片检测准确率 病害叶片检测成功数 张病害叶片检测准确率 第1组96 0 96 0 83 0 83 0 第2组88 0 88 0 84 0 84 0 第3组86 0 86 0 88 0 88 0 平均值90 0 90 0 85 0 85 0 12 期王洪吉 等 基于阿里云和Open MV的阳台果蔬种植系统设计 95 4 2 测试分析 经系统测试 阳台果蔬种植系统表现出 智能化程度高 响应速度快 控制稳定性好 可靠性高和硬件成本低等优点 同时也存在 系统可扩展性有限等缺点 在实际应用中 需 根据具体情况进行选择和优化 不同的环境 下 部分传感器的性能可能会受到影响 可合 理优化传感器的布局 避免传感器之间相互 干扰 同时可根据阳台不同区域的环境特点 有针对性地布置传感器 提高监测的全面性 和准确性 深度学习算法在病虫害检测方面 虽然取得了一定成果 但仍存在局限性 当病 虫害症状不典型或多种病虫害并发时 模型 的识别准确率会下降 在之后的研究中可进 一步扩充训练数据集 涵盖更多种类的病虫 害 不同的发病阶段和各种复杂的环境条件 5 结束语 设计基于阿里云和Open MV的阳台果 蔬种植系统 旨在为阳台果蔬种植过程智能 化管理提供参考 经系统测试 该种植系统 在环境监测精度 设备控制响应速度和系统 运行稳定性等方面表现出色 可实时 准确 地监测阳台果蔬生长环境的温湿度 光照强 度和土壤湿度等参数 并根据预设条件自动 调控环境 从而保障果蔬生长 基于Open MV和深度学习算法的病虫害检测功能达到 了预期效果 可及时发现病虫害迹象 为及时 采取防治措施提供参考 系统的创新点在于 将阿里云强大的云计算和物联网服务与Open MV的视觉处理能力相结合 实现了对阳台果 蔬生长的全方位智能监测与管理 该系统有 效满足了阳台果蔬种植的智能化需求 可为 城市居民提供便捷 高效的种植体验 参 考 文 献 戎静 阳台蔬菜种植技术研究 J 河北农机 2024 19 118 120 1 张欣征 刘晓东 齐佳萌 等 智农监测 基于阿里 云的植物生长环境监测系统设计 J 电脑知识与技术 2024 20 12 87 89 2 程德昊 何元清 蔡春昊 基于阿里云物联网平台的数 据可视化 J 电脑知识与技术 2020 16 22 50 51 53 3 王明星 陈双华 卜捷捷 基于阿里云平台的部分环境 指标监测系统设计 J 中国战略新兴产业 2024 27 50 52 4 孙振华 基于阿里云物联网平台的远程环境监测系统 设计 J 科技创新与应用 2024 14 23 114 119 5 王彦翔 张艳 杨成娅 等 基于深度学习的农作物病 害图像识别技术进展 J 浙江农业学报 2019 31 4 669 676 6 范兴隆 ESP8266在智能家居监控系统中的应用 J 单片机与嵌入式系统应用 2016 16 9 52 56 7 王浩 基于ESP32平台和MQTT协议的远程控制系 统设计 J 软件工程 2020 23 8 38 41 8 张世坤 黎思如 李文华 等 基于ESP32智能模块化 插座的设计 J 信息通信 2020 34 4 85 86 9 责任编辑 仇 杰 姜 萍 96 农 技 服 务