基于缺素信息温室黄瓜营养液灌溉控制系统研究

### 温室黄瓜营养液灌溉控制系统研究 #### 概述 本文研究的是基于缺素信息的温室黄瓜营养液灌溉控制系统，作者为伍德林和毛罕平。研究的核心在于利用计算机视觉技术识别作物叶片的缺素特征，并将此信息应用于作物营养液的智能化调配与灌溉控制中。该系统旨在通过自动检测黄瓜叶片的颜色与纹理特征，准确判断作物的营养状态，从而实现对营养液的精准供给和灌溉量的智能管理。 #### 关键技术 1. **作物缺素信息的提取**：利用计算机视觉技术，提取黄瓜叶片的颜色和纹理特征，以此作为判断作物缺素程度的依据。 2. **营养液智能调控**：结合计算机视觉识别得到的缺素信息与系统内存储的作物生长专家知识，通过智能控制器计算所需的营养液量，生成控制命令，调整营养液灌溉系统的参数。 3. **灌溉与营养液循环控制**：通过温度补偿和校正，克服传统营养液管理中由于温度变化引起的测量误差，提高自动调整离子浓度的精准度。 #### 系统设计 - **工作模式**：系统可以根据设置采用离线或在线两种工作模式。离线模式下，工作人员手动设定和修改参数，进行营养液的调配；在线模式下，系统自动接收上位机传输的图像识别结果，并根据作物需求自动调配营养液。 - **硬件结构**：营养液灌溉控制系统由多个独立的营养物质容器和对应的肥液泵组成，包括硝酸钙、硝酸钾、磷酸二氢铵、硫酸镁、螯合铁及微量元素化合物等。智能控制器根据缺素信息控制泵的工作时间，完成营养液的配制。 #### 应用与效果 该系统应用于温室黄瓜的生产管理中，通过对营养液灌溉的智能控制，提高了灌溉的准确度，有效地解决了作物因营养失衡而出现的问题，如叶片变色、变形、生长受阻等，进而提高了作物产量和品质。 #### 研究背景与意义 由于作物吸收导致营养液成分失衡是温室作物管理中的一大挑战。营养液的EC值和pH值虽是管理的主要参数，但无法全面反映营养液中各种离子的浓度变化。传统的离子选择电极测量方法存在精度不足、操作繁琐等问题。本研究提出的基于缺素信息的灌溉控制系统为实现温室作物栽培管理的自动化和智能化提供了新的思路和方法。 #### 研究创新点 1. 将计算机视觉技术应用于作物营养状况的检测，提高了识别缺素的准确性和分辨率。 2. 实现了营养液的智能调控，根据作物实际生长需求自动调整灌溉量，解决了传统人工灌溉的不足。 3. 设计了基于智能控制的营养液调配系统，确保了各营养成分的合理配比，保证了作物健康生长所需的营养平衡。 #### 结论 本研究展示了如何通过智能化手段改善温室作物管理，尤其是在营养液的调配和灌溉控制方面取得的成果。这一创新方法的实施，不仅提高了作物的产量和品质，也降低了人力成本，对农业自动化和智能化发展具有重要的现实意义。