基于Android平台的智能植物生长柜测控系统设计

为实现对生长柜中环境信息远程采集和数据显示,同时实现摄像头对植物的监控和对多控制节点的远程控制,设计了一种基于Android平台的物联网测控系统。该系统各传感器的数据采集、摄像头图像采集以及调节生长柜中环境的执行机构是由FS_WSN4412平台进行控制,利用Android编程技术对FS_WSN4412平台软件的功能和界面进行了设计,通过Wifi模块上传数据至服务器。物联网服务器采用Tomcat搭建,利用JSP+servlet+MVC技术完成网页的设计。结果表明,该系统实现了对物联网智能植物生长柜的环境参数的现场和远程监控。

基于家庭物联网Android平台的智能植物生长柜监控系统设计

近年来,人们对蔬菜安全、卫生、绿色的需求越来越高,智能植物生长柜作为解决途径有着很高的应用性。为实现对生长柜传感器节点的信息远程采集和数据显示,同时实现对多控制节点的远程控制,本文研发一款基于家庭物联网Android平台的植物生长柜监控系统,系统不受时间地域限制,用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据,系统支持多手机用户客户端可以共享一台服务器。系统采用STM32作为底层控制芯片,采用HLK RM04串口转无线模块与手机wifi通信,采用Android SDK+JAVA JDK7+Eclipse6.0编写手机端软件控制程序,并设计实验实时获取生长柜的参数信息,同时对湿度和光照强度进行控制,实现对植物生长箱的实时监测和控制。

基于植物生长柜的病变叶片检测方法

提取植物叶片的颜色特征是LED植物生长柜实现智能监控的关键之一。针对植物生长柜,提出了一种用于检测叶片是否发生病变的简便方法。通过计算机提取叶片在RGB和HSV颜色系统下的颜色特征,对比选择合适的颜色参数以及计算颜色参数的均值和方差,分别从整体和部分分析判断叶片是否健康、是否发生病变。将采集的健康叶片图像及病变叶片图像进行对比测试,实验结果表明:色调H参数能够实现较好地反映出叶片的颜色特征和生长的健康状态,而且能够将病变部分区分并提取出来,以此可以诊断病因,为植物生长柜的管理者尽早发现问题来采取合理的措施提供理论依据。

对植物生长柜中油菜叶片面积测定的初步研究

采用数字图像处理方法对油菜叶片进行长、宽、面积测算,建立了叶片长、宽、长宽积和叶片面积的回归方程,为植物叶片面积快速估算提供了比较好的方法。

基于Lab颜色空间和遗传算法的苦苣菜叶片病斑分割

随着可耕地的不断减少,植物生长柜的出现可以高效地给人们提供更加高质量的绿色蔬菜。但有时因营养液成分配比不均或一些不可预知的因素存在,使植物生长柜中的蔬菜出现了病斑。这种病害会对植物生长柜中的其他蔬菜造成影响,因此在对其进行识别和诊断时,首要的就是进行分割并提取病斑。本文采用一种在Lab空间下用遗传算法对苦苣菜叶片病斑进行提取的方法,把图像从RGB模型转换到Lab模型,把彩色图像转换成Lab图像;再采用遗传算法快速寻取最佳阈值,对叶片进行分割,完成对叶片正常区域和病斑区域的分离,最终还原出病斑的彩色图像。结果表明,所提出的方法能够精确地提取出叶片病斑区域。

植物生长柜控制系统的研究与设计

设计了一种基于LED光源的植物生长模拟环境系统.该植物生长柜控制系统主要由触摸界面操作系统和控制系统两大部分组成,两者之间通过RS485模块进行通讯.控制系统以ATmega128L单片机为主控核心,界面操作系统采用Cortex_M3为内核的32位处理器STM32F103VC,并配置7寸TFT触摸屏,利用μC/GUI编写简单的人机界面,实时监控植物生长柜内的环境参数,并且通过设定各种参数以模拟出植物的多种生态环境,有利于个性化地培养各种植物.

基于物联网智能植物生长柜的软件系统设计

采用物联网技术和Android开发技术,设计智能植物生长柜的软件控制系统,实现利用网络对智能植物生长柜的环境进行实时的监控和对植物生长过程全周期的连续监测,同时利用服务器数据库对历史数据存储,对农业作物的生长习性研究具有一定的现实意义。本文介绍智能植物生长柜的软件系统,该系统包括了物联网设计和Android软件设计。系统采用Android SDK+JAVA JDK7+Eclipse6.0编写安卓软件控制程序,服务器端采用JSP开发MVC框架编程,同时设计实验实时获取植物生长的参数信息,利用服务器数据库对历史数据存储,实现较高的可追溯性,系统不受时间地域限制,用户可以在任何具备网络覆盖的地方通过手机或者浏览器浏览并获取数据。系统可以实现对生长柜传感器节点的信息远程采集和数据显示,同时对多控制节点的远程控制。