CN110692402A - 水肥一体化管理***及其工作方法 - Google Patents

水肥一体化管理***及其工作方法 Download PDF

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郭英华
乔大壮
孙圆
王会虎
徐现乐
刘雨生
刘瑞敏
郭永鹏
王富升
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Abstract

本公开提供了一种水肥一体化管理***及其工作方法。其中，一种水肥一体化管理***，包括图像采集单元，其被配置为采集当前待灌溉植物图像；湿度检测单元，其被配置为检测当前土壤的湿度；PH值检测单元，其被配置为检测当前土壤的PH值；中央处理器，其被配置为：接收当前待灌溉植物图像、当前土壤的湿度和PH值并上传至云端服务器；所述云端服务器，被配置为根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；再结合当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并由中央处理器下发至灌溉单元执行；所述灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比。

Description

水肥一体化管理***及其工作方法
技术领域
本公开属于水肥一体化管理领域，尤其涉及一种水肥一体化管理***及其工作方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
发明人发现，传统温室大棚生产过程需要大量劳动人员参与，依靠经验管理，实际上，温室大棚内部环境是一个受环境和生物等多种因素共同影响的复杂***，单纯依靠手动调控或简单的单功能控制***难以将温室环境维持在最适水平，这严重制约了温室作物产量的提高。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提供一种水肥一体化管理***及其工作方法，其智能化高，能随时调节，且能够自动调整灌溉的水量与肥量。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
本公开的第一方面提供一种水肥一体化管理***，其包括：
图像采集单元，其被配置为采集当前待灌溉植物图像；
湿度检测单元，其被配置为检测当前土壤的湿度；
PH值检测单元，其被配置为检测当前土壤的PH值；
中央处理器，其被配置为：接收当前待灌溉植物图像、当前土壤的湿度和PH值并上传至云端服务器；
所述云端服务器，被配置为根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；
再结合当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并由中央处理器下发至灌溉单元执行；所述灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比。
本公开的第二方面提供一种水肥一体化管理***的工作方法，其包括：
接收当前待灌溉植物图像根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；
再结合接收的当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并下发至灌溉单元执行；所述灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比。
本公开的有益效果是：
本公开根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；再结合当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并由中央处理器下发至灌溉单元执行；其中，灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比；能够根据待灌溉植物类型、待灌溉面积以及待灌溉的土壤情况，自适应查找相匹配的灌溉方案，提高了灌溉的自动化程度，提高了水肥一体化管理效率。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例的一种水肥一体化管理***结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。
本公开中，术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解，表示可以是固定连接，也可以是一体地连接或可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员，可以根据具体情况确定上述术语在本公开中的具体含义，不能理解为对本公开的限制。
图1是本实施例的一种水肥一体化管理***，其包括：
图像采集单元，其被配置为采集当前待灌溉植物图像；
湿度检测单元，其被配置为检测当前土壤的湿度；
PH值检测单元，其被配置为检测当前土壤的PH值；
中央处理器，其被配置为：接收当前待灌溉植物图像、当前土壤的湿度和PH值并上传至云端服务器；
所述云端服务器，被配置为根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；
再结合当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并由中央处理器下发至灌溉单元执行；所述灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比。
灌溉方案中的灌溉水量、灌溉时间和施肥总量均与待灌溉面积成正相关关系；
灌溉方案中的灌溉水量和灌溉时还与土壤湿度成正相关关系；
灌溉方案中的肥料配比与植物类型相关；其中，不同植物类型在不同时期的肥料配比不同：
例如：灌溉方案针对马铃薯的肥料配比为：
在种植马铃薯过程中，在幼苗阶段，肥料配比会设置为氮肥40％，钾肥40％，磷肥20％，充分发挥不同肥料对植物的影响作用。在植物开花结果阶段会设置将磷肥的比例提高到40％左右，促进植物开花结果。
再利用当前土壤的PH值来对肥料配比进行校正，使得土壤的PH值与当前土壤中种植的植物相匹配。
在具体实施中，图像采集单元可采用摄像机或其他图像采集设备来实现。
湿度检测单元可采用湿度传感器来实现。
在具体实施中，所述PH值检测单元包括PH检测条，所述PH检测条划分为至少两段，用于分别检测不同深度土壤的PH值。
其中，PH值用来表征土壤的性能，其影响灌溉方案中肥料配比这一个参数。
在具体实施中，灌溉单元包括动力输出模块、肥料配比模块和水料混合模块，所述动力输出模块、肥料配比模块和水料混合模块均与中央处理器相连；所述动力输出模块用于在灌溉时间内输出与当前灌溉方案相匹配的灌溉水量；所述肥料配比模块用于根据施肥总量对各种肥料进行配比；所述水料混合模块用于配比后的肥料与灌溉水混合。
其中，动力输出模块包括水泵，所述水泵与水管相连，所述水管上还设置有流量计，所述流量计用于实时检测水管内的水量信息并传送至中央处理器；所述水管与水料混合模块相连。
水流流量是与压力成正比的，通常只能在平地上使用。本实施例采用恒压输水是在一定的压力变化范围内可以保持均匀的恒定流量，不会因为压力变化而影响水流流量，普通机器会因为压力实时变化导致水流流量不同，导致不同地方作物供水量不同，影响作物生长。本实施例采用恒压输水，采用恒压维持***，维持水量稳定输出。
具体地，所述水料混合模块包括混合罐和搅拌器，所述混合罐的输入端与肥料储罐和动力输出模块的输出端相连；搅拌器设置在混合罐内。
作为另一种实施方式，所述灌溉单元还包括过滤模块，所述过滤模块滤除水料混合模块混合的水料中的杂质。
作为一种实施方式，所述中央处理器还与显示模块相连，所述显示模块用于显示实时灌溉水量和灌溉时间。
在具体实施中，所述中央处理器与灌溉单元通过继电器相连，所述继电器的动作设置有手动模式和自动模式两种模式。
在具体实施中，中央处理器还与手持终端相连。
其中，手持终端可为手机或其他具有通信功能的终端。
作为一种具体实施方式，在所述云端服务器中，预设植物分类模型由卷积神经网络构成，其由植物图像样本集训练而成。
其中，卷积神经网络的结构为现有结构。
本实施例的水肥一体化管理***的工作方法，其包括：
接收当前待灌溉植物图像根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；
再结合接收的当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并下发至灌溉单元执行；所述灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比。
其中，预设植物分类模型由卷积神经网络构成，其由植物图像样本集训练而成。
本实施例根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；再结合当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并由中央处理器下发至灌溉单元执行；其中，灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比；能够根据待灌溉植物类型、待灌溉面积以及待灌溉的土壤情况，自适应查找相匹配的灌溉方案，提高了灌溉的自动化程度，提高了水肥一体化管理效率。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种水肥一体化管理***，其特征在于，包括：
图像采集单元，其被配置为采集当前待灌溉植物图像；
湿度检测单元，其被配置为检测当前土壤的湿度；
PH值检测单元，其被配置为检测当前土壤的PH值；
中央处理器，其被配置为：接收当前待灌溉植物图像、当前土壤的湿度和PH值并上传至云端服务器；
所述云端服务器，被配置为根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；
再结合当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并由中央处理器下发至灌溉单元执行；所述灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比。
2.如权利要求1所述的水肥一体化管理***，其特征在于，所述灌溉单元包括动力输出模块、肥料配比模块和水料混合模块，所述动力输出模块、肥料配比模块和水料混合模块均与中央处理器相连；所述动力输出模块用于在灌溉时间内输出与当前灌溉方案相匹配的灌溉水量；所述肥料配比模块用于根据施肥总量对各种肥料进行配比；所述水料混合模块用于配比后的肥料与灌溉水混合。
3.如权利要求2所述的水肥一体化管理***，其特征在于，所述灌溉单元还包括过滤模块，所述过滤模块滤除水料混合模块混合的水料中的杂质。
4.如权利要求2所述的水肥一体化管理***，其特征在于，所述水料混合模块包括混合罐和搅拌器，所述混合罐的输入端与肥料储罐和动力输出模块的输出端相连；搅拌器设置在混合罐内。
5.如权利要求1所述的水肥一体化管理***，其特征在于，所述PH值检测单元包括PH检测条，所述PH检测条划分为至少两段，用于分别检测不同深度土壤的PH值。
6.如权利要求1所述的水肥一体化管理***，其特征在于，所述中央处理器还与显示模块相连，所述显示模块用于显示实时灌溉水量和灌溉时间。
7.如权利要求1所述的水肥一体化管理***，其特征在于，所述中央处理器与灌溉单元通过继电器相连，所述继电器的动作设置有手动模式和自动模式两种模式。
8.如权利要求1所述的水肥一体化管理***，其特征在于，在所述云端服务器中，预设植物分类模型由卷积神经网络构成，其由植物图像样本集训练而成。
9.一种如权利要求1-8中任一项所述的水肥一体化管理***的工作方法，其特征在于，包括：
接收当前待灌溉植物图像根据预设植物分类模型输出当前待灌溉植物类型及不同生长时期；
再结合接收的当前土壤的湿度和PH值及已知待灌溉面积，从预存的灌溉方案库内查找相匹配的灌溉方案，并下发至灌溉单元执行；所述灌溉方案包括灌溉水量、灌溉时间、施肥总量以及肥料配比。
10.如权利要求9所述的水肥一体化管理***的工作方法，其特征在于，预设植物分类模型由卷积神经网络构成，其由植物图像样本集训练而成。
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