浮游生物作為海洋生態(tài)系統(tǒng)中最重要的初級、次級生產(chǎn)者,是海洋生態(tài)系統(tǒng)的營養(yǎng)基礎(chǔ),同時對全球氣候和生態(tài)環(huán)境有重要影響,具有極高的科研價值。由于浮游生物種類繁多,對其進(jìn)行分類和信息提取的工程量巨大,因此各國科學(xué)家均致力于浮游生物的監(jiān)測技術(shù)。本文針對海洋浮游生物監(jiān)測無法自容存儲數(shù)據(jù),無法擴(kuò)展到拖網(wǎng)控制和可視化監(jiān)測不夠清晰的現(xiàn)狀,設(shè)計了一套以激光型海洋粒徑計數(shù)器(Laser Optical Plankton Counter,LOPC)為主要傳感器,結(jié)合高清攝像頭,壓力、姿態(tài)傳感器和拖網(wǎng)的海洋浮游生物粒徑譜和形狀在線記錄儀。該系統(tǒng)可以靈活搭載到拖網(wǎng)上,并能對拖網(wǎng)進(jìn)行擴(kuò)展控制來打撈浮游生物;可以通過高清攝像頭直接對浮游生物拍照或者錄像;可以在線實(shí)時采集和顯示浮游生物粒徑數(shù)據(jù),并繪制出浮游生物的輪廓;此外還能自容存儲浮游生物粒徑數(shù)據(jù),以供后期分析研究。該記錄儀由水下控制倉系統(tǒng)和采集倉系統(tǒng)組成。兩者配合LOPC,既可以單獨(dú)使用,也可以集成使用。控制倉用于接收甲板控制指令,實(shí)現(xiàn)對LOPC和水下拖網(wǎng)的遠(yuǎn)程工作狀態(tài)控制,控制倉位以STM32C8T6處理器作為控制中心,以多維姿態(tài)傳感器獲取水下本體的姿態(tài)信息,并借助姿態(tài)檢測算法來提高測量精度。此外采用串口轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)方式實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離傳輸,并結(jié)合高清攝像頭進(jìn)行可視化監(jiān)控。采集倉用于采集LOPC的粒徑數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對LOPC粒徑數(shù)據(jù)的記錄。采集倉位以MSP430F5438處理器作為控制中心,利用時鐘模塊和TF卡按日期存儲粒徑數(shù)據(jù),以SPI轉(zhuǎn)WiFi方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。最后,本文通過系統(tǒng)功能模塊測試來確保達(dá)到預(yù)期要求,在此基礎(chǔ)上對其進(jìn)行綜合調(diào)試。
【學(xué)位單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TH766.6;TN92;TP311.52
【部分圖文】：

圖 1.1 UVP 實(shí)物圖 圖 1. 2 VPR II 實(shí)物圖99 年，美國的 Samson，S 等人研發(fā)了一款集成由激光和 CCD[27]構(gòu)成的水下浮游樣成像系統(tǒng)(Shadowed Image Particle Profiling and Evaluation Recorder，SIPPER)[28 所示。它的工作范圍在 200μm 到幾厘米的圖像。隨后，薩姆森等人于 2001 年又改R 系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于 FPGA 平臺，同時利用光強(qiáng)閾值算法來改善圖像顯示問題，同圖像算法來降低圖像的內(nèi)存，1 個小時之內(nèi)僅會生成 1GB 左右的圖像，使系統(tǒng)的幅度提高。01 年，美國路易斯安娜州立大學(xué)的 Dr. Mark Benfield[29] [30]等人于研制了浮游動物統(tǒng)(Zooplankton Visualization System，ZOOVIS)[31]，如圖 1.4 所示。它能夠分辨浮游生物，視角能夠達(dá)到 12cm。系統(tǒng)的光路照明系統(tǒng)為條形光源，大小為 12cm×，對 12cm 探測范圍的生物進(jìn)行照明提取圖像。

圖 1.1 UVP 實(shí)物圖 圖 1. 2 VPR II 實(shí)物圖99 年，美國的 Samson，S 等人研發(fā)了一款集成由激光和 CCD[27]構(gòu)成的水下浮游樣成像系統(tǒng)(Shadowed Image Particle Profiling and Evaluation Recorder，SIPPER)[28 所示。它的工作范圍在 200μm 到幾厘米的圖像。隨后，薩姆森等人于 2001 年又改R 系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于 FPGA 平臺，同時利用光強(qiáng)閾值算法來改善圖像顯示問題，同圖像算法來降低圖像的內(nèi)存，1 個小時之內(nèi)僅會生成 1GB 左右的圖像，使系統(tǒng)的幅度提高。01 年，美國路易斯安娜州立大學(xué)的 Dr. Mark Benfield[29] [30]等人于研制了浮游動物統(tǒng)(Zooplankton Visualization System，ZOOVIS)[31]，如圖 1.4 所示。它能夠分辨浮游生物，視角能夠達(dá)到 12cm。系統(tǒng)的光路照明系統(tǒng)為條形光源，大小為 12cm×，對 12cm 探測范圍的生物進(jìn)行照明提取圖像。

圖 1.1 UVP 實(shí)物圖 圖 1. 2 VPR II 實(shí)物圖1999 年，美國的 Samson，S 等人研發(fā)了一款集成由激光和 CCD[27]構(gòu)成的水下浮游動采樣成像系統(tǒng)(Shadowed Image Particle Profiling and Evaluation Recorder，SIPPER)[28]，.3 所示。它的工作范圍在 200μm 到幾厘米的圖像。隨后，薩姆森等人于 2001 年又改進(jìn)ER 系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于 FPGA 平臺，同時利用光強(qiáng)閾值算法來改善圖像顯示問題，同時縮圖像算法來降低圖像的內(nèi)存，1 個小時之內(nèi)僅會生成 1GB 左右的圖像，使系統(tǒng)的運(yùn)大幅度提高。2001 年，美國路易斯安娜州立大學(xué)的 Dr. Mark Benfield[29] [30]等人于研制了浮游動物圖系統(tǒng)(Zooplankton Visualization System，ZOOVIS)[31]，如圖 1.4 所示。它能夠分辨 5的浮游生物，視角能夠達(dá)到 12cm。系統(tǒng)的光路照明系統(tǒng)為條形光源，大小為 12cm×束，對 12cm 探測范圍的生物進(jìn)行照明提取圖像。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2845179