隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,糧食產(chǎn)量得到很大的提高,儲(chǔ)糧量也與日俱增,但同時(shí)儲(chǔ)糧過程中糧蟲造成的糧食損失也越來越大。糧蟲的檢測和預(yù)防是儲(chǔ)糧過程中的研究重點(diǎn),準(zhǔn)確和及時(shí)地對儲(chǔ)糧糧蟲進(jìn)行有效檢測并采取措施進(jìn)行防治,尤為重要。但目前國內(nèi)糧庫中的糧蟲檢測方法大多以人工操作為主,操作繁瑣、工作量大、難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和信息化;雖然也有部分學(xué)者設(shè)計(jì)了智能化的埋入式糧蟲圖像采集裝置,但是糧蟲會(huì)在裝置集蟲板上堆積,并且采集到的圖像未做任何處理,包含了大量冗余信息;另外在糧蟲檢測領(lǐng)域還未提出一整套完整用于糧倉現(xiàn)場的糧蟲圖像采集、傳輸、現(xiàn)場識(shí)別功能的系統(tǒng)。針對這些問題,設(shè)計(jì)了一種儲(chǔ)糧糧蟲檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)由圖像采集子系統(tǒng)、中繼傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)三個(gè)部分組成,論文完成的主要工作概括如下:(1)針對目前大多數(shù)埋入式糧蟲圖像裝置采集到的圖像冗余信息高的問題,本設(shè)計(jì)的圖像采集子系統(tǒng),通過背景減法去除冗余部分,提取出有效的糧蟲信息,減小了網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)量,提高了系統(tǒng)效率。使用三個(gè)光電傳感器構(gòu)成的傳感器組檢測糧蟲信號(hào),在處理器即使處于休眠狀態(tài)時(shí)也能提供精準(zhǔn)的采集指令,盡可能的降低了系統(tǒng)功耗。每次采集完后控制和集蟲板相連的步進(jìn)電機(jī)旋轉(zhuǎn)180°,防止糧蟲在集蟲板上的堆積,進(jìn)而影響到下次采集。(2)針對無線網(wǎng)絡(luò)同頻干擾的問題,在圖像采集子系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了無線信道劃分機(jī)制,有效地避免了干擾。針對無線通信距離短的問題,結(jié)合糧倉現(xiàn)場布局,設(shè)計(jì)了中繼傳輸子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、多射頻多信道分配方案,在延長通信距離的基礎(chǔ)上,解決了交叉通信區(qū)域中數(shù)據(jù)傳輸沖突的問題。最后在深入分析射頻模塊特性的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于睡眠模式的低功耗接收方案,基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示的自適應(yīng)發(fā)射功率調(diào)節(jié)方案,在保證數(shù)據(jù)傳輸準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上大大減少了中繼傳輸子系統(tǒng)的能耗。(3)針對糧情應(yīng)用中使用云計(jì)算會(huì)產(chǎn)生額外開銷的問題,數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)在嵌入式ARM+linux系統(tǒng)上搭載了 Python實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。該平臺(tái)首先對接收到的RGB565數(shù)據(jù)流進(jìn)行BMP編碼然后使用二值化方法對圖像進(jìn)行分割,根據(jù)圖像特征,提取出區(qū)域描述子、不變矩、紋理特征信息,最后構(gòu)建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧蟲種類識(shí)別模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明模型識(shí)別成功率達(dá)到了 93.3%,符合實(shí)際應(yīng)用需要。測試結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的儲(chǔ)糧糧蟲檢測系統(tǒng)功能穩(wěn)定、功耗低,解決了目前在糧蟲檢測領(lǐng)域存在的問題,具有較強(qiáng)的應(yīng)用推廣價(jià)值。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：S379.5;TP391.41
【部分圖文】：

通過圖像采集器對糧蟲進(jìn)行拍照并傳輸出去。ＳＨＩ－ＦｅｎｇＱＩ等人在這之??上加入了電容檢測電路，以掃描是否有糧蟲落入，提供精準(zhǔn)的采集開始指令。??張紅濤等設(shè)計(jì)的糧蟲檢測系統(tǒng)其檢測流程如圖１?－２所示。??函???嘗》??謙?ＣＤＤ攝——＼齊——＾?計(jì)算機(jī)——Ｎ?Ｅ＆??游一１／像頭一／米一Ｚ?處理?—＾?ｗ??［ｉＢ?細(xì)１?舶??圖１－２檢測流程??在這些設(shè)計(jì)中由于糧蟲會(huì)在集蟲板上堆積，并且會(huì)對后續(xù)其他糧蟲的采集產(chǎn)??生干擾，而且都未對采集到的圖像數(shù)據(jù)做任何處理，存在大量的冗余信息。并且??需要將圖像數(shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器或者遠(yuǎn)程電腦才能實(shí)現(xiàn)糧蟲識(shí)別，智能化水平較??低。??２??

４３３ＭＨＺ無線傳感器網(wǎng)絡(luò)用于糧倉中埋入式糧蟲圖像采集裝置數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆搨}??的中繼節(jié)點(diǎn)，中繼節(jié)點(diǎn)組成的自組網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)糧倉中繼節(jié)點(diǎn)到數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)的數(shù)??據(jù)匯聚。系統(tǒng)部署示意圖如圖２－１所示。由圖可知，本系統(tǒng)包含埋入式糧蟲圖像??采集子系統(tǒng)、中繼傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)。其中對于有多個(gè)糧倉的糧庫，??包含一個(gè)數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，每個(gè)糧倉外布置一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)用來匯聚采集節(jié)點(diǎn)數(shù)??據(jù)，糧倉內(nèi)布置多個(gè)埋入式糧蟲圖像采集裝置。??ＣＥ）??以太網(wǎng)／４Ｇ?Ｈ??／Ｔ￣＼?數(shù)據(jù)處理子系??ｙ??Ｉ?統(tǒng)??Ｙ?ｙ?Ｙ??＜?ｊ?＼?ｓ?ｊ?中繼傳輸子系??一號(hào)中繼節(jié)點(diǎn)?二號(hào)中繼節(jié)點(diǎn)?ｎ號(hào)中繼節(jié)點(diǎn)?統(tǒng)??／＼?／＼?／＼?＾??ｙ?ｙ?ｗ?＾?ｙ?ｗ??－Ｊ——?Ｔ＿＿Ｌ＿Ｉ．?４－－－Ｊ——觸睡采集子??＾?Ｈ?……＾?“?系統(tǒng)??一號(hào)倉?二號(hào)倉?ｎ號(hào)倉??圖２－１部署示意圖??２．３系統(tǒng)硬件平臺(tái)簡介??糧蟲圖像采集子系統(tǒng)由于需要實(shí)現(xiàn)糧蟲區(qū)域提取功能，綜合性價(jià)比因素，選??用目前市面上的主流３２位ＳＴＭ３２單片機(jī)。中繼傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)都??采用具有高實(shí)時(shí)性、高并發(fā)性的ＡＲＭ－ｌｉｎｕｘ的嵌入式平臺(tái)，選用ＡＲＭ－Ｃｏｒｔｅｘ－Ａ８??處理器，下面將對兩款處理器做簡單的介紹。??６??

第三章埋入式糧蟲圖像采集子系統(tǒng)設(shè)計(jì)??３．１圖像采集子系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)??儲(chǔ)糧糧蟲檢測系統(tǒng)中的埋入式糧蟲圖像采集裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖３－１所??示，主要負(fù)責(zé)誘捕倉內(nèi)糧蟲進(jìn)入該裝置內(nèi)部，并實(shí)現(xiàn)圖像拍照，經(jīng)過簡單的區(qū)域??提取之后，通過４３３ＭＨＺ傳輸網(wǎng)絡(luò)，將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送至倉外中繼節(jié)點(diǎn)。???ｉ＞ｉ〇Ｊ??〇〇〇?〇蟲洞入口??〇〇〇〇＜＂??〇〇０〇??光電傳感器Ｉ?＾２＾＾：?口式??＿攝像頭模塊??光滑集蟲＿＾＿＾進(jìn)電機(jī)??集蟲漏４?／??圖３－１糧蟲圖像采集裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)??裝置圖像采集子系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖如圖所示：??電源模塊?????｜４３３ＭＨｚ無線｜／�。撸撸�?ｙ，?ｒｖｊ圖俛采集樽??模塊?＇＇Ｉ￣＾?ＳＴＭ３２Ｆ４０７?Ｎ￣１７?塊??處理器?．?．??ＳＤ卡（＾＞１?｜＜＾＞光電２感器??步進(jìn)電機(jī)??圖３－２糧蟲圖像采集子系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖??裝置上電時(shí)，微控制單元（ＭｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒＵｎｉｔ，?ＭＣＵ）進(jìn)彳于相應(yīng)外設(shè)初始??化并控制攝像頭模塊拍照采集光滑集蟲板背景色，將圖片按扇區(qū)保存到ＳＤ卡屮，??完成該項(xiàng)工作后，為保證低功耗運(yùn)行，其中ＭＣＬＪ控制單元大多時(shí)候處于停止模??式，４４３ＭＨＺ無線模塊處于關(guān)閉模式，攝像頭處于斷電狀態(tài)。約糧也經(jīng)過上述光??１１??
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