一种基于无土栽培的灯光自动调节系统的制作方法

1.本发明属于无土栽培灯光调节领域，具体是一种基于无土栽培的灯光自动调节系统。


背景技术：

2.随着科学的进步，近年来，人们采用无土栽培的方式对植物进行种植，通过在种植柜中对植物的各项生长影响因素进行适当调节，从而获取到较为可观的植物生长成果。
3.然而，在无土栽培的过程中，其中影响植物的生长比较重要的光照时长、光照强度以及光谱成分需要适当的控制，才能保证植物能够健康的生长。目前多采用人力进行灯光调节，通过肉眼去判断植物的生长状况；现有技术中有采用灯光自动调节，但如何通过灯光调节控制才能让植物生长数据最佳，以及如何进行灯光微调，才能使得差异性生长的植物能够达到最佳生长状态。
4.为此，本发明提出了种基于无土栽培的灯光自动调节系统。


技术实现要素：

5.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于无土栽培的灯光自动调节系统，该一种基于无土栽培的灯光自动调节系统解决了如何实现无土栽培植物的灯光自动调节，以及如何让差异性生长的植物能够达到最佳生长状态的问题。
6.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于无土栽培的灯光自动调节系统，包括：数据库、灯光控制模块、植物生长判断模块以及灯光调节反馈模块；数据库、灯光控制模块、植物生长判断模块以及灯光调节反馈模块之间信息交互；
7.所述数据库中采用知识图谱技术分类存储有各种植物生长信息；
8.所述灯光控制模块用于在无土栽培的植物生长过程中对植物所需光照时长、光照强度以及光照光谱成分进行调节；
9.所述植物生长判断模块用于对当前植物为何品种以及所处何种生长阶段进行判断，从数据库中获取对应的灯光调节标准数据，并发送至灯光控制模块进行调节；所述植物生长判断模块通过前期获取大量数据样本进行训练，建立神经网络模型，将通过数字图像处理技术获取的具有植物形态特征信息和生长特征信息的数字图像输入该神经网络模型，从而判断出当前植物为何品种以及所处何种生长阶段；所述植物生长判断模块包括图像采集单元、图像存储单元、图像处理单元以及智能决策单元；
10.所述灯光调节反馈模块用于对灯光进行微调；在保障无土栽培种植柜中的温湿度、营养液比例成分以及水量都保持在标准范围内，以及种植柜中二氧化碳浓度符合标准值的情况下，比较当日与前一日在同一时间点种植柜中的氧气浓度以及同一时间点的氧气浓度标准值，从而判断是否减小或增大光照时长；灯光调节反馈模块还根据当日实际光照强度与光照强度标准范围的比较，从而判断是否增强或减弱灯光的光照强度；灯光调节反
馈模块还根据当前植物的叶片是否发黄以及植物高度是否低于标准高度范围，从而判断光谱成分的比例；所述灯光调节反馈模块包括参数检测单元、参数信息存储单元以及信息处理单元。
11.进一步地，植物生长信息包括各种植物品种介绍和对应植物品种全生命生长周期的信息；对应植物品种全生命生长周期的信息包括对应植物品种在各个生长阶段的器官发育信息、生长影响因素以及对应的生长影响因素标准数据。
12.进一步地，通过在前期研究大量样本实验数据获得不同植物品种在不同生长阶段的生长影响因素的标准数据，并存入数据库中。
13.进一步地，无土栽培植物的生长影响因素包括水量、营养液成分比例、温湿度、氧气浓度、二氧化碳浓度、光照时长、光照强度以及光照光谱成分。
14.进一步地，所述图像采集单元通过在无土栽培种植柜中设置监控摄像头对当前生长阶段的植物进行实时拍摄，并将拍摄获取的视频图像发送至图像存储单元进行存储；
15.所述图像处理单元从图像存储单元中提取视频图像，并对视频图像进行实时处理；图像处理单元将获取的视频图像转化为数字图像，并对数字图像进行预处理，采用gmm算法将图像中的目标物体与背景分割，获取当前植物的形态特征信息和生长特征信息的数字图像，并发送至智能决策单元；
16.所述智能决策单元设置有能够判断当前植物的品种以及当前品种植物所处何种生长阶段的神经网络模型，该神经网络模型是根据前期不同植物品种不同生长阶段的植物生长特征信息的图像样本数据经过训练所建立的；所述智能决策单元将从图像处理单元获取的具有植物的形态特征信息和生长特征信息的数字图像输入至该神经网络模型，判断当前植物的品种和对应生长阶段；当判断出当前植物为何品种以及所处何种生长阶段时，智能决策单元从数据库中提取对应植物品种的当前生长阶段的适宜光照时长、光照强度以及光照光谱成分，并发送至所述灯光控制模块进行相应的灯光调节。
17.进一步地，信息处理单元将当前无土栽培种植柜中的温湿度、营养液比例成分以及水量与从数据库中获取的对应植物品种对应生长阶段的标准温湿度范围、标准营养液比例成分以及标准水量进行对应比较；若任意一项不满足标准值，则信息处理单元发送调节至对应标准值的控制指令至对应调节装置。
18.进一步地，信息处理单元从数据库中获取当前植物品种当前生长阶段在一天不同时间点的氧气浓度和二氧化碳浓度的标准值；信息处理单元获取每日同一时间点的氧气浓度和二氧化碳浓度，在二氧化碳浓度处于标准范围内之时，将当日的氧气浓度与前一日的氧气浓度比较；
19.若当日氧气浓度大于前一日氧气浓度，且大于氧气浓度标准值，则信息处理单元发送减小单位时间的光照时长至灯光控制模块；
20.若当日氧气浓度小于前一日氧气浓度和氧气浓度标准值，则信息处理单元发送增大单位时间的光照时长至灯光控制模块。
21.进一步地，信息处理单元将从参数检测单元获取植物柜中植物接收到的实际光照强度标记为qr，其中实际光照强度包括当天日照光照强度和灯光照射的光照强度qt；并从数据库中获取当前植物品种当前生长阶段的光照强度标准值范围为(qsmin，qsmax)；
22.若qr＜qsmin，则信息处理单元发送将灯光的光照强度增强至(qsmin+qsmax)/2+
qt-qr的控制指令至灯光控制模块；
23.若qr＞qsmax，则信息处理单元发送将灯光的光照减弱至(qsmin+qsmax)/2+qt-qr的控制指令至灯光控制模块。
24.进一步地，信息处理单元通过植物生长判断模块获取当前植物的生长特征信息；从数据库中获取当前植物品种当前植物的标准生长特征信息；
25.若出现叶片颜色发黄，则信息处理单元发送增加蓝光的控制指令至灯光控制模块；
26.若出现植物高度低于标准高度范围，则信息处理单元发送增加红光的控制指令至灯光控制模块。
27.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
28.本发明将不同植物品种不同生产阶段的植物生长信息通过知识图谱技术存储于数据库，供调取；通过植物生长判断模块获取当前植物为何品种以及当前植物所处何种生长阶段，从而从数据库中获取对应的灯光调节标准数据；具体地，植物生长判断模块通过前期获取大量数据样本进行训练，建立神经网络模型，将通过数字图像处理技术获取的具有植物形态特征信息和生长特征信息的数字图像输入该神经网络模型，从而判断出当前植物为何品种以及所处何种生长阶段；灯光控制模块从植物生长判断模块处获取灯光调节标准数据，对植物所需光照时长、光照强度以及光照光谱成分进行调节；使得无土栽培的植物灯光控制更加自动化，免除了人工操作，提高了无土栽培的工作效率。
29.本发明还通过灯光调节反馈模块对灯光进行微调，从而使得灯光调节的参数能够接近无土栽培植物实际生长所需要的光照时长、光照强度以及光照光谱成分；具体地，在保障无土栽培种植柜中的温湿度、营养液比例成分以及水量都保持在标准范围内，以及种植柜中二氧化碳浓度符合标准值的的情况下，比较当日与前一日在同一时间点种植柜中的氧气浓度以及同一时间点的氧气浓度标准值；从而判断是否减小或增大光照时长；灯光调节反馈模块还根据当日实际光照强度与光照强度标准范围进行比较，从而判断是否增强或减弱灯光的光照强度；灯光调节反馈模块还根据当前植物的叶片是否发黄以及植物高度是否低于标准高度范围，从而判断光谱成分的比例；在植物生长判断模块和数据库的自动化处理的过程中，加入灯光调节反馈模块，使得无土栽培植物的实际生长更加接近于理想状态；能够为其中存在差异的植物提供适宜的生长环境，有利于减小无土栽培植物生长的差异。
附图说明
30.图1为本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
31.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
32.如图1所示，一种基于无土栽培的灯光自动调节系统，包括：数据库、灯光控制模块、植物生长判断模块以及灯光调节反馈模块；
33.在本技术中，所述数据库中采用知识图谱技术分类存储有各种植物生长信息，包括各种植物品种介绍和对应植物品种全生命生长周期的信息；其中对应植物品种全生命生长周期的信息包括对应植物品种在各个生长阶段的器官发育信息、生长影响因素以及对应的生长影响因素标准数据；而植物的器官一般包括根、茎、叶、花、果实、种子等；
34.在本发明的实施例中，通过在前期研究大量样本实验数据获得不同植物品种在不同生长阶段的生长影响因素的标准数据，并存入数据库中；
35.在本发明的实施例中，无土栽培植物的生长影响因素可以为水量、营养液成分比例、温湿度、氧气浓度、二氧化碳浓度、光照时长、光照强度、光照光谱成分等；
36.在本技术中，所述灯光控制模块用于在无土栽培的植物生长过程中对植物所需光照时长、光照强度以及光照光谱成分进行调节；
37.在本技术中，所述植物生长判断模块包括图像采集单元、图像存储单元、图像处理单元以及智能决策单元；
38.具体地，所述图像采集单元通过在无土栽培种植柜中设置监控摄像头对当前生长阶段的植物进行实时拍摄，并将拍摄获取的视频图像发送至图像存储单元；
39.所述图像存储单元用于对接收到的视频图像进行存储；
40.所述图像处理单元从图像存储单元中提取当前植物生长阶段的视频图像，并对该视频图像进行实时处理；图像处理单元将获取的视频图像转化为数字图像，并对数字图像进行预处理，采用gmm算法将图像中的目标物体与背景分割，获取当前植物的形态特征信息和生长特征信息的数字图像，并发送至智能决策单元；其中植物生长特征信息包括植物的牙形态、叶片颜色或形态、叶面积、根茎形态、植物的高度以及群居植物的密集度；
41.所述智能决策单元设置有能够判断当前植物的品种以及当前品种植物所处何种生长阶段的神经网络模型，该神经网络模型是根据前期不同植物品种不同生长阶段的植物生长特征信息的图像样本数据经过训练所建立的；所述智能决策单元将从图像处理单元获取的具有植物的形态特征信息和生长特征信息的数字图像输入至该神经网络模型，判断当前植物的品种和对应生长阶段；当判断出当前植物为何品种以及所处何种生长阶段时，智能决策单元从数据库中提取对应植物品种的当前生长阶段的适宜光照时长、光照强度以及光照光谱成分，并发送至所述灯光控制模块进行相应的灯光调节；
42.在本技术中，所述灯光调节反馈模块包括参数检测单元、参数信息存储单元以及信息处理单元；
43.所述参数检测单元用于对无土栽培种植柜中的温湿度、氧气浓度、二氧化碳浓度、营养液比例成分、水量、光照时长、光照强度以及光照光谱成分进行检测，并将获取的检测信息发送至参数信息存储单元；
44.所述参数信息存储单元用于对获取的检测信息进行存储；
45.所述信息处理单元用于对参数信息存储单元中存储的信息进行处理，处理过程包括以下步骤：
46.步骤s1：信息处理单元对获取的温湿度、营养液比例成分以及水量进行分析；信息处理单元从植物生长判断模块中提取当前植物的品种以及生长阶段，并从数据库中提取对应植物品种对应生长阶段的标准温湿度范围、标准营养液比例成分以及标准水量；
47.步骤s2：信息处理单元将当前无土栽培种植柜中的温湿度、营养液比例成分以及
水量与从数据库中获取的对应植物品种对应生长阶段的标准温湿度范围、标准营养液比例成分以及标准水量进行一一比较；
48.其中若温湿度不满足标准温湿度范围时，信息处理单元发送将温湿度调节至当前标准温湿度范围的控制指令和标准温湿度范围信息至相应的温湿度调节装置；
49.若当前种植柜中的水量不满足标准水量时，则信息处理单元发送调节至标准水量的控制指令和标准水量信息至相应的水泵装置；
50.若当前种植柜中的营养液比例成分不符合标准营养液比例成分时，则信息处理单元发送调节至标准营养液比例成分以及标准营养液比例成分信息至植物生长管理后台，通知相关工作人员前来处理；
51.步骤s3：在当前种植柜中温湿度、营养液比例成分以及水量都保持在标准范围内的情况下，信息处理单元对当前无土栽培种植柜中植物所受光照时长、光照强度以及光照光谱成分是否合适进行判断，并给出相应的控制指令；
52.信息处理单元从数据库中获取当前植物品种当前生长阶段在一天不同时间点的氧气浓度和二氧化碳浓度的标准值；信息处理单元获取每日同一时间点的氧气浓度和二氧化碳浓度，在二氧化碳浓度处于标准范围内之时，将当日的氧气浓度与前一日的氧气浓度比较；
53.若当日氧气浓度大于前一日氧气浓度，且大于氧气浓度标准值，则信息处理单元发送减小单位时间的光照时长至灯光控制模块；
54.若当日氧气浓度小于前一日氧气浓度，且大于氧气浓度标准值，则信息处理单元不作相应控制处理；
55.若当日氧气浓度小于前一日氧气浓度和氧气浓度标准值，则信息处理单元发送增大单位时间的光照时长至灯光控制模块；
56.步骤s4：信息处理单元将从参数检测单元获取植物柜中植物接收到的实际光照强度标记为qr，其中实际光照强度包括当天日照光照强度和灯光照射的光照强度qt；并从数据库中获取当前植物品种当前生长阶段的光照强度标准值范围为(qsmin，qsmax)；
57.若qsmin≤qr≤qsmax，则信息处理单元不作处理；
58.若qr＜qsmin，则信息处理单元发送将灯光的光照强度增强至(qsmin+qsmax)/2+qt-qr的控制指令至灯光控制模块；
59.若qr＞qsmax，则信息处理单元发送将灯光的光照减弱至(qsmin+qsmax)/2+qt-qr的控制指令至灯光控制模块；
60.步骤s5：信息处理单元通过植物生长判断模块获取当前植物的生长特征信息；
61.信息处理单元从数据库中获取当前植物品种当前植物的标准生长特征信息；
62.若出现叶片颜色发黄，则信息处理单元发送增加蓝光的控制指令至灯光控制模块；
63.若出现植物高度低于标准高度范围，则信息处理单元发送增加红光的控制指令至灯光控制模块。
64.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
65.本发明的工作原理：本发明将不同植物品种不同生产阶段的植物生长信息通过知识图谱技术存储于数据库，供调取；通过植物生长判断模块获取当前植物为何品种以及当前植物所处何种生长阶段，从而从数据库中获取对应的灯光调节标准数据；具体地，植物生长判断模块通过前期获取大量数据样本进行训练，建立神经网络模型，将通过数字图像处理技术获取的具有植物形态特征信息和生长特征信息的数字图像输入该神经网络模型，从而判断出当前植物为何品种以及所处何种生长阶段；灯光控制模块从植物生长判断模块处获取灯光调节标准数据，对植物所需光照时长、光照强度以及光照光谱成分进行调节；通过灯光调节反馈模块对灯光进行微调，从而使得灯光调节的参数能够接近无土栽培植物实际生长所需要的光照时长、光照强度以及光照光谱成分；具体地，在保障无土栽培种植柜中的温湿度、营养液比例成分以及水量都保持在标准范围内，以及种植柜中二氧化碳浓度符合标准值的的情况下，比较当日与前一日在同一时间点种植柜中的氧气浓度以及同一时间点的氧气浓度标准值；从而判断是否减小或增大光照时长；灯光调节反馈模块还根据当日实际光照强度与光照强度标准范围进行比较，从而判断是否增强或减弱灯光的光照强度；灯光调节反馈模块还根据当前植物的叶片是否发黄以及植物高度是否低于标准高度范围，从而判断光谱成分的比例。
66.在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。
67.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。