技术领域
[0001] 本
发明涉及植物
水培技术领域，尤其是指一种水培植物自动控制系统。
背景技术
[0002] 水培技术是一个新兴农业技术，由于其生长环境依赖于易溶于水从而可移动性强的无机盐营养物，植物非常容易获得营养，生长速度相比传统种植方式更快，同时也比较容易控制生长过程，使精细化高产种植成为可能。但是水培环境下的植物可能会因为营养物的浓度或PH值变化过大或不恰当而快速发生萎靡、烂根甚至死亡，技术
门槛比较高。借助IoT技术，可以按照植物的特性来设置最优参数，使植物生长达到优化状态，也降低了水培农业的技术门槛。
[0003] 不同的植物，会有不同的生长阶段周期，例如
幼苗、成苗、花期、挂果、
收获等，但花期和挂果阶段对叶菜就不是关注点。在不同的生长阶段，对营养、光线、
温度等需求是不一样的；即便是在每天，不同植物会在不同的时间达到生长旺盛点，或者由于高温或强烈光线的影响，植物会改变其生长旺盛点。所以需要具备可灵活定义生长控制程序的能
力。
[0004] 对于家庭用户，是无法根据不同的植物选择不同的
营养液盐分的配比的，他们更多地选择商业营养液，这种营养液会适应于不同植物的需要，那么可能所种植的植物达到不了最优生长状况。评估生长状态，包括营养缺乏，成为必须的能力。评估植物的生长状态有多种手段，比如称重、量根部大小和数量、量叶冠尺寸等。但是从实用
角度来说，拍照可能是最容易的手段，且对植物没有破坏性。但是由于植物生长过程中高度和面积的变化，使得照片焦点变化，从而使得计算的比例尺也在变化中。
发明内容
[0005] 本发明所要解决的技术问题是：提供一种可根据预设的植物生长模型对水培植物进行实施生长环境矫正的系统，降低水培植物的种植技术门槛。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种水培植物自动控制系统，包括用户端和
云端
服务器，所述用户端和云端服务器之间通过Internet网络进行数据交互，
[0007] 所述用户端用于获取水培植物生长数据并上传至云端服务器，以及根据来自云端服务器的矫正指令执行水培植物生长环境矫正；
[0008] 所述云端服务器用于分析由用户端获取的水培植物生长数据，根据预设的植物生长模型对用户端下达用于调整水培植物生长环境的矫正指令。
[0009] 进一步的，所述用户端包括液体温度
传感器、PH传感器、EC传感器、
液位传感器、流量计、温
湿度传感器、光照度传感器和多个执行器，
[0010] 所述液体温度传感器用于监测
水体温度；
[0011] 所述PH传感器用于监测水体的酸
碱度；
[0012] 所述EC传感器用于监测水体的离子浓度；
[0013] 所述液位传感器用于监测培养水槽的液位高度；
[0014] 所述流量计用于监测水流量；
[0015] 所述温湿度传感器用于监测植物叶面的湿度；
[0016] 所述光照度传感器用于监测植物叶面的光照度；
[0017] 所述执行器用于执行来自云端服务器的矫正指令。
[0018] 进一步的，所述执行器包括加热棒、制冷器、
蠕动泵、水泵或电磁泵、空气
加湿器和具备PWM能力的控制
开关，
[0019] 所述加热棒用于为水体加温；
[0021] 所述
蠕动泵用于向水体泵入酸碱度调整液及营养液；
[0022] 所述水泵或电磁泵用于向培养水槽注水；
[0023] 所述空气加湿器用于环境加湿，为植物叶面降温；
[0024] 所述具备PWM能力的控制开关用于调整LED植物灯的光强。
[0025] 进一步的，所述用户端还包括主控模
块，所述主控模块分别与所述液体温度传感器、PH传感器、EC传感器、液位传感器、流量计、温湿度传感器和光照度传感器有数字
信号连接，所述主控模块用于汇总各个传感器的监测数据并打包为水培植物生长数据，并将水培植物生长数据上传至云端服务器，及接收云端服务器的矫正指令，根据矫正指令控制对应执行器运作调整水培植物生长环境。
[0026] 进一步的，所述主控模块包括通讯子模块，所述通讯子模块为无线通讯子模块。
[0027] 进一步的，所述用户端还包括图像传感器，所述图像传感器与所述主控模块连接，所述图像传感器用于获取植物叶面的图像数据。
[0028] 进一步的，所述云端服务器包括分析模块、植物生长程序库和植物生长参数决策模块，
[0029] 所述分析模块用于分析由用户端上传的水培植物生长数据，将水培植物生长数据与植物生长程序库中对应的水培植物生长控
制模型进行对比，获得差异数据；
[0030] 所述植物生长参数决策模块用于根据差异数据生成矫正指令；
[0031] 所述植物生长程序库用于储存水培植物生长控制模型。
[0032] 进一步的，所述云端服务器包括Web界面，用户可通过终端对Web界面
访问，获取用户对应用户端的实时数据、历史数据及控制指令执行历史，所述终端包括手机、
平板电脑以及个人电脑。
[0033] 进一步的，所述云端服务器与所述用户端通过Web Socket通信协议进行交互。
[0034] 进一步的，所述水培植物生长数据包括叶面大小数据，所述叶面大小数据通过以下步骤识别：
[0035] 找到参考片，获得参考片的放大系数；
[0036] 识别图片中植物叶子轮廓；
[0037] 根据放大系数计算叶面大小，得到叶面大小数据。
[0038] 本发明的有益效果在于：提供了一种水培植物自动控制系统，用户根据植物种类及生长地域等信息选择具体的植物生长模型，系统按照植物生长模型根据当前植物生长的环境参数产生调整参数的控制命令并下发到用户水培控制设备，以使植物生长的环境参数维持在优化区间，另外通过图片分析，数据化表达植物的生长状态。从而建立一套从外部要素到成长结果的闭环，便于后续的
大数据分析最佳生长模型，大大降低了水培植物的种植技术门槛。
附图说明
[0039] 下面结合附图详述本发明的具体结构：
[0041] 图2为本发明的用户端结构框图。
具体实施方式
[0042] 为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
[0044] 请参阅图1以及图2，一种水培植物自动控制系统，包括用户端和云端服务器，所述用户端和云端服务器之间通过Internet网络进行数据交互，
[0045] 所述用户端用于获取水培植物生长数据并上传至云端服务器，以及根据来自云端服务器的矫正指令执行水培植物生长环境矫正；
[0046] 具体的，所述用户端包括液体温度传感器、PH传感器、EC传感器、液位传感器、流量计、温湿度传感器、光照度传感器、多个执行器和主控模块，所述主控模块分别与所述液体温度传感器、PH传感器、EC传感器、液位传感器、流量计、温湿度传感器、光照度传感器和图像传感器有
数字信号连接，所述主控模块用于汇总各个传感器的监测数据并打包为水培植物生长数据，并将水培植物生长数据上传至云端服务器，及接收云端服务器的矫正指令，根据矫正指令控制对应执行器运作调整水培植物生长环境。
[0047] 其中，主控模块设置于防水壳中，液体温度传感器、PH传感器、EC传感器和液位传感器均浸泡于培养水槽中，所述液体温度传感器用于监测水体温度；所述PH传感器用于监测水体的酸碱度；述EC传感器用于监测水体的离子浓度；所述液位传感器用于监测培养水槽的液位高度。
[0048] 流量计安装于通往培养水槽的管道中，所述流量计用于监测水流量，以保证营养液和
氧气的可移动性。
[0049] 温湿度传感器及光照度传感器设置于叶面附近，所述温湿度传感器用于监测植物叶面的湿度；所述光照度传感器用于监测植物叶面的光照度。
[0050] 所述用户端还可包括图像传感器，所述图像传感器设置于植物上方，所述图像传感器与所述主控模块连接，所述图像传感器用于获取植物叶面的图像数据。
[0051] 本实施例中，系统包含有图像传感器，但是在实际应用中，用户也可以通过个人终端如手机、平板电脑等带有摄像头的装置获取植物叶面的图像数据，用户可通过手机或平板电脑等终端安装能够与云端服务器交互的
软件，并采用该软件通过手机或平板电脑等终端的内置摄像头拍摄植物叶面的图像，并直接上传至云端服务器。
[0052] 所述执行器用于执行来自云端服务器的矫正指令，所述执行器包括加热棒、制冷器、蠕动泵、水泵或电磁泵、空气加湿器和具备PWM能力的控制开关，
[0053] 所述加热棒用于为水体加温，当水温低于预设值时，云端服务器可发送矫正指令让主控模块控制加热棒对水体进行加热；
[0054] 所述制冷器用于冷却水体，当水温高于预设值时，云端服务器可发送矫正指令让主控模块控制制冷器对水体进行降温；
[0055] 所述蠕动泵用于向水体泵入酸碱度调整液及营养液；
[0056] 当PH传感器检测到水体的酸碱度与采用的水培植物生长控制模型不一致时，云端服务器可发送矫正指令让主控模块控制对应的蠕动泵向水体泵入酸碱度调整液以调整水体的酸碱度，可根据需求设置1至2个蠕动泵分别管理PH Down液体或PH Up液体的泵入。
[0057] 同理，当EC传感器检测到水体的离子浓度与采用的水培植物生长控制模型不一致时，云端服务器可发送矫正指令让主控模块控制对应的蠕动泵向水体泵入营养液以调整水体的离子浓度，可根据需求设置多个蠕动泵分别管理多种营养液的泵入。
[0058] 所述水泵或电磁泵用于向培养水槽注水，当液位传感器检测到培养水槽中的水位低于预设值时，主控模块可控制水泵从蓄水池向培养水槽中泵水补充，或者控制电磁泵开启
自来水向培养水槽中补充水；
[0059] 所述空气加湿器用于环境加湿，为植物叶面降温；
[0060] 当温湿度传感器检测到叶面附近的温湿度与预设值不一致时，云端服务器可发送矫正指令让主控模块控制空气加湿器对环境加湿，为植物叶面降温。
[0061] 所述具备PWM能力的控制开关用于调整LED植物灯的光强。
[0062] 当光照度传感器检测到叶面附近的光照度不够时，云端服务器可发送矫正指令让主控模块控制调整LED植物灯的光强，以补充光照。
[0063] 为了方便用户端与云端服务器的交互，所述主控模块包括通讯子模块，所述通讯子模块为无线通讯子模块。
[0064] 本实施例中，用户端的主控模块采用wifi子模块接入网络，避免了大量的连线工作，对于超出wifi有效范围外的应用场景，系统可采用LoRa远距离通讯模块进行信号传递。
[0065] 所述云端服务器用于分析由用户端获取的水培植物生长数据，根据预设的植物生长模型对用户端下达用于调整水培植物生长环境的矫正指令。
[0066] 云端服务器是一个多租户的服务应用，不断存储从用户端采集上报的数据，并对其中的图像数据进行分析处理，得到植物的生长状态，包括健康、叶冠大小等，这些数据会导入AI系统，通过
机器学习，不断改进水培植物生长控制模型。
[0067] 初期的水培植物生长控制模型，是基于经验数据设计的。水培植物生长控制模型提供一套机制描述生长要素的控制时机，实例化的结果就是一套控制程序(program或recipe)，云端服务器会不断检查各个用户端最新的水培植物生长数据，对比用户选择的水培植物生长控制程序，出现偏差时下发纠偏指令，激活针对某个要素的具体行为，如调整水体的酸碱度、调整水体的离子浓度及补充水体等。
[0068] 所述云端服务器具体包括分析模块、植物生长程序库和植物生长参数决策模块，[0069] 所述分析模块用于分析由用户端上传的水培植物生长数据，将水培植物生长数据与植物生长程序库中对应的水培植物生长控制模型进行对比，获得差异数据；
[0070] 水培植物生长数据包括EC浓度、PH值和光照，分析模块将用户端收集来的EC浓度、PH值和光照与植物生长程序库中的水培植物生长控制模型的相应数据做比对，找出差异数据。
[0071] 所述植物生长参数决策模块用于根据差异数据生成矫正指令；
[0072] 根据差异数据生成矫正指令，如提升酸碱度、下降酸碱度、提升离子浓度、下降离子浓度或开关电磁
阀以补充水体等。
[0073] 所述植物生长程序库用于储存水培植物生长控制模型。
[0074] 初期的植物生长控制模型，是基于经验数据设计的，随着云端服务器不断存储来自用户端采集的数据，经过机器学习，即可不断改进植物生长控制模型。
[0075] 植物生长控制模型提供一套机制描述生长要素的控制时机，其实例化的结果就是一套控制程序，例如在什么时段的水体需要的酸碱度为多少、离子浓度为多少以及光照度多少等，云端服务器会不断检查各个用户端最新的水培植物生长数据，对比用户选择的水培植物生长控制程序，出现偏差时下发纠偏指令，激活针对某个要素的具体行为。
[0076] 对于植物生长控制模型，该发明可以灵活定义该植物生长的各个阶段(一般是日历天数)，以及阶段内每天各个时段的生长控制参数：EC浓度，PH值，光照等，系统会根据这些参数，结合各个传感器刚刚收集到的数据，自动下发控制命令(如调整水体的酸碱度、调整水体的离子浓度及补充水体等)。该生长模型以json方式表达，一个具体的模板示例如下(/**/内为注释)：
[0077]
[0078]
[0079]
[0080] 上述参数控制必须基于水容量恒定，液面控制只控制最低
位置，当液面低于最低位置时，自动启动补水设施。
[0081] 请参阅图1，所述云端服务器包括Web界面，用户可通过终端对Web界面访问，获取用户对应用户端的实时数据、历史数据及控制指令执行历史，所述终端包括手机、平板电脑以及个人电脑。
[0082] 所述云端服务器与所述用户端通过Web Socket通信协议进行交互。
[0083] 由于一般的家庭WiFi没有固定的公网地址，从外部访问需要配置
防火墙，对于电脑应用技能一般的用户来说非常困难，基于Web Socket这种由客户端发起的持续双向通信机制，使得用户不需要配置防火墙数据就可以穿透防火墙控制执行器。用户端在第一次连接网络时，系统扮演一个最长30分钟的WiFi AP内置Web服务器，用户可以借此配置WiFi接入点地址和系统参数。
[0084] 所述水培植物生长数据包括叶面大小数据，所述叶面大小数据通过以下步骤识别：
[0085] 找到参考片，获得参考片的放大系数；
[0086] 本实施例中采用与绿色植物
对比度差异大的红色参考片，首先获得图片的HSV色系图，用红色
过滤器过滤，然后应用开闭
算法，接下来在获得的一组轮廓中，根据周长和外形寻找相似度最高的方形对象，获得其最长边的图像点数，从而获得每厘米对应的图像点数，即为放大系数。
[0087] 识别图片中植物叶子轮廓；
[0088] 获得图片的HSV色系图，应用绿色过滤器和开闭算法后，跟原图做和(AND)运算，对运算后的结果，做CIVE算法并均匀化点阵数值，之后采用倒置和OTSU算法做
阈值降噪处理，在该结果的一组轮廓对象中，摈弃过大、方形、圆形、不居中的轮廓，获得的最大轮廓就是植物叶子轮廓。
[0089] 根据放大系数计算叶面大小，得到叶面大小数据。
[0090] 根据放大系数中每厘米对应的图像点数，计算出叶面大小数据。
[0091] 从上述描述可知，本发明的有益效果在于：提供了一种水培植物自动控制系统，用户根据植物种类及生长地域等信息选择具体的植物生长模型，系统则根据当前植物生长的环境参数按植物生长模型自动下发控制命令，调整参数使植物生长的环境参数维持在
指定范围，另外通过图片分析，数据化表达植物的生长状态。从而建立一套从外部要素到成长结果的闭环，便于后续的大数据分析最佳生长模型，对于普通用户而言，大大降低了水培植物的种植技术门槛。
[0092] 以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的
专利范围，凡是利用本发明
说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
