【摘 要】
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植物生长离不开适宜的光照环境,阳光是植物在自然界中最主要的光照来源,适宜的光照对植物良好的生长发育有着非常重要的影响。植物工厂是现代农业的发展方向,当前植物工厂发展迅速,人工光源是植物工厂的关键环节和核心技术。针对植物工厂中的植物高质量照明需求,能准确识别植物当前的生长状态并提供与之相匹配的智能化照明,是现代农业——植物工厂发展的必然方向和途径,因而具有现实的研究意义和价值。针对植物智能化照明系统
【基金项目】
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四川省重点研发项目《优质种苗工厂化快繁的植物工厂关键技术、设备研发与示范(面上项目)》中的一部分
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植物生长离不开适宜的光照环境,阳光是植物在自然界中最主要的光照来源,适宜的光照对植物良好的生长发育有着非常重要的影响。植物工厂是现代农业的发展方向,当前植物工厂发展迅速,人工光源是植物工厂的关键环节和核心技术。针对植物工厂中的植物高质量照明需求,能准确识别植物当前的生长状态并提供与之相匹配的智能化照明,是现代农业——植物工厂发展的必然方向和途径,因而具有现实的研究意义和价值。针对植物智能化照明系统中植物状态识别的技术要求,根据植物照明的特点,设计并开发了一种LED植物智能照明方案与系统。实时监测植物的生长状态,提供植物的病害等相关信息,分析植物光照需求,通过PWM智能调整系统的光照参数,使之与当前植物种类和状态下生长所需的光照要求相匹配,实现了光照应用效率的有效提升。首先,采用深度学习神经网络图像处理算法,在VGG-16、VGG-19、Res Net-50等网络模型的基础上提出了基于注意力机制改进的模型,后续提出了更高效的定位反馈识别的神经网络模型（Positioning Feedback Recognition,PFR-Net）,对番茄、黄瓜、大豆等一系列常见的农作物,能够高效的识别其是否遭受了植物病害,并结合现代农业提供了照明系统智能调节的参数依据。并在Plant Village常见病害数据集上达到了91.97%的分类准确率。然后,根据PFR-Net模型识别到的植物生长状态,得到植物当前状态对应的光照需求,精确匹配植物生长所需的照明参数,并能根据深度学习神经网络算法模型监测得到植物状态结果,随植物生长周期智能调控植物照明的方案。最后,设计并开发了一种基于单片机PWM线性控制的LED智能植物照明系统。系统光源模块由多基色的单色LED芯片阵列组成,采用Raspberry Pi采集植物生长状态图像信息上传云端,利用PFR-Net模型分类,提供植物所需的光照参数,进而智能控制植物照明系统,满足植物不同阶段高效生长的光照需求,为植物工厂技术升级提供了LED植物智能照明的系统方案。
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