基于ZigBee的温室大棚环境监测系统研究

张开生，　张盟蒙

(陕西科技大学 电气与信息工程学院， 陕西 西安 710021)



基于ZigBee的温室大棚环境监测系统研究

张开生，张盟蒙

(陕西科技大学 电气与信息工程学院， 陕西 西安 710021)

[摘要]为了实现对温室大棚的自动化、智能化管理，采用ZigBee技术和GPRS技术，设计了基于微型无人机的温室大棚环境监测系统。监测系统以PC机为控制核心，通过各种传感器和微型无人机进行环境数据的采集和农作物生长状态信息的获取，经由无线收发模块CC2430和GPRS网络完成数据的传输，最终将采集到的数据信息直观地显示在PC机上。系统将无线ZigBee网络与微型无人机采集模块相结合，实现对温室大棚农作物生长状态的实时监测。

[关键词]微型无人机；ZigBee网络；温室大棚；实时监测

在农作物种植技术方面，温室大棚早已突破了传统农作物种植技术受地域、自然环境和气候等诸多因素的限制，对农业生产具有重大意义[1]。随着现代农业的不断发展，温室大棚的生产模式将主要向着规模化发展。因此，在温室作物生长状况监测效率方面，需要有快速大面积的无损监测方法，实现对农田作物的精准管理，满足现代农业精细化要求[2]。

考虑到温室作物生长过程中除了受环境因素影响外，还会受到各种病虫害影响，再结合温室大棚在结构上具有的分散性和区域化特点，设计了基于ZigBee的温室大棚环境监测系统。目前，国内在农业生产中的监测系统主要是依靠固定式摄像头，但是固定式摄像头主要是通过摄像头自身旋转来采集相关信息，这样的信息采集方式会存在采集盲区[3-4]。而无人机应用于农业田间信息监测与获取，能够对农作物的生长状态进行全面观察，并对其生长信息及相关数据进行采集[5]。所以该系统将ZigBee技术、GPRS技术和微型无人机技术相结合，通过对温室环境参数和作物生长状态图进行实时采集和动态分析，以便指导农业生产活动，提高农业产值[6]。

1系统整体框架

温室大棚环境监测系统的整体结构由微型无人机图像采集单元、无线传感网单元和监控中心组成，实现温室环境的远距离实时监测和作物生长健康状态的动态监测。系统结构如图1所示。

图1　系统结构图

图2　微型无人机图像采集模块

微型无人机图像采集单元负责实时采集温室大棚内作物的生长状态图，并通过GPRS网络以无线的方式将采集的温室作物生长状态数据发送到监控中心PC机；无线传感网单元直接面向监测现场，实现对环境数据的实时、精准采集。考虑到温室大棚的结构特点，因此无线传感网选用簇状拓扑结构。每个温室大棚中的若干传感器节点组成一个簇，并且设置一个固定的簇首[7]。传感器节点之间不能进行数据交换，属于一个簇的传感器只能与本簇的簇首节点进行通信。各簇之间可通过簇首节点进行通信，簇首节点之间则是通过单跳或多跳的方式将数据输送至协调器节点，协调器节点通过串口将采集到的环境数据上传至监控中心PC机。监控中心完成温室环境数据和作物生长状态图的存储、分析和显示功能。系统的控制执行模块根据分析结果控制相应的控制节点动作，从而实现对温室作物生长状态的实时监测[8]。

2无人机图像采集单元设计

考虑到温室作物生长不仅受环境因素影响较大，还与病虫害等因素有关，所以设计微型无人机图像采集单元，主要负责采集温室作物的生长状态图，并将采集到的图像通过GPRS网络以无线数据传输的方式发送到监控中心PC机，有利于观测温室作物生长状态，作物是否有病虫害，从而提高大棚植物监测的灵活性。微型无人机图像采集模块如图2所示。

图2中图像采集模块采用CCD相机进行拍照，并将获取的图像存放至微处理器；超声波测距模块主要负责测取无人机与障碍物(温室作物、大棚等)之间的距离，避免无人机在采集图像过程中与大棚或作物相撞。利用超声波来探测无人机离大棚作物、大棚顶端、大棚左右两侧以及大棚前后的距离，然后通过微控制器计算并判断，最终将控制命令发送至无人机飞行控制系统来调整无人机飞行的方向，避免撞到大棚和作物；微处理器负责对采集的图像进行预处理和存储，并将处理后的图像通过GPRS网络以无线数据发送的方式发送到监控中心PC机[9]。除此之外，微处理器还负责对超声波传回的测距信息进行分析处理，以便控制无人机的航向和飞行姿态。

采用微型无人机获取温室作物生长状态信息，主要是利用其精准拍摄和快速获取的特点，且无人机获取的图像是通过GPRS传递给控制中心PC机，所以在获取温室作物信息时，并不会和其它传感器产生相互干扰。

3无线传感网设计

传感器模块主要是对影响温室作物生长的温湿度、土壤pH值、CO2浓度和光照强度进行监测，所以该模块集成了温湿度传感器、土壤pH值传感器、CO2浓度传感器、光照传感器，以及上述传感器所对应的调理电路。其中温湿度传感器采用传感器模块DHT11，其特点有体积小、可浸没、抗干扰能力强和露点测试；土壤pH酸碱度测量采用JASP2801土壤pH值传感器；CO2浓度传感器选择T6004传感器；光照强度传感器选用TSL2561高精度的光照强度[10]。传感器节点硬件图如图3所示。

图3　传感器节点硬件图

簇首节点不像传感器节点，它没有上述各传感器及辅助电路。簇首主要实现将本簇传感器节点传来的采集数据发送给协调器节点。本系统采用LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)路由协议，设计时将一个温室大棚作为一个簇，所以每个温室大棚内都有一个人工设置的固定簇首。

协调器节点主要用于数据中转和发送控制命令，该节点由一块CC2430芯片模块组成[9]，通过串口与监控中心PC机相连。各温室大棚簇首接收到的采集数据就是通过协调器节点，最终传给监控中心PC机。此外，协调器节点还将运算得到的控制信号下传给各个控制节点，从而控制执行机构动作，达到对温室大棚各环境因素的智能控制。

图4　无线采集节点软件流程图

4软件设计

4.1无线采集节点的软件设计

通过各种传感器，无线采集节点实现了对温室大棚内的环境参数进行采集，并将采集的数据传输给每个温室大棚指定的簇首节点。节点软件流程图如图4所示。与无线采集节点不同，簇首节点主要完成数据融合和转寄数据包，并没有数据采集功能。

无线采集节点向簇首发送的数据最终被转发到协调器节点，其数据帧结构由帧控制、目的地址、源地址、有效载荷等组成。其中目的地址表示该数据帧要被送达的协调器节点，源地址表示数据由哪个无线采集节点发出，再根据系统将每个温室大棚视为一个簇。所以，在设计时对每个簇进行编号，即对每个温室大棚进行编号，并且将源地址改为由簇号和节点编号共同组成。这样应用软件就可以通过源地址的内容判断该数据帧由哪个簇(温室大棚)发送，从而可以启动相应的执行机构对环境因素进行适当的调节。

4.2LEACH算法描述

LEACH是一种基于聚类(clustering)的路由协议，LEACH算法的特点是采用基于TDMA/CDMA的MAC层机制来减少簇内和簇间的冲突。LEACH协议分为簇建立阶段(setup phase)和稳定运行阶段(ready phase)[11-12]。在簇建立阶段，LEACH协议通过设定一个阈值T(n)，并让节点在0，1之间选择一个随机数，如果该随机数比T(n)小，则该节点在当前轮成为簇首。T(n)的设置如下：

(1)

4.3监控软件设计

监控中心计算机的监控软件利用Visual Basic编写，代码编写灵活方便，功能强大，具有很好的扩展性。

实时监控部分实现对温室大棚的温度、湿度、土壤pH值、CO2浓度、光照强度等影响作物生长的关键环境因素和温室作物生长状态的自动监测，并直观地呈现在显示界面。图5显示的是监控软件处于实时监控时的工作状态，其中无人机图像采集模块使用航模进行模拟仿真，监测界面主要包括温湿度、土壤pH值、CO2浓度和光照强度的参数显示区域、无人机采集到的图像显示区域，同时右下侧以曲线方式来显示各温室环境参数的变化趋势。实时监测界面如图5和图6所示，图中以温度和CO2参数变化情况为例进行说明。

图5中显示的是2#大棚ID为4的传感器节点采集到的环境数据，其中环境实时参数包括温度、湿度、pH值、CO2浓度和光照强度，数据曲线部分受事实部分的5个参数按钮控制，当按下温度按钮时，数据曲线部分则显示的是温度曲线图，曲线图为设置传感器节点从上午8:00到12:00每隔15 min采集一次的数据，从温度曲线可以看出传感器节点4测得的区域温度在20~22 ℃之间平稳变动。作物生长状态图中显示的是航模采集到的图像，从图5中可以看出区域蔬菜生长的大体状态。作物生长状态图上方的3个选项分别是放大、缩小和还原，目前显示的是完整的一幅图像，如果对图像的某个区域感兴趣，可以选择放大选项，然后点击该区域。图6中数据曲线显示的是CO2浓度曲线图，作物生长状态图显示的就是图5中椭圆区域放大的蔬菜图像。

图5　实时监测界面一　　　　　　　　　　图6　实时监测界面二

5实验与讨论

5.1实验验证

选取一蔬菜大棚的环境因素进行监测，以大棚中温度数据为代表，进行数据监测和传输误差实验。实验数据如表1所示,可以看出，数据误差在-0.4～+0.2 ℃范围内，这个误差范围在可接受范围内，表明该系统性能可靠，可以满足实际温室大棚环境监测的需求。

表1　各种视频场景描述

5.2讨论

针对目前大量应用于温室大棚环境有线监测系统和人力监测所带来的不便，根据温室大棚规模化、精准化发展的需求，将微小型无人机与无线传感网络相结合，达到对温室大棚环境的实时监测和温室作物生长状态的实时监测。通过软件设计简洁友好的监测界面，使工作人员可以方便的查看温室环境情况和温室作物生长状态,从而可以对温室大棚实现智能控制以及对温室作物病虫害得到及时抑制。通过试验表明系统可以满足温室环境监测的实际需要。

后续工作将对系统的控制功能进行实现，主要是在采集到各环境因素数据后，通过对数据进行分析，然后控制各执行机构进行卷帘电机、浇灌设备、通风设备、喷洒农药等设备的动作，真正实现对温室大棚的智能闭环控制。

[参考文献]

[1]张静，王双喜．温室植物病害图像处理技术中图像分割方法的研究[J]．内蒙古农业大学学报，2007，28(3)：19-22．

[2]刘涛，张宾，郑承云.温室机器人导航系统设计与性能测试[J].内蒙古农业大学学报，2013，34(2)：108-111.

[3]包长春，石瑞珍．基于ZigBee技术的农业设施测控系统的设计[J]．农业工程学报，2007，23(8)：160-161．

[4]史兵，赵德安，刘星桥，等．基于无线传感网络的规模化水产养殖智能监控系统[J]．农业工程学报，2011，27(9)：136-140．

[5]汪沛，罗锡文，周志艳，等．基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述[J]．农业工程学报，2014，30(18)：1-12．

[6]代媛，何东健，张建锋．基于ZigBee的农业信息无线传输网络研究与实现[J]．传感器与微系统，2010，29(7)：15．

[7]XING Xiao-jiang,WANG Jian-li，LI Ming-dong．Services and key technologies and key technologies of the Internetof things[J].ZET Communications，2010，8(2):26-29．

[8]吴昊，何鹏，杨曼．基于Android的温室大棚监控管理信息系统研究[J]．农机化研究，2013，11(11)：79-83．

[9]李世红，陈斌，胡慧铺．基于CAN总线和GPRS的温室大棚监控系统的设计[J]．浙江农业学报，2014，26(4)：1090-1094．

[10]袁志强．基于ZigBee技术的温室大棚无线监控系统设计[J]．江苏农业科学，2012，40(11)：396-397．

[11]蒋阳，孙柳林，敖文钧．WSN中LEACH路由协议簇头数优化研究[J]．计算机应用研究，2010，27(11)：4251-4253．

[12]JIANG Yang，SUN Liu-lin，AO Wen-jun. Research on optimal cluster-head number of LEACH routing protocol for WSN[J].Transducer and Microsystem Technologies，2010，27(11):4251-4253.

[责任编辑：李 莉]

2015年12月陕西理工学院学报(自然科学版)

Research of environment monitoring system of greenhouse based on ZigBee

ZHANG Kai-sheng，ZHANG Meng-meng

(College of Electric & Information Engineering, Shannxi University of Science & Technology, Xi’an 710021, China)

Abstract:To realize the automation and intelligent management of greenhouse, an environment monitoring system of greenhouse based on micro UAV has been designed. PC works as the control center of monitoring system. The system collects environmental data and obtains crop growth status via a variety of sensors and micro unmanned aerial vehicle. And then these data will be transmitted through the wireless transceiver module CC2430 and GPRS network. Finally, collected data will eventually be displayed on the PC. The system is combined ZigBee wireless network with micro uav acquisition module, achieving real-time monitoring of the greenhouse crop growth status.

Key words:micro UAV;ZigBee network;greenhouse;real-time testing

作者简介：张开生(1963—)，男，山西省永济市人，陕西科技大学教授，博士，主要研究方向为嵌入式系统、物联网技术的应用及开发;张盟蒙(1990—)，女，陕西省渭南市人，陕西科技大学硕士研究生，主要研究方向为物联网数据处理。

基金项目：陕西省西安市未央科技区项目“基于物联网的信息监控平台研究”(2012-03)

收稿日期：2015-07-10

[中图分类号]TP274

[文献标识码]A

[文章编号]1673-2944(2015)06-0018-05