基于物联网的菠萝采摘智慧农业监控平台_吴臻.pdf

93 吴 臻 等 基于物联网的菠萝采摘智慧农业监控平台第2期 现代农业装备第46卷 第2期 2025年4月 Vol 46 No 2 Apr 2025Modern Agricultural Equipment 基于物联网的菠萝采摘智慧农业监控平台 吴 臻 倪培燊 黄培伟 邵泳志 广东海洋大学机械工程学院 广东 湛江 524088 摘 要 为采集菠萝果相数据 监控采摘机器作业情况 智能展示分析农业信息 设计了一种基于物联网的菠萝采摘 智慧农业监控平台 根据平台的结构与功能需求 硬件部分使用STM32单片机作为控制核心 通过通讯设备 传感器和 定位模块进行信息收集与机器监控 借助OneNET物联网云平台传输数据到软件后台 软件部分使用Java语言开发 在 网页上展示机器状况与农业信息 以可视化图表显示数据智能分析结果 并通过MySQL数据库存储数据 测试结果表 明平台运行稳定 功能达到设计预期 可进行自动化采集果相数据 智能化监控机器状况和可视化分析农业信息 平台 的使用能够解决农业信息收集困难问题 为工作人员实施科学生产决策提供参考 提高菠萝生产智慧农业发展程度 对 推动农业现代化进程提供帮助 关键词 物联网 智慧农业 数据采集 菠萝采摘 中图分类号 TP273 S24 文献标识码 A doi 10 3969 j issn 1673 2154 2025 02 014 收稿日期 2024 10 17 基金项目 广东海洋大学2024年度校级大学生创新创业训练项目 CXXL2024073 作者简介 吴臻 2003 男 本科 主要从事工业工程 物联网和Java开发研究 E mail 11413122vv 通信作者 倪培燊 1993 男 博士 讲师 主要从事增材制造 仿真与优化研究 E mail nipeishen 0 引言 菠萝是热带和亚热带四大名果之一 享有 罐 头之王 的美称 1 对于传统的菠萝种植田来说 菠 萝收获主要依靠人工劳作 采摘效率低下 人力成 本过高 虽然我国菠萝种植面积和产量位居世界前 列 但在生产劳作和管理方面相对落后 采摘方式 的限制让菠萝产业面临劳动强度大和人力成本高的 问题 2 3 以湛江市徐闻县为例 该县目前虽已形 成菠萝规模化全产业链式生产 但菠萝田间机械化 生产程度仍较低 生产管理过程中人工依赖程度较 高 4 随着农业技术的不断发展和进步 不少机械化 收获装备逐渐应用于菠萝种植实践中 但当下大多 菠萝种植 采收机械均还处于试验应用阶段 未能 做到大规模推广应用 5 6 推进菠萝生产机械化 实现由人工作业向全程 机械化的产业升级是建立现代菠萝产业的重要基础 性工作 7 为解决菠萝生产中农业信息采集较困难的 问题 设计基于物联网的菠萝采摘智慧农业监控平 台 以提升菠萝采摘机器监控便捷性 实现自动化 采集分析果相数据 1 平台结构与功能 以提升农业生产信息感知 促进智慧农业发展 为目标 基于物联网技术设计一种智慧农业监控平 台 通过传感器 通信设备和定位元件等硬件设备 实现监控采摘机器和自动收集数据功能 使用安全 可靠的物联网云平台将数据传输到软件后台 确保 信息传输安全 软件部分设计智能分析程序对农业 信息进行分析 并通过简洁的可视化页面展示数据 与分析结果 实现农业信息智能分析 1 1 平台结构 该智慧农业监控平台结构如图 1 所示 主要由 物联网模块和软件端 2 个部分组成 物联网模块主要负责对农业信息进行收集和处 理 通过称重传感器和双目摄像头检测菠萝重量与 果径 北斗定位模块对采摘机器进行实时定位 上 述信息经STM32单片机加密和序列化处理后 由 NBIOT通信模块发送到OneNET物联网云平台上 实现对数据的传输 软件端负责对数据进行接收 展示 分析和存 储 OneNET 物联网云平台会将数据发送到后台系统 94 现代农业装备 2025年 当中 经过后台系统的解密和反序列化处理后 由 前端页面进行展示 并对数据进行智能分析 用户 登录后可在页面实时查看相关农业信息 并借助平 台对数据的分析结果 更加科学地管理菠萝生产 图1 智慧农业监控平台结构 Fig 1 Structure of smart agriculture monitoring platform 1 2 主要功能 智慧农业监控平台的功能主要为信息收集和数 据展示 2 个部分 具体内容如图 2 所示 平台的信息收集功能主要通过各类传感设备 对菠萝果相数据及机器经纬度信息进行自动采集 并通过 STM32 单片机对数据进行加密处理 确保传 输时的安全性 作为平台的主要数据源 数据采集 时需要保证其连续性及稳定性 因此要求设备能够 长时间使用且对复杂环境具有一定抗干扰能力 为 满足数据加密需求 应在单片机上设计好相关加密 算法 通信技术的选择对安全性和传输速度有一定 要求 应在防止数据泄露的前提下 及时准确地传 输信息 数据展示功能为后台系统对数据进行接收 分 析及展示 系统在接收到数据后 将其进行处理与 分析 通过前端页面展示结果 工作人员在使用时 能够实时查看机器作业状态 果实果相信息 精准 定位采摘机器 数据分析能对收获情况进行可视化 分析 以图表形式展示数据变化趋势 为工作人员 做出科学合理的生产决策提供有效参考 对提升农 业数字化感知 促进智慧农业发展起积极作用 图 2 智慧农业监控平台功能 Fig 2 Function diagram of smart agriculture monitoring platform 2 硬件设计 智慧农业监控平台的物联网硬件负责实现信息 收集功能 通过各传感器采集果相信息 监控采摘 机器 包含控制核心 通讯设备 信息采集设备和 定位元件 4 个部分 具体架构如图 3 所示 图 3 系统硬件结构 Fig 3 Hardware architecture diagram of system 2 1 控制核心 作为硬件的主要控制部分 控制核心采用 STM32F103C8T6 单片机 该型号单片机使用较广 具有良好的性能和丰富的通信串口 能够满足系统 使用需求 8 单片机使用时通过串口连接其他硬件设 备 在接收到其他设备传输的数据后 根据预设好 95 吴 臻 等 基于物联网的菠萝采摘智慧农业监控平台第2期 的 MD5 加密算法 对数据进行 MD5 加密和序列化 处理 以满足数据传输时的安全需求 2 2 通讯设备 目前主流的物联网连接技术有 NBIOT Wi Fi ZigBee LoRa 等 其中 NBIOT 技术在覆盖面积及深 度 成本 速率 功耗和安全性等方面具有明显的 优势 9 10 在同样的频段下 NBIOT技术的覆盖范 围比其他通讯技术的范围更广阔 更适合在农田等 覆盖范围需求较大的地方使用 同时 NBIOT 设备具 备较快的传输速度 能够及时地传递信息 因此本 系统采用 NBIOT 通信模块作为平台的通讯设备 数 据经 STM32 单片机加密封装处理 通过串口传输到 NBIOT 通信模块后 模块利用 MQTT 协议发送数据 到 OneNET 物联网平台实现数据中转 11 2 3 信息采集设备 信息采集设备作为平台的数据来源 需要保证 设备运作足够稳定 同时对自然环境干扰具有一定 抵抗性 其组成主要包括称重传感器和双目摄像 头 称重传感器使用 HX711 型号 这种重量传感器 具有测量准确 稳定性高等优点 12 相较同类型设 备 HX711 型号具有更快的反应速度和更强的抗干 扰能力 能够满足在机器行进过程中快速准确称量 菠萝重量的需求 双目摄像头负责对菠萝果径进行 识别 通过训练好的模型和算法 检测菠萝果实的 直径 使用时要求摄像头能够精准捕捉到图像 并 在短时间内识别出果径大小 因此使用 HBVCAM W202011HD V33 型号摄像头 该摄像头能够进行双 目同步识别 具有较高分辨率 能够满足平台果径 检测的需求 2 4 定位元件 机器定位作为平台重要数据之一 对工作人员 监控采摘机器作业情况 确定机器实时位置具有重 要意义 要求定位元件精确程度高 续航时间长 该平台选用 TAU804M N1B0 型北斗导航定位专用产 品 该型号作为单频标准精度模块 具有优秀的电 源管理结构 其高精度和低能耗的特性适合在野外 等场地使用 能够较好地满足精准稳定确定机器位 置的需求 3 软件设计 平台的软件部分负责实现数据展示功能 系统 基于智能分析程序对农业信息进行分析 并通过前 端页面进行可视化展示 软件部分包括物联网云平 台 后台系统 数据库和前端页面 3 1 物联网云平台设计 物联网云平台作为物联网模块与软件端之间数 据传递的重要桥梁 对系统的正常运行具有重要意 义 OneNET 物联网云平台是中国移动为管理物联网 设备开发的智能云平台 为使用者提供了快速开发 安全通信等方面的服务 13 该物联网云平台支持多 种通信协议类型和网络环境 拥有完整的物联网设 备开发功能 具有高效 安全 稳定等优点 该系 统使用 OneNET 物联网云平台进行数据中转 在 产品开发界面完成设备初始化 即可将 NBIOT 通 信模块接入平台进行管理 产品开发界面如图 4 所示 物联网云平台接收到 NBIOT 通信模块发送 的数据后 会将数据安全地传输到系统后台 防止 数据外泄 图 4 OneNET 平台产品开发界面 Fig 4 Product development interface diagram of OneNET platform 3 2 后台系统设计 监控平台的后台系统基于 Java 语言开发 利用 SpringBoot 和 MyBatis Plus 框架进行构建 系统设计 采用 3 层架构模式 包括表现层 业务逻辑层和数 据访问层 该架构模式能够降低层级间的耦合度 有 利于实现逻辑与功能的复用 提高系统的可维护性 和扩展性 如图 5 所示 96 现代农业装备 2025年 图 5 3 层架构设计 Fig 5 3 layer architecture design diagram 表现层作为后台系统与前端页面的连接层 主 要负责处理前端页面发送的请求并返回相应结果 用户的访问请求经该层传递至业务逻辑层处理 处 理后传回表现层并封装成相应的数据结构 发送到 前端页面 使页面能够直接展示数据 以确保响应 的流畅性 业务逻辑层通过设计业务逻辑 实现系统各项 核心功能 确保系统稳定高效运行 该层位于表现 层和数据访问层之间 接收来自表现层的数据 对 数据进行 MD5 解密和反序列化处理 完成数据加密 功能 通过设计好的程序 对采摘数据进行智能分 析等操作后 将结果返回表现层 实现平台对信息 的智能分析 数据访问层负责与数据库交互 对存储数据进 行读写 该层对数据库操作方法进行封装 将 增 删改查 等数据操作方法封装成业务逻辑层调用接口 使业务逻辑代码与数据库访问代码分离 减少数据库入 口点 提高代码的模块化程度和数据安全性 3 3 数据库设计 采摘工作收集的数据种类繁多 需要选取安全 高效的数据库以满足平台快速读写信息需求 基于 平台功能和数据体量 综合考虑成本及系统适配性 平台选择MySQL数据库进行数据存储 作为一种 开源的关系型数据库 MySQL 数据库在众多领域 得到广泛应用 14 同时该数据库具有足够的安全 性和完善的权限控制功能 能够有效地保证数据的 安全性 3 4 前端页面设计 前端页面使用 Vue3 和 ElementUI 框架进行开发 作为用户主要接触界面 需要以直观的视图和简洁 的图形展示数据内容和分析结果 Vue3 和 ElementUI 框架作为前端开发常用框架 拥有丰富的生态和大 量的视图模型 具有良好的扩展性和兼容性 可添 加多种功能模块以满足系统展示需求 4 测试结果分析 为测试监控平台使用效果 选择在湛江徐闻某 菠萝种植田地进行实地测试 测试时间为 2023 年 7 月 19 至 28 日 期间共进行 7 次采摘测试 将物联网模块安装到采摘机器上启动 模块会 在机器作业过程当中收集采摘数据 并通过 NBIOT 通信模块和 OneNET 物联网云平台传输数据到系统 后台 先测试系统能否正常显示机器状态 进入系统 界面 输入账号密码进行登陆 能够正常显示采摘 机器实际状态 满足测试要求 测试中机器实时状 态如图 6 所示 图 6 机器实时状态显示 Fig 6 Actual machine status display diagram 接下来测试系统能否确定机器定位 点击机器 定位 页面上能够精确显示机器位置 满足系统功 能要求 机器定位情况如图 7 所示 在平台中点击采摘信息 查询菠萝采摘数据 成功显示 7 次采摘测试的果相数据汇总 通过平台 可详尽地了解到不同批次菠萝采摘情况及每批次的 果实果相信息 如图 8 所示 97 吴 臻 等 基于物联网的菠萝采摘智慧农业监控平台第2期 图 7 机器定位显示 Fig 7 Machine positioning display diagram 图 8 菠萝果相数据汇总 Fig 8 Summary of pineapple fruit phase data 点击数据分析 系统会根据已有采摘数据进行 智能分析 并自动生成可视化图表 如图9所示 可视化图表能直观地展示农业信息 反映数据变化 趋势 为用户实施农业决策提供科学参考 图 9 菠萝果相数据分析 Fig 9 Diagram of pineapple fruit phase data analysis 从测试结果可看出 菠萝的果实平均重量范围在 1 07 1 33 kg 果实平均直径范围在 16 83 19 33 cm 其中第 2 批次采摘的菠萝平均直径最小 为 16 83 cm 说明该批次菠萝生长情况一般 后续需要对所在收 获区域的种植环境进行改善 测试结果表明系统能 够正常运行 功能满足使用要求 具有可视化程度 高 信息查阅方便等优点 5 结语 设计了一种基于物联网的菠萝采摘智慧农业 监控平台 该平台使用物联网模块监控菠萝采摘 机器和收集处理果实数据 通过 NBIOT 通信模块和 OneNET 物联网云平台进行数据传输 最后在前端页 面上对数据进行可视化展示 平台能够对果实的果相 信息进行收集和分析 帮助果农判断菠萝种植情况 分析收成变化 提高土地产出率和劳动生产率 同时 还能在多机联合作业的情况下 对机器状况和机器所 在位置进行远程监控 实现智能化管理采摘机器 参考文献 1 邓修文 吕建秋 张雪艳 等 湛江地区菠萝产业 发展现状及对策研究 J 热带农业科学 2023 43 1 119 124 2 陈志轩 王宏轩 李海亮 等 菠萝机械化采摘 技术与装备研究进展及发展趋势 J OL 农机化研 究 2025 47 6 1 7 41 DOI 10 13427 j issn 1003 188X 2025 06 001 3 倪燕妹 代叶 邓干然 等 我国菠萝生产机械化技 术发展概况 J 现代农业装备 2024 45 1 17 23 4 陈敏忠 郑爽 邓干然 等 湛江市菠萝田间生 产机械化需求分析与展望 J 现代农业装备 2021 42 2 18 21 5 刘维孟 李沐桐 菠萝田间收获装备现状及其短板 技术分析 J 南方农机 2023 54 21 11 14 6 刘青 周思理 邓干然 等 我国菠萝主产区产业 发展现状及对策 J 现代农业装备 2024 45 3 11 15 20 7 崔振德 陈明文 谢季青 等 湛江市宜机化菠萝 栽培模式及其机械化研究初探 J 现代农业装备 2022 43 4 2 9 8 ZHENLIN J REN B Weather monitoring system based on STM32 and OneNet Internet of Things platform J Journal of Physics Conference Series 2021 1 1820 9 王兴家 张霞 穆元杰 等 基于物联网的猪舍环境 监测系统 J 现代农业装备 2024 45 3 54 62 10 王宇健 NBIOT 技术在工业环境监测中的应用 J 现 代工业经济和信息化 2022 12 10 96 97 99 11 LI L LIU W LI X et al Implementation of cloud service platform for monitoring charging facility status of electric vehicle based on MQTT J International Journal of Innovative Computing and Applications 2023 14 3 17315 12 孙荣耀 孟锦涛 叶方雨 等 基于 STM32 的智能 垃圾分拣系统 J 无线互联科技 2024 21 5 24 27 13 过泽栋 吴江 基于 OneNET 的幅频曲线测量装置 设计与实现 J 智能计算机与应用 2024 14 9 93 98 14 庞敏 MySQL 数据库的数据安全应用设计技术研究 J 数字通信世界 2024 9 25 27 下转第122页 122 现代农业装备 2025年 粮生产中的应用实践与思考 J 农业科技通讯 2024 1 130 132 6 朱立安 论智能农机自动导航系统应用研究 J 现 代农业研究 2021 27 8 75 76 7 陆蓉 胡肄农 黄小国 等 智能化畜禽养殖场 人工智能技术的应用与展望 J 天津农业科学 2018 24 7 34 40 8 杜迁 芒市山区半山区农机化发展思考 J 南方农业 2019 13 4 93 96 9 杜迁 牟良勇 杨云珺 等 粮食作物生产全程机 械化服务体系建设和对策 J 中国农机装备 2023 2 89 91 10 赵春江 智慧农业发展现状及战略目标研究 J 智 慧农业 中英文 2019 1 1 1 7 study on the Application status of smart Agriculture in Mangshi DU Qian 1 SI Xia 2 JIN Xin 1 1 Mangshi Agricultural Machinery Technology Promotion Station Mangshi 678400 China 2 Xishan Township Animal Husbandry and Veterinary Station Mangshi 678400 China Abstract Smart agriculture is based on high performance agricultural machinery and equipment and the modern agriculture with deep integration of information and communication technology is the future development direction of agriculture Smart agriculture production is gradually becoming a social consensus agricultural practitioners in Mangshi have conducted fruitful explorations on the promotion and application of relevant intelligent agricultural machinery and equipment technologies and accumulated certain experiences This paper described the development station of smart agriculture in Mangshi analyzed the problems encountering in the development and application and put forward corresponding countermeasures and suggestions for further development Key words smart agriculture intelligent equipment countermeasure smart Agriculture Monitoring Platform of Pineapple Picking Based on the Internet of Things WU Zhen NI Peishen HUANG Peiwei SHAO Yongzhi School of Mechanical Engineering Guangdong Ocean University Zhanjiang 524088 China Abstract In order to collect pineapple fruit phase data monitor the operation of picking machines and intelligently display and analyze agricultural information a smart agriculture monitoring platform of pineapple picking based on the Internet of Things was designed According to the structure and functional requirements of the platform the hardware part used STM32 microcontroller as the control core Information collection and machine monitoring were carried out through communication devices sensors and positioning modules and data was transmitted to the background with the help of OneNET IoT cloud platform The software was developed in Java displays machine conditions and agricultural information on the web page displayed the results of intelligent data analysis in visual charts and stored data through the MySQL database The test results showed that the platform was stable in operation the function met the design expectations and could be used for automatic collection of fruit phase data intelligent monitoring of machine status and visual analysis of agricultural information The use of the platform can solve the problem of agricultural information collection provide reference for staff to implement scientific production decisions improve the development degree of smart agriculture in pineapple production and help to promote the process of agricultural modernization Key words Internet of Things smart agriculture data collection pineapple picking 上接第97页