基于树莓派和LabVIEW 的嵌入式农业

付铂瑞，陈甲平

（武汉城市学院，湖北武汉 430083）

近年来，随着人口的持续增长，人们对自然资源的需求量也有所增加。水、新鲜空气和土壤会直接影响人类的生活质量和健康。然而，地球上的资源是有限的，哪怕是在高科技的现代，全球经济状况依然无法负担得起资源的浪费。从当前局面来看，有效管理资源是首要目标，它能降低污染性资源带来的风险，并对环境的影响保持在自然可调节范围内。近年来，智慧农业有了长足的发展，生产能力和效率相较传统农业做出了最大改进。随着机械控制的自动化发展，温室技术逐步走向成熟，该文主要对使用远程监控农业技术遇到的问题进行多方面分析，改变了硬件模块，该技术的创新点在于硬件使用了Raspberry pie 来提供稳定、快速的数据传输功能，与此同时，程序端也有所改进，配置环境采用LabVIEW，数据采集和处理通过MQTT 协议进行数据传输，并采用Python 编程语言。用户通过该系统完善农业发展，同时也能获得最大生产力所带来的经济优势。

1 系统整体架构

该文介绍了一种利用无线通信测量大棚内环境参数的方法。智能灌溉系统的无线技术会受到温室效应的影响，人们利用最新的嵌入式农业系统来监控智能灌溉系统。如果要进行数据传输，就需要用到智能物联网设备，如WIFI、ZigBee 等端口配备的各种传感器装置，相继在大数据中的感知层开展对各种类型信息的识别[1]。收集如下几个方面的信息：大棚内的温湿度、光照强度、pH 值、CO2浓度参数[2]；信息收集完后，由端口执行对信息的剖析乃至处理，处理结束后将信息传送给协调器。协调器又将信息经过端口RS485 转发给GPRS-DTU,GPRS-DTU 再采用HTTP 协议通信的方式将数据发送给服务器。服务器对数据进行分析，对比数据库里的信息，提供问题的最优处理方案，展开持久化、常态化、可视化等作业。

智慧农业与物联网技术的发展日新月异，只有使用前沿技术才能解决气候条件和有限的水资源导致的许多问题。基于此，文中实施并研究了一种在农业场景下采用的LoRa（远程）控制技术，LoRa 是一种能够提供远距离传输安全数据的无线技术物联网应用，通过收到并储存的信息，再经由传感器LoRa传输到Tata，作为JSON 字符串并储存在数据库[3]中，可以通过一个Python脚本在微软中看到Azure Cloud，它能使Tata 和Azure Cloud 之间相连接。云空间收到的信息会存储在基于MySQL 的查询程序中。通过一个表ID 对数据进行排序并添加到Python 脚本中。该系统允许测量和远程控制土壤水分，降水、灌溉参数，体积和蒸发量，并由灌溉系统管理参数。系统还提供了一些热量、霜冻的持续时间等农业的重要数据作为数据库中的参考数据。Libelium 的硬件和软件主要用于无线传感器网络的开发，这是一种低功耗的报文传输协议，使得无线节点能够减少上传数据包的大小，降低了无线节点的发射功耗[4]。

Libelium 架构由两种类型的设备组成：一种是Waspmotes，可以连接一个或多个硬件站，将传感器内储存的数据发送到平台；另一种是Meshlium，拥有多个接收数据的物联网网关Waspmotes。传感器允许其将数据通过以太网/4G/3G/GPRS 传输到云空间作为备份数据[5]。

2 系统主要硬件组成

温室监测系统主要基于无线通信，由几个传感器组成，这些传感器将提供所测得的温度、湿度、光线以及信号强度，有一个存储所有参数的数据库和一个连接数据库的App。所有数据都会跟中央服务器互连，芯片主要是Raspberry PI 板，它能通过互联网进行发送和连接，这样用户端接收信息就不会受到时间和地点的限制。温室内部活动由执行器触发。合理控制小气候参数并制定控制的策略，最简单的一种是设置阈值控制设备驱动的最高值，避免了由于环境参数设置错误而导致农作物坏死。这个进程中树莓派的板块包含了温、湿度等自然环境指标的信息采集传感器、承担读取信息的端口单元及信号调制单元。借助转换模块将收集到的信息进行输送，最后还有为以上所有模块供给能量的供用电模块。

该文的主要思想是实现高科技智慧农业，通过精确测量和实时更新运行关于Android 系统应用程序[6]。系统的结构框图如图1 所示。

图1 系统的结构框图

Andrew j.Skinneretal 研究了湿润前沿探测器的最新发展，发现了一种以低能量的方法来收集灌溉和降雨条件下的土壤及水的瞬态样品，并提出了一种简单的四电极电导率传感器，用于自动记录在重力流作用下作物根区积累的盐分，这是一种在灌溉循环过程中，从湿润面提取到的土壤中的水盐度。用微功率运算放大器驱动方法测量出铂在陶瓷电池上的电导率，作为直流电流的信号，微功率运算放大器的整体电流与电导率成正比，以1∶200 的电流反射镜将这种信号反射到一种处于电荷平衡的16-b模拟数字转换器(ADC)的电桥中，由单个运算放大器与模拟数字转换器一起作用于该电桥，从而形成了低成本微控制器的内部控制器[7]。同样，电导电池上的铂温度传感器与1RNA 电流源一起构成第二个16-b 电荷平衡ADC 的重要组成部分。不需要仪表放大器，在使用过程中提取出盐溶液和传感器电路的温度系数，生成精密的输出EC 数字的温度校正器，由数据记录仪通过sdj-12 自动采集环境数据。系统总体实现框图如图2 所示。

图2 系统总体实现框图

各种传感器按照一定的预定义格式进行排列，在前端形成一个节点，前端的每个节点都由温度传感器、湿度传感器、微控制器、节能低功耗发射器和单片机组成。图3 前端每个硬件单元的详细框图如图3 所示。

图3 前端每个硬件单元的详细框图

智能控制器通过人工智能和互联网中从用户那里获得的控制命令来管理农场中发生的所有情况。该控制器主要负责从前端收集数据，将接收到的数据与数据库进行比对，并执行所需要的操作。该控制器执行的各种操作包括从前端收集数据，通过开关继电器控制灌溉通道，利用ZigBee 将收集到的数据上传到网络。该模块拥有自己的收发器，能够从前端接收真实的时间数据，通过控制水流量从而在控制灌溉系统继电器的帮助下给系统提供接收到的数据，通过视频运动实现摄像头用带宽更小的信号来传输视频。

3 系统主要硬件组成

系统架构主要有两个部分：Raspberry PI 板和软件部分，主要是用于查看传感器Android 应用程序Grafana 的参数和MQTT 连接。

3.1 硬件模块Raspberry PI

Raspberry PI(RPI)是一种低成本GPIO（通用输入/输出）启用板，可以在处理中用于控制传感器和执行器。RPI 可以为物联网系统快速地构建原型。Raspberry PI 4是最新型号，是功能强大且丰富的板块。

3.2 土壤湿度传感器

土壤湿度传感器如图4 所示，该传感器是一种专门用于测量土壤的水分和土壤湿度的装置。它的运行原理是把两个暴露的极板作为传感器的探针，充当可变电阻器。土壤中的湿度与电导率成正比，与板之间的电阻成反比。此外，在该模块中还有一个电位器用于调节土壤水分。

图4 土壤湿度传感器

3.3 温湿度传感器（DHT11）

DHT11 是一款数字化、低成本的温湿度测量传感器，在测量湿度和空气的温度时使用了负温度系数热敏电阻（NTC）和一个电容式传感器，操作装置具有可靠性和稳定性[9]。

3.4 水位传感器

水位传感器用于确定水量封闭容器内的液体，该传感器具有低功耗和高效率，可以用于自动化项目，兼容多种开发方式。当传感器投入到被测液体中特定的深度时，被测介质的压力进入到传感器的正压腔，经过线缆导气管将液体表面上的大气压Po与传感器的负压相接连,以抵消传感器正面的大气压Po，使传感器测得压强为P=ρgh，通过测出的压强P就可以获得液位深度。

传感器的输出是模拟输出，因此，通过模数转换器发送信息到电路板。图5 为传感器的运行流程与Raspberry PI 板的连接方式。

图5 传感器与Raspberry PI的连接方式

4 软件开发

数据采集和处理采用Python编程语言。MQTT协议申请了数据传输，因为Python 可以非常简便地访问到数据库，并且操作简单、运算迅速、易于实现[10]。MQTT是一个开源协议，它使用发布/订阅架构，该协议简洁、精巧、可扩展性强、更省电。该协议可以作为树结构。通过代理发送的确认消息进行验证并连接，MQTT客户端会定期进行通知以表明客户仍处于连接状态[11]。代理可以接收来自任何一个运行的传感器，沟通服务器客户端和用户之间的关系如图6所示。

图6 MQTT沟通服务器客户端和用户之间的关系

为了实现实验数据的检索，设计了开发流程，将获取的数据传输到数据库(My SQL)并使用Grafana 工具查看它们的存在状态。

将从传感器获取的数据显示在Grafana 数据库中，可以在数据库中查看和解释数据。Grafana 是一个数据可视化的开源平台，拥有监控和分析功能，允许用户生成带有面板的仪表板，每个面板都象征着特定的指标设定的时间框架[12]。

Android应用程序的目的是实时显示测量参数并设置数据。用户界面有四个指标：温度、空气湿度、土壤湿度和压强。该应用程序兼容所有Android设备。

在Raspberry PI 板和其他组件上需要大量的电线，这也导致电路性能下降的原因。为了提高性能并为项目提供额外的流动性，需要制作印刷电路板。

5 嵌入式农业现状

在智慧农业项目中，物联网的发展起着至关重要的作用。在所有远程监控系统中，尤其是在农业领域开发了一种智能灌溉和温室大棚监测系统，其操作性强且成本低，并且可以在任何规模上实施解决方案。即传感器测量值在参数正常范围内，或者当超出参数时，系统会启动灌溉功能，即系统成功工作，物联网提供了一个灵活而精确的环境维护形式。用户能够通过Android 应用程序来监督数据是否正常工作，还能够获取来自温室的参数值并提供推荐数据，以控制组件。随着工作的进行传感器的数量将增加，最终成为一种机器学习算法，能够为作物灌溉提供精准且持续的时间。

LabVIEW 是一种应用程序开发环境，起初是为测试、测量而开发的工具，因此，测试、测量也是LabVIEW 最普遍的应用领域。历经长期的发展，LabVIEW 在测试、测量领域被广泛认同[13]。迄今，大多数市场主流的测试仪器、数据采集系统都采用了专门的LabVIEW 驱动程序，利用LabVIEW 既能快捷的控制诸如此类硬件设备，同时，客户也可以特别方便地获得测试出来的LabVIEW 工具包[14]。其他计算机语言都是选用源于文本的语言形成代码，而LabVIEW 采用图形化编译语言G 来编写程序，形成的程序是框架图的形式,没有文本性的代码[15]。利用LabVIEW 的模块实现了关于数据如何在程序中流动的图解，如电机控制、温度控制、湿度控制和土壤模拟了化学成分的混合比例，在互联网上可用于设计用户服务器及管理数据库。用户交互式Web 模块共有五个页面：主页、密码认证页、用户页、忘记密码并验证登录页，以及一个发送反馈页，其中，农场使用LabVIEW 对参数进行模拟后显示用户页面的模块，用户通过该模块可以实时查看更新状态。

6 监测系统的优点与不足

该平台采用板块间联网，具有容易使用、模块能耗低、不需硬布线、操作简单、便于参数监控等优势，适用于参数流量小、整体预算较低的农业大棚智能化改造项目。同时对程序进行了大量改进，采用当下流行的程序进行技术开发，由此传统农业也能利用主流的互联网程序技术，可是目前的物联网技术在现代化农业的应用中有很多缺点：运用的范畴还不够广；利用的效率不高，也从侧面反应出了物联网技术在现代化农业中的运用需要进一步进行改进；网络节点相较于有线节点愈加容易发生数据丢帧的情况，因此偶尔不能获得准确的数据信息；在距离较远时，低功耗ZigBee 网络的结点组网比较困难[16]；整体系统中并未采用硬件节点安全策略，可能会发生外来硬件节点入侵网络的情况。

7 结论

农场参数如温度、湿度和生长能力已经被收集并录入数据库中，这些数值被用于虚拟仪器仿真，表明农场中的传感器可以有效减少农业劳动，同时提高农作物产量，笔者制作了一个用户互动网页用户远程监控农场，并通过互联网进行控制。用户的操作会根据大数据的分析来获得推荐参数设置,从而增加了国家的生产力，并且用户之间的相互作用使用类似社交网络的界面，有助于给没有经验的用户提供有用的建议，在方便用户工作的同时，也能为祖国增加资源产出，以减轻人口负担。