基于阿里云谷物水分检测系统的设计*

贾 赛 ， 张 燕 ， 王长云

（新疆农业大学机电工程学院，新疆 乌鲁木齐 830052）

0 引言

谷物水分含量是粮食回收贮藏的重要指标，但是在实际生产过程中，很少有农户运用专业的设备测量。据相关数据，我国粮食在储藏、运输和加工等环节，每年损失量约为700亿斤[1]。也就是说，农户在粮食储存环节中会产生严重损失；因为缺少技术指导或者没有有效的检测设备，农户无法快速发现环境变化而导致的粮食发霉腐烂情况，从而造成严重的浪费。在“十四五”规划[2]中，《粮食绿色仓储提升行动方案（试行）》提出了建设一批高标准粮仓、改造提升仓房的气密和保温隔热性能、推广应用绿色储粮技术、发展多参数多功能粮情测控系统、提升清理净粮能力、推动粮仓分类分级等重点任务。由此可见检测谷物水分含量设备的重要性[3]，高效的检测设备可以帮助农户发现谷物水分含量过高的情况并及时处理，从而有效减少经济损失。

近年来，越来越多的人开始研究粮食水分的动态检测技术[4]，不同的传感器原理和相关的设备也不断出现。单片机具有体积小、价格低廉等优点，但也存在内存小、无法大量计算、性能有限等缺点。如果采用高性能的单片机，数据处理速度可以提升，但这样芯片的价格就比较贵，系统再加入数据存储设备后，成本又会进一步提升。动态监测方案在单片机性能较低的情况下也无法实现数据采集功能，数据的分析处理和存储这两个问题更加不容易解决。如果可以将数据的分析和存储过程全部放在云平台进行，单片机只用来采集数据，那么单片机的性能就不需要太高，系统设计中也无需额外的存储介质。

1 系统总体方案结构

基于阿里云的谷物水分检测系统由硬件系统、软件系统、通信系统等部分组成。硬件系统主要完成水分和温度数据的采集工作，实现数据显示及谷物品种选择等功能；软件系统完成数据的初步处理，通过云平台、数据库、钉钉推送等对动态采集的数据进行计算、存储和显示。技术路线如图1所示。

图1 技术路线

2 硬件系统设计

根据总体方案要求，硬件系统主要由数据采集模块、按键模块、通信模块和显示模块[5]等组成，如图2所示。其控制单元的核心板为ESP32单片机，主要外围电路为温度传感器DS18B20、电容式水分传感器、按键电路、显示屏幕等。

图2 硬件系统结构图

2.1 单片机选型

单片机是谷物水分测量控制系统的核心，常见的单片机有51单片机、STM32单片机[6]、AVR单片机等。51单片机和STM32单片机在嵌入式系统中使用广泛，但它们还要额外的WIFI芯片[7]才能满足数据传输的要求。而ESP32不仅是一个WIFI芯片，同时该单片机也可以进行片上编程，完全可以满足通信和控制传感器的功能要求。ESP32单片机电路如图3所示。

图3 ESP32单片机电路

2.2 水分传感器设计

在水分传感器设计中，选择精度较高、受外界干扰较小的电容式传感器[8]。设计时，一方面通过硬件设计减小误差，提高精确度；另一方面通过软件进行误差补偿。本文设计了精确度为±2%RH以内的电容式水分传感器，如图3右下方所示。

3 单片机控制系统

单片机控制系统由初始化模块、数据采集模块、误差补偿模块、通信模块等组成[9]。首先通过网络初始化连接网络，通过全局变量使能硬件管脚，然后处理传感器数据，接着进行品种选择，最后通过通信功能将补偿之后的数据上传到云端。具体流程如图4所示。

图4 程序流程

其中误差补偿模块（数据采集及修正）完成电容式水分传感器软件优化，主要通过程序设计了限幅和滤波两个函数来减小误差。

1）限幅通过函数map(x, y, a0)设置三个参数，分别对应初始湿度标定值、湿度最大标定量和传感器读取输入量，参考程序如下。

2）滤波通过中位值升序排列取中间值，MedianAverage函数两个参数分别为输入值和输入值个数，通过控制数据个数尽可能排除不良数据，减小误差，参考程序如下。

4 通信系统设计

通信系统由阿里云、数据库和上位机模块组成。通过MQTT协议[10]将数据上传到阿里云平台上，最终完成数据的显示、计算、储存等功能。

4.1 通信协议

采用阿里云、硬件设备、IOT Studio双向连接的MQTT协议，不同端之间可以进行数据的转发，从而满足设计要求。

4.2 阿里云

阿里云主要完成业务编排和钉钉机器人的功能。其中，业务编排借助API实行更简单的数据处理，在不借助其他软件的情况下完成阿里云平台和设备的通信功能开发，如图5所示。钉钉机器人[11]为了解决移动端数据读取问题，实现推送和报警功能，钉钉推送如图6所示。

图5 业务编排

图6 钉钉群消息

4.3 数据库录入系统

数据库录入的是标准的温湿度值，可以通过业务编排将该数据回传给单片机做下一次采集的补偿计算。MySQL数据库[12]录入系统具体界面如图7所示，包括左侧的数据显示表格和右侧的增删改查按钮。

图7 MySQL数据库录入系统

4.4 上位机

通过本文设计的QT上位机[13]可以将显示功能和数据库操作集成在一个软件操作，上位机的第一个标签页是数据显示中心，可以显示和查询历史数据。由于粮食水分含量受温度的影响比较大，为了消除温度对粮食水分测量造成的误差，设计成组网模式，多个设备进行检测，提高检测精度。组网模式页面如图8所示，页面左上角为设备管理栏，当选择“谷物水分检测”这个项目时就可以显示该项目下的设备名称，之后单击“B_Dev”设备就可以显示筛选设备上线所有时间段的数据表或者趋势图。右上角显示了A、B、C三个设备对应的实时温湿度数据，下方两个表格为设备对应的曲线图，方便观察走势并进行分析。

图8 组网模式

5 试验及分析

5.1 试验设备及材料

为了检验电容式水分传感器的数据采集及阿里云平台的数据显示、存储效果，对整个系统进行静态试验。试验的材料和设备包括：新鲜的玉米种子（一盆），谷物水分检测系统设备（1台），数据线（1根），电脑（1台），电烘箱（加热台）。具体如图9所示。

图9 单机模式

5.2 试验内容及方法

在单机模式下，将检测设备探头插入玉米堆中，上位机立即显示采集的相关数据，同时可以查询详细的数据。为了验证该设备的实用性，在尽可能保证试验可行性的情况下，本文进行了如下试验。

设置A、B、C、D、E五组玉米堆，分别在常温1（20 ℃）、常温2（30 ℃）和烘干等三种试验环境中，对每组进行3次测量，取平均值。如表1、表2所示。

表1 20 ℃温度下试验数据 单位：%

表2 30 ℃温度下试验数据 单位：%

5.3 试验结果与分析

由表1和表2的试验数据可知，在温度相同的情况下，各组三次试验的平均值与每一次测量值误差在2%左右，验证了该设计数据检测的正确性，同时系统硬件设计和软件设计可以减小误差。

分析不同温度下的试验数据，五组数据的平均值显示，高温（30 ℃）比低温（20 ℃）谷物含水率降低了0.42%，说明温度变化会对谷物含水率产生一定的影响：温度越高，谷物含水率越低。数据实时显示曲线如图10所示。

图10 数据显示曲线

试验验证，该系统具有动态测量谷物含水率的基本功能，同时能云端存储和显示数据，方便、直观，具有一定的实用性。

6 结论

课题组为了解决传统单片机数据处理和存储困难的问题，设计了一种基于ESP32和阿里云的电容式谷物水分检测系统，并通过试验分析验证了该系统的实用性。该系统能够实时快速检测并显示谷物温度值和水分值，并且在云平台中存储数据，可以随时查询历史数据。