基于Arduino 与Blinker 云平台的温室大棚环境监控及自动灌溉系统设计

黄业源，李守晓

（天津农学院 计算机与信息工程学院，天津 300384）

0 引 言

随着嵌入式技术的更新换代，系统设计和可实现的功能越来越多，单一进行环境数据测量的大棚监测设计已经不能满足实际应用需求，需要考虑设计更多的系统功能，如能远程控制与上位机的展示和交互界面等[1-2]。近年来，随着云计算、云存储、物联网技术的发展，通过手机端进行农业苗情、墒情等数据展示与控制的优势日益凸显[3-6]。因此，本文设计了单片机+Blinker 云端+手机APP 的智能大棚环境监控及自动灌溉系统。

1 系统概述

本设计采用一块Arduino UNO R3 单片机作为主控单元，ESP8266 WiFi 模块作为数据传输单元，使用的传感器有GY-30 光照强度传感器、DHT11 空气温湿度传感器、土壤湿度传感器；外围设备有继电器、风扇和水泵。系统框图如图1 所示。

图1 系统整体框图

在用户端的手机APP 界面，有6 个数据展示控件，分别展示了空气温湿度、土壤湿度、光照强度、需水量和需肥量的实时数据；2 个按钮控件，分别控制水泵进行水肥抽取灌溉和控制风扇进行降温。

2 硬件设计

2.1 Arduino 单片机

Arduino UNO R3 是一款基于ATmega328P 的微控制器板[7]。它有14 个数字输入/输出引脚（其中6 个可用作PWM 输出），用于连接数字输入/输出设备，如LED、开关、传感器等；5 个电源引脚，用于连接电源，包括GND、5 V、3.3 V、Vin 和RESET；6 个模拟输入，用于连接模拟输入设备，如温度传感器、压力传感器等；1 个串口引脚，用于连接串口设备，如调试器等；2 个I2C 引脚，用于连接I2C 设备，如I2C LCD、I2C E2PROM 等；1 个SPI 引脚，用于连接SPI设备，如SD 卡模块等。Arduino UNO R3 还可以使用各种扩展板（如传感器板、通信模块等）来扩展其功能，可以通过连接扩展板方便地进行物联网、机器人和自动化等应用领域系统的开发。

2.2 ESP8266 WiFi 模块

本设计使用的是ESP826612-E NodeMCU Lua V3开发板作为传输核心模块，这是一种基于ESP8266 芯片的开发板，支持Lua 脚本语言，支持WiFi 连接，可以用于开发各种无线应用。另外它还支持多种常见的传感器，例如DHT11/DHT22 温湿度传感器、DS18B20 温度传感器等。ESP8266 NodeMCU Lua V3 开发板的主要参数如下：

（1） 处理器存储器：Tensilica L106 32 位RISC 处理器，处理器主频最高80 MHz，存储器4 MB 闪存；

（2）WiFi 模块：IEEE 802.11 b/g/n（2.4 GHz）；

（3）GPIO 引脚：共17 个，其中GPIO6-11 为ESP8266的SDIO 接口，可用于连接相关SPI 设备；

（4）安全支持：WEP、WPA/WPA2 PSK/Enterprise；

（5）开发环境：支持Lua 脚本语言、Arduino IDE 等；

（6）ADC 输入：最多支持1 个通道（0 ～3.3 V 输入范围）；

（7）USB 接口：用于串口调试和电源供应（5 V DC）。

与其他版本的ESP8266 相比，它具有以下特点：内置4 MB 闪存，共有17 个GPIO，其中GPIO 6 ～11 可用于连接SPI 设备，支持深度睡眠模式，可以实现低功耗应用；新增Reset 和FLASH 按钮，可方便地对开发板进行复位和烧录操作。ESP8266 各项参数见表1 所列。

表1 ESP8266 各项参数

2.3 DHT11 温湿度传感器

DHT11 数字温湿度传感器采用了数字模块采集技术和温湿度传感技术，是一种能够输出已经过校准的数字信号的温湿度复合传感器[8]。DHT11 各项参数见表2 所列。

表2 DHT11 参数

2.4 GY-30 光照强度传感器

GY-30 是一款内置ROHM-BH1750FLV 芯片的数字光照强度传感器模块，可以用于测量室内室外环境光照强度。它使用BH1750FVI 芯片作为光敏元件，采用SMD 封装，小巧轻便；其采用低功耗设计，适用于电池供电设备，具有高精度和快速响应等特点，广泛应用于环境监测等领域。GY-30测量范围在0 ～65 535 lx 之间，分辨率为1 lx，精度为±20%，工作温度为-40 ～85 ℃，通信接口使用I2C。

2.5 土壤湿度传感器

Moisture Sensor土壤湿度传感器是一种可用于检测土壤水分的传感器。传感器输出值随着土壤湿度减小而减小。该传感器的土壤探测头部分采用镀金处理，不仅可以延长使用寿命，还能获得更高的精度[9]。

2.6 水泵、继电器及风扇

水泵使用5 V 小功率潜水式水泵，型号JT-DC3W-3，驱动方式为继电器驱动，工作电压为DC 2.5 ～5.5 V，工作电流为120 mA，运行功率为0.36 W，扬程高度为0.35 m，水流量为80 L/h。

控制风扇的继电器使用松乐SRD-05VDC-SL-C；控制水泵的继电器使用宏发HF46F。风扇使用常见的直流小马达加上扇叶模拟。

3 软件设计

3.1 点灯Blinker 云平台设置

首先注册并进入点灯Blinker 手机APP，在主界面的右上角点击“+”号，选择要接入的设备，这里选择独立设备，在蓝牙接入和网络接入选项中选择网络接入。选择网络接入后，会出现一串密钥，将该密钥写入ESP8266 程序中即可。创建完成后，主界面会出现新的设备；点击后，即可添加文字、按键、数据等控件，开始搭建展示页面。其中需进行如下2 组设置，实现相应功能。

（1）4 个测量数据设置：以温度数据展示为例，点击数据控件：选择样式，填写组件名，与烧录到ESP8266 的程序值相对应，否则无法正确显示数据。显示文本填写空气温度，数据单位填写℃，最大值可根据需要设定，实数据勾选，完成温度数据展示。按照同样的操作继续设置空气湿度、土壤湿度、光照强度、需水量和需肥量的组件值后，完成界面展示。

（2）2 个按钮设置：以浇水控件为例，在控件列表中找到按钮控件，选择样式，填写组件键名，将按键类型设置为开关按键，填写显示文本。按照同样的步骤配置风扇开关按钮。

3.2 代码编写

3.2.1 Arduino 程序编写

软件编程环境选择Arduino IDE 1.8.16[10]。Arduino 单片机可以实现数据的采集并通过串口将数据发送到ESP8266，最终通过WiFi 模块传给云平台。温湿度采集的实现需要用到包含温湿度采集的库文件。库文件中包含了温湿度传感器相关的函数。其中VCC 接3.3 V，GND 接地，DATA 接在Arduino 数字端口。土壤湿度数据获取是通过Arduino 的模拟输入引脚读取数值。DATA 数据线接A3 口。光照强度数据需要通过Arduino 的I2C 通信接口获取，首先定义ADDR为寄存器的地址引脚，其接地时器件地址为0100011，SDA数据线接在A4 端口，SCL 时钟线接在A5 口。软件系统的总体流程如图2 所示。

图2 软件流程

3.2.2 ESP8266 Node MCU 程序编写

ESP8266 与Arduino 的串口通信容易实现并且通信较稳定。在Arduino IDE 环境下给ESP8266 WiFi 模块写入程序时，需根据实际使用的硬件在工具中选择对应开发板，同时要下载库，并加上“#define BLINKER_WIFI”定义，将Blinker 初始化/选择连接方式，即选择WiFi 连接。如果使用蓝牙，则是“#define BLINKER_BLE”。下一步写入密钥、WiFi 名称和WiFi 密码信息，如图3 所示，并在“set up”函数里写入“Blinker.begin（auth, ssid, pswd）”。

图3 ESP8266 程序编写

接下来进行新建对象和组件的绑定，常用的有数据、按钮、滑动条、数字和文本控件等。根据APP 具体添加的组件，在程序中进行绑定，所有绑定的组件都需要回调，以按钮控件为例“Button.attach（button_callback）”，如绑定数据控件则需定义相应的“BlinkerNumber NUM（“NUM_name”）”，将数字的值赋给数据控件，即可完成数据展示。在本设计中绑定了“temp”“humi”“lig”和“soil”四个数字，分别存储温度、湿度、光照强度和土壤湿度数据并赋值给相应数据控件。绑定按钮按键程序为“BlinkerButton Button（"key"）”，其中“key”为APP 中按钮的键名。本设计绑定了两个按钮，通过继电器分别控制水泵和风扇。绑定并注册组件后，需要添加组件操作函数，具体如图4 所示。至此，ESP8266 WiFi模块的程序编写完成，可以实现与APP 相关数据通信和农业大棚实时远程控制。

图4 组件操作部分

4 软件设计

为测试系统的可靠性，在温室大棚内进行验证。将上述程序烧录进Arduino 控制板后，对大棚内的环境条件进行测量，如图5 所示。系统分为手动和自动模式。当温度超过设定阈值时，风扇自动打开，当土壤湿度低于设定值时，自动进行灌溉。同时，可以直接手动进行灌溉和开启风扇。经过多次实验测试与改进后，系统的可靠性有了一定保障，可以在APP 端远程查看大棚内部数据，同时可以远程操作控制相关的农业设备工作，基本能够满足温室大棚的需求。

图5 手机APP 主界面

5 结 语

本文将Arduino单片机与Blinker云平台相结合并应用于温室大棚远程监控，实现农业信息数据采集与无线传输，并通过手机端APP 对农业大棚作业现场进行远程控制；同时利用Blinker 云平台实现对数据的云存储。在科学技术助力乡村振兴背景下，为农业物联网的应用提供新的研究思路，具有一定的推广价值。