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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>監(jiān)測植物的壓力2.0開源分享

監(jiān)測植物的壓力2.0開源分享

2022-11-02 | zip | 6.92 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

描述

有關(guān)該項(xiàng)目的背景以及更多技術(shù)概念的介紹性文本,

新設(shè)備,新目標(biāo)

這個(gè)會議室將從上一次迭代的錯(cuò)誤和成功中吸取教訓(xùn),并瞄準(zhǔn)新的目標(biāo):

  • 葉綠素?zé)晒獬上?/font>
  • NDVI 成像
  • 熱成像
  • 加強(qiáng)溫度控制

東航2.0

新功能需要改變外殼的設(shè)計(jì)。

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二室CAD模型
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LED 板冷卻和攝像頭的生長區(qū)域上方分配了更多空間。后面增加了一個(gè)新部分,專門用于電氣設(shè)備和接線。為了控制設(shè)備,在前面添加了一個(gè)觸摸屏。門上還增加了一個(gè)限位開關(guān)(機(jī)械觸摸傳感器),以便在門開得太遠(yuǎn)之前關(guān)閉任何危險(xiǎn)的燈。

植物床現(xiàn)在也靠在四個(gè)垂直螺栓上,可以微調(diào)高度(盡管范圍更?。?/font>

這次使用了 Arduino Leonardo,因?yàn)樗懈嗟妮斎?輸出引腳來控制附加電路。

葉綠素?zé)晒獬上?/font>

葉綠素?zé)晒獬上?(CFI) 是分析葉片中發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)的有效方法。植物吸收光能并將其用于光合作用,或者如果它們不能使用它,則必須將其作為熱量釋放或以光的形式重新發(fā)射。最后一個(gè)選項(xiàng)稱為熒光。通過用強(qiáng)光照射植物并用光度計(jì)或照相機(jī)記錄熒光,可以非侵入性地測量葉綠素的存在。當(dāng)用可見光照射時(shí),植物通常會發(fā)出從紅色到近紅外波長(大約 630-740nm)的熒光:

上面的數(shù)據(jù)不僅顯示了熒光的預(yù)期位置,還顯示了如何最好地產(chǎn)生熒光,因?yàn)橹参锉仨毷紫任展饽堋?/font>葉綠素 (Chl) A 在 450nm(藍(lán)色)和 665nm(紅色)處有較大的吸收峰,而 Chl B 在 430nm(紫外線)和 645nm(紅色)處有較大的吸收峰,因此這些是為植物提供盡可能多能量的目標(biāo)波長盡可能。困難在于確保熒光燈不會在更亮的刺激光中丟失。因此,我們不能提供紅色光譜中的光,而必須使用藍(lán)色(紫外線也是可能的,但更危險(xiǎn))。許多高功率 450nm LED 用于瞄準(zhǔn) Chl B 吸收峰,并使用近紅外相機(jī)尋找熒光。該相機(jī)還配備了 715nm 長通濾光片(阻擋715nm以下的所有光線 ) 阻擋任何其他可能干擾的光線。

大多數(shù)熒光指標(biāo)需要使用飽和脈沖(SP),這是植物接收到如此多的光而無法使用所有光的地方,并被迫將大部分光發(fā)回。這需要在一次藍(lán)色爆炸中達(dá)到 4000umol/m^2/s 以上。這是項(xiàng)目中最困難的部分,因?yàn)楹苌儆泄?yīng)商提供以 umol/m^2/s 為單位的數(shù)字。確保足夠輸出的最佳方法是購買樣品,并在腔室本身使用讀取 umol/m^2/s 的光傳感器對其進(jìn)行測試,然后再購買滿足 4000 所需的數(shù)量。

NDVI成像

歸一化差分植物指數(shù)是植物的度量標(biāo)準(zhǔn),將其紅光反射率與其近紅外 (NIR) 光反射率進(jìn)行比較。植物吸收紅色,但反射紅外線,因此在這兩種燈光下比較時(shí)會從背景物體中突出顯示。衛(wèi)星通常使用這種技術(shù)從太空估計(jì)森林的生物量。

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在 660nm(左)和近 IR 730nm(右)下照亮的幼苗 - 使用 NoIR 相機(jī)拍攝。
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使用 Raspberry Pi NoIR 相機(jī),可以拍攝這些圖像并進(jìn)行比較以估計(jì)葉片大小。大多數(shù)相機(jī)已經(jīng)可以檢測到 NIR,但解釋是紅色,因此為了阻止圖片看起來過于紅色,制造商安裝了 NIR 濾光片來阻擋人眼看不到的任何東西。NoIR 相機(jī)與 Raspberry Pi 相機(jī)相同,但移除了此過濾器,以便它可以檢測 NIR 光。

熱成像

此版本的 CEA 中還包含熱成像,但使用 Lepton 3.5 的純熱 2 板可以省去很多麻煩和接線問題。Purethermal 2 板通過 USB 電纜連接,因此在計(jì)算機(jī)上顯示為普通網(wǎng)絡(luò)攝像頭。

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通過 Purethermal 2 板使用 Lepton 3.5 拍攝的手相當(dāng)冷的照片。
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加強(qiáng)溫度控制

為了擴(kuò)展最后一個(gè)室的微弱溫度控制,這將在床本身中進(jìn)行主動冷卻/加熱。這將通過使用兩個(gè) Peltier 熱泵加熱一個(gè)大鋁板來完成(有關(guān)更多詳細(xì)信息,請參閱以前的黑客),并使用溫度傳感器來監(jiān)測床溫。

這些 Peltier 將像以前一樣使用定制的 H 橋電路單獨(dú)控制。

審查

腔室和以前一樣由 6 毫米 PVC 板構(gòu)成,并包含所有設(shè)計(jì)的新功能。這也意味著房間的重量要大一些。

加工 5 毫米鋁板以安裝所有 66 個(gè) LED(60 個(gè)藍(lán)色、2 個(gè)紅色、2 個(gè)紅外、2 個(gè)白色),并使用 4 個(gè)珀?duì)柼K對其進(jìn)行冷卻。它還通過帶有用于熱像儀的中紅外窗口的丙烯酸屏幕(和用于氣密密封的硅膠墊圈)從操作員那里進(jìn)行篩選。還購買了焊接安全眼鏡,供用戶在打開腔室時(shí)佩戴,以減少危險(xiǎn)光照射的風(fēng)險(xiǎn)。

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設(shè)備背面,顯示了四個(gè)冷卻 LED 的珀?duì)柼崞黠L(fēng)扇結(jié)構(gòu)。
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為了給所有東西供電,有一個(gè)用于 LED 的 48V 大電源、一個(gè)用于風(fēng)扇的 12V 電源和一個(gè)用于所有 Peltier 模塊的 5V 電源。樹莓派由主電源集線器中的 USB 插座供電。

即使后面有更大的電氣柜空間,接線仍然非常凌亂且擠壓得很緊。在未來的設(shè)計(jì)中,更多的空間和時(shí)間應(yīng)該用于整潔的布線和整潔的布局。

葉綠素?zé)晒獬上?/font>

盡管難以采購和驅(qū)動足夠的高功率 LED,但該腔室能夠產(chǎn)生超過 2000 umol/m^2/s(光傳感器的上限),并且估計(jì)全時(shí)產(chǎn)生 3000-4000umol/m^2/s力量。

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最終的 LED 陣列,攝像頭安裝在中心。
?

這些 LED 中的每一個(gè)都由預(yù)制 LED 驅(qū)動器驅(qū)動,因?yàn)槭止どa(chǎn) 15 多個(gè)定制 LED 驅(qū)動器是不可行的,并且由電路板制造商制造它們大大增加了成本(由于 SMD 組裝成本)。NIR 相機(jī)仍需要調(diào)整才能按要求運(yùn)行,并且需要完成工作以識別和完成對腔室將運(yùn)行的 CFI 機(jī)制的編程。

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培養(yǎng)皿中種子的近紅外圖像。
?

但是,所有硬件都存在并且可以繼續(xù)進(jìn)行。

NDVI 成像

盡管沒有對該設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,但一些初步測試似乎很有希望。NoIR 相機(jī)當(dāng)然能夠以合適的分辨率對紅色和 NIR 進(jìn)行成像,并且植物反射率的差異很明顯。需要更多的測試和圖像分析來驗(yàn)證這種方法。

成像

熱像儀很容易連接到 Raspberry Pi,并立即生成圖像。但是,尚不清楚是否可以輕松修改參數(shù),因?yàn)闃漭蓻]有立即提供的接口此外,除了定量圖像之外,還需要進(jìn)行研究以提供定性溫度讀數(shù)。

加強(qiáng)溫度控制

安裝了 Peltier 并能夠有效地冷卻和加熱腔室的床。該系統(tǒng)的最大上限和下限還有待測試。LMT86LP 芯片用作可靠且簡單的溫度傳感器,5 個(gè)安裝在不同位置的床上。

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溫度傳感器和 Peltier 散熱器風(fēng)扇組件連接到腔床。
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當(dāng)門關(guān)閉時(shí),床下的風(fēng)扇與上面的房間密封,以避免氣流干擾植物。

在行動

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20% 電量時(shí)藍(lán)燈亮。
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IR 燈以 20% 的功率亮起。
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白燈在 20% 功率時(shí)亮起。
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20%電量時(shí)紅燈亮。
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出色的工作

要讓腔室作為一個(gè)功能齊全的科學(xué)儀器運(yùn)行,還有很多工作要做,但所有功能都已到位并單獨(dú)工作。

  • 熱像儀接口和遙測
  • 相機(jī)位置調(diào)整
  • 床位調(diào)整調(diào)整
  • 觸摸屏編程
  • 安全開關(guān)重置功能可更安全地使用設(shè)備
  • NIR 相機(jī)編程以拍攝視頻以進(jìn)行 CFI 監(jiān)控
  • 識別和編程所需的 CFI 程序
  • 使用真實(shí)樣品進(jìn)行測試和數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證
  • 紅外窗口安裝
  • 珀?duì)柼麥囟瓤刂乞?yàn)證和極端測試

非常感謝 Mayke Santos、Alexandre Kabla、Stefan Savage 和 Mark Huntsman 為本項(xiàng)目提供的建議和貢獻(xiàn)。


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