(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210576589.4 (22)申请日 2022.05.25 (71)申请人 宁波云笈 科技有限公司 地址 315599 浙江省宁波市奉化区岳林街 道中山东路518号58众创 （奉化） 新经 济产业园 （金城大厦A幢） 19 楼1901室 (72)发明人 陈四海　赵高伟　 (51)Int.Cl. A01G 7/04(2006.01) G06Q 50/02(2012.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/52(2022.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的植物生长参数决策方 法和系统 (57)摘要 本发明涉及智能育苗技术领域， 且公开了一 种基于人工智能的植物生长参数决策方法和系 统， 包括1)计算LED阵列， 通过控制PWM占空比调 节光谱配比， 调控电流以调节光照强度； 2)采用 多联机控制原理实现干式毛细管辐射全辐射制 热和制冷； 3)建立蔬菜幼苗不同缺素的叶片特征 数据库， 研究基于AI视觉技术的穴盘苗养分丰缺 监测技术； 4)通过传感器检测环境因素， 结合养 分丰缺监测技术， 水位传感器精确确定水肥供给 量， 自适应控制水肥浇灌。 该基于人工智能的植 物生长参数决策方法和系统， 通过LED智能补光 系统能实现自适应补光控制， 使秧苗生长周期 缩 短， 通过干式毛细管辐射控温系统， 实现温度场 均匀分布， 温差低于1.5℃， 能耗比降低。 权利要求书2页 说明书5页 附图4页 CN 114946447 A 2022.08.30 CN 114946447 A 1.一种基于人工智能的植物生长参数决策 方法， 其特 征在于， 包括 步骤： 1)利用Trace  Pro光学仿真软件计算LED阵列， 通过控制PWM占空比调节光谱配比， 调控 电流以调节光照强度， 以实现自适应调控光配方， 利用Tr ace Pro光学仿真软件对LED阵列 进行仿真， 计算LED阵列分布和光源距离对光照度的影响， 为LED的布局优化 奠定基础， 并进 行实验验证光源阵列分布； 2)采用多联机控制原理实现干式毛细管辐射全辐射制热和制冷， 设计局部控温方案； 3)建立蔬菜幼苗不同缺素的叶片特征数据库， 研究基于AI视觉技术的穴盘苗养分丰缺 监测技术， 实现穴盘苗数字化营养诊断， 研究不同环境因子对秧苗 生长发育的影响因素； 4)通过传感器检测环境因素， 结合养分丰缺监测技术， 水位传感器精确确定水肥供给 量， 自适应控制水 肥浇灌。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的植物生长参数 决策方法， 其特征在于： 步 骤1)中针对蔬菜瓜类育苗中不同时期光照饱和度的需求， 研究LED光源不同光质对选定的 多种蔬菜育苗生长特征的影响， 确定出LED最优光源光质或最优组合方式， 并确定光质配 比。 3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的植物生长参数 决策方法， 其特征在于： 步 骤1)中以STC89C51单片机为核心控制器， 采用光敏电阻传感器进行光线采集， 通过调节算 法进行光强自适应调整， 达到光照强度控制， 光照强度检测模块采用光敏电阻传感器， 采集 数据信息反馈给控制器， 由控制器模块设计计算补光模式， 并根据所反馈的情况输出特定 的PWM来控制补光照明模块 光质配比， 通过调控电流 来调节发光强度。 4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的植物生长参数 决策方法， 其特征在于： 步 骤2)中采用高能效干式毛细管辐 射控温系统， 末端换热介质为制冷剂， 通过多联干式毛细 管辐射空调， 每个苗床安装一套毛细管组， 各设计安装一个电子膨胀阀， 各毛细管组独立控 制。 5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的植物生长参数 决策方法， 其特征在于： 多 联干式毛细管辐射空调中压缩机输出能力按照变压力目标控制法， 制热和制冷时分别按照 变冷凝温度目标和变蒸发温度目标来控制压缩机转速， 电子膨胀阀按照变过热度目标控制 法， 制热按照吸气过热度目标， 控制室外机电子膨胀阀开关， 制冷时按照各毛细管进 出口的 温度差控制。 6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的植物生长参数 决策方法， 其特征在于： 步 骤3)中以试验性方式对育苗养分丰缺做定性分析， 对选定的幼苗， 通过设计不同营养液组 分配方， 培育并采集不同营养组分下幼苗叶片图像， 建立正常养分缺氮、 磷、 钾三类幼苗叶 片特征图像数据库， 提取图像数字化特征值， 进 行回归分析， 确定不同缺素与叶片图像数字 特征值的相关性， 进 而指导水 肥管理， 提高壮苗指数。 7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的植物生长参数 决策方法， 其特征在于： 步 骤4)中设计潮汐式水肥浇灌设备和精确的控制系统， 设计计算出能自适应育苗不同生长期 与环境因素变化的水 肥浇灌频率和水 肥量， 潮汐式浇灌系统可实现自动化、 智能化 运行。 8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的植物生长参数 决策方法， 其特征在于： 潮 汐式灌溉系统包括动力系统、 智能灌溉系统、 储 存系统、 过 滤消毒系统和智能监控系统； 智能灌溉系统由给水泵、 栽培池或苗床、 给回水管道、 水位传感器和电磁阀等部分组权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114946447 A 2成； 过滤消毒系统由过 滤装置、 紫外消毒装置等组成； 智能控制系统由控制器、 数据传输系统、 数据统计分析及处 理系统组成。 9.一种基于人工智能的植物生长参数系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 由云端管理系统集中管理的LED智能补光系统、 干式毛细管辐射控温系统、 苗盘养分丰 缺监测系统、 潮汐水 肥一体化控制系统； LED智能补光系统包括 LED阵列仿真、 STC89C 51单片机控制器、 光照强度检测模块； 干式毛细管辐射控温系统包括 苗床局部控温模块、 电子膨胀阀、 室外换 热器、 压缩机； 苗盘养分丰缺 监测系统包括计算机 视觉模块、 卷积神经网络模块； 潮汐水肥一体化控制系统包括环境和土壤温湿度检测模块、 水位监测模块、 回液循环 模块、 土壤养分图像识别模块、 土壤吸水速率 监测模块、 潮汐式灌溉系统。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114946447 A 3