工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统及方法，涉及异常情况追踪定位技术领域，解决了育菇过程中出现相关异常情况难以准确定位的技术问题；通过记录模块获取育菇过程中的各个节点的监测指标和检测指标；以及将所述监测指标和所述检测指标发送至所述数据库内并进行存储；监测模块监测育菇过程中的生长情况；以及当生长情况出现异常时，所述监测模块生成异常信号，并将所述异常信号发送至所述定位模块；定位模块接收所述异常信号后，根据异常的生产情况和节点检测模型获取问题节点；实现了对异常情况进行定位；为专业化

【技术实现步骤摘要】
工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统及方法


[0001]本专利技术属于农业生产领域，涉及异常情况追踪定位技术，具体是工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统及方法
。

技术介绍

[0002]工厂化食用菌生产过程中总会出现各种各样的问题，大部分食用菌公司对这些问题不够敏感
、
不足够重视，或就是重视，由于没有找到正确的监控
、
追踪方法，最后造成育菇过程中也跟着出现相关异常很难准确定位是哪个环节出了问题
。
食用菌的育菇是前面所有生产技术节点是否达标的综合检验，食用菌的生产是有很多节点组成的，一个节点出现问题后面育菇就会对应地出现问题，干扰到育菇产量及品质
。
[0003]为此，提出一种工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统及方法
。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一
。
为此，本专利技术提出工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统及方法，该工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统及方法解决了育菇过程中出现相关异常情况难以准确定位的问题
。
[0005]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统，包括记录模块
、
监测模块
、
定位模块以及数据库；
[0006]所述记录模块用于获取育菇过程中的各个节点的监测指标和检测指标；
[0007]以及将所述监测指标和所述检测指标发送至所述数据库内并进行存储；
[0008]所述监测模块用于监测育菇过程中的生长情况；
[0009]以及当生长情况出现异常时，所述监测模块生成异常信号，并将所述异常信号发送至所述定位模块；
[0010]所述定位模块用于接收所述异常信号后，根据异常的生产情况和节点检测模型获取问题节点；其中，所述节点检测模型基于人工智能模型建立；
[0011]所述数据库用于存储育菇过程中的各个节点的监测指标和检测指标
。
[0012]优选地，所述监测指标包括：原料指标
、
搅拌指标
、
装瓶指标
、
进炉指标
、
灭菌指标
、
冷却指标
、
接种指标
、
进培养房指标
、
培养指标
、
搔菌指标以及育菇指标
。
[0013]优选地，所述检测指标包括：原料检测指标
、
搅拌检测指标
、
装瓶检测指标
、
进炉检测指标
、
灭菌检测指标
、
冷却检测指标
、
接种检测指标
、
进培养房检测指标
、
培养检测指标
、
搔菌检测指标以及育菇检测指标
。
[0014]优选地，所述节点包括：原辅验收
、
搅拌
、
装瓶
、
进炉
、
灭菌
、
冷却
、
接种
、
进培养房
、
培养
、
搔菌以及育菇
。
[0015]优选地，所述定位模块根据异常的生产情况和节点检测模型获取问题节点，包括以下步骤：
[0016]所述定位模块接收所述异常信号后，将异常的生产情况输入至节点检测模型内，
获取
N
个疑似节点；其中，
N
为大于0的整数；
[0017]所述定位模块获取所述疑似节点在所述数据库内对应的监测指标和检测指标；
[0018]综合所述监测指标和所述检测指标，若所述监测指标和所述检测指标同时出现异常，将所述疑似节点标记为问题节点；
[0019]若所述监测指标出现异常，所述检测指标未出现异常，将所述疑似节点标记为大概率节点；
[0020]若所述监测指标未出现异常，所述检测指标出现异常，将所述疑似节点标记为小概率节点；
[0021]若所述监测指标和所述检测指标均未出现异常，将所述疑似节点标记为正常节点
。
[0022]优选地，所述节点检测模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：
[0023]从定位模块获取标准训练数据；
[0024]通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为节点检测模型；
[0025]所述标准训练数据包括若干组输入情况以及对应的疑似节点；
[0026]人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和
RBF
神经网络模型
。
[0027]工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位方法，包括以下步骤：
[0028]步骤一：记录模块获取育菇过程中的各个节点的监测指标和检测指标；
[0029]以及将所述监测指标和所述检测指标发送至所述数据库内并进行存储；
[0030]步骤二：监测模块监测育菇过程中的生长情况；
[0031]以及当生长情况出现异常时，所述监测模块生成异常信号，并将所述异常信号发送至所述定位模块；
[0032]步骤三：定位模块接收所述异常信号后，根据异常的生产情况和节点检测模型获取问题节点
。
[0033]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0034]本专利技术通过记录模块获取育菇过程中的各个节点的监测指标和检测指标；以及将所述监测指标和所述检测指标发送至所述数据库内并进行存储；监测模块监测育菇过程中的生长情况；以及当生长情况出现异常时，所述监测模块生成异常信号，并将所述异常信号发送至所述定位模块；定位模块接收所述异常信号后，根据异常的生产情况和节点检测模型获取问题节点；实现了对异常情况进行定位；为专业化
、
标准化
、
精准化管理食用菌工厂提供依据和支撑，为食用菌工厂的科学化发展提供动力
。
附图说明
[0035]图1为本专利技术的原理图；
[0036]图2为本专利技术的流程图
。
具体实施方式
[0037]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普
通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0038]如图1所示，工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统，包括记录模块
、
监测模块
、
定位模块以及数据库；各个模块之间基于数字信号进行信息交互；
[0039]所述数据库用于存储育菇过程中的各个节点的监测指标和检测指标；
[0040]所述记录模块用于获取育菇过程中的各个节点的监测指标和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统，其特征在于，包括记录模块
、
监测模块
、
定位模块以及数据库；所述记录模块用于获取育菇过程中的各个节点的监测指标和检测指标；以及将所述监测指标和所述检测指标发送至所述数据库内并进行存储；所述监测模块用于监测育菇过程中的生长情况；以及当生长情况出现异常时，所述监测模块生成异常信号，并将所述异常信号发送至所述定位模块；所述定位模块用于接收所述异常信号后，根据异常的生产情况和节点检测模型获取问题节点；其中，所述节点检测模型基于人工智能模型建立；所述数据库用于存储育菇过程中的各个节点的监测指标和检测指标
。2.
根据权利要求1所述的工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统，其特征在于，所述监测指标包括：原料指标
、
搅拌指标
、
装瓶指标
、
进炉指标
、
灭菌指标
、
冷却指标
、
接种指标
、
进培养房指标
、
培养指标
、
搔菌指标以及育菇指标
。3.
根据权利要求1所述的工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统，其特征在于，所述检测指标包括：原料检测指标
、
搅拌检测指标
、
装瓶检测指标
、
进炉检测指标
、
灭菌检测指标
、
冷却检测指标
、
接种检测指标
、
进培养房检测指标
、
培养检测指标
、
搔菌检测指标以及育菇检测指标
。4.
根据权利要求1所述的工厂化食用菌育菇异常情况追踪定位系统，其特征在于，所述节点包括：原辅验收
、
搅拌
、
装瓶
、
进炉
、<...

【专利技术属性】
技术研发人员：姬建军，阳国秀，沈凡超，易恢满，蒋路翔，
申请(专利权)人：湖南果秀食品有限公司，
类型：发明
国别省市：