【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业机械中的播种领域，具体涉及的是一种基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置。
技术介绍
1、植物的生理生化过程是农业环境科学的重要研究内容，它涉及植物的水分代谢、矿质营养、光合作用、呼吸作用等基本代谢，以及种子萌发、生长、运动、开花、结果、衰老和死亡等生长发育过程。通过深入研究植物的生理和生化特性，可以为植物的种植和管理提供科学依据，提高农业生产效率和质量，促进生态环境保护，满足人类的食物和资源需求。植物茎秆液流速率是植物生理生化过程的重要指标之一，它反映了植物的水分吸收和运输情况，与植物的生长发育和逆境响应密切相关。因此，测量植物茎秆液流速率对于研究植物的生理机制和评估植物的生长状况具有重要意义。
2、目前，测量植物茎秆液流速率的方法主要有两类：一类是破坏性的方法，如切断茎秆，测量流出的液体量或压力，这种方法会破坏植物的正常生理状态，无法进行连续和动态的测量；另一类是非破坏性的方法，如利用热脉冲技术，测量茎秆中的温度变化，这种方法虽然不会破坏植物的完整性，但是需要耗费大量的电能，而且受环境温度的影响较大，测量精度和稳定性有待提高。
3、因此，现有技术中还没有一种既能保持植物的完整性，又能准确、稳定、连续地测量植物茎秆液流速率的方法，这限制了植物生理生化研究的深入和发展。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是针对以上问题和要求，提供一种基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置。
2、为解决以上技术问题，本专利技术采用以下技
3、一种基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置，包括传感器和控制器，所述传感器用于发出光线穿透植物茎秆，并接收反射回来的光信号，将其转换为电信号得到并发送给控制器，所述传感器的数量有两个且分别设置在植物茎秆的不同高度处，两个传感器的高度差为s，用于分别检测一段时间内不同时刻的光信号作为茎含水量值，将每段时间内两个传感器的检测数据作为一个样本，控制器用于采集多个样本，根据公式v＝s/△t计算得到每个样本对应的茎秆液流速率，其中△t为一个样本内两个传感器的检测的茎含水量值到达峰值的时间差；控制器还用于将传感器检测的光信号值与茎秆液流速率的拟合，得到二者的对应关系，进而得到预测模型，所述预测模型的输入为一段时间内不同时刻两个传感器的的光信号值，输出为预测的茎含水量。
4、进一步的，所述预测模型为经过了训练之后的模型，具体训练方式为，采集多个样本作为训练集，并检测每个训练样本对应的实际茎秆液流速率，通过最小化实际值与模型的预测值的差值进行训练。
5、进一步的，所述预测模型为cnn-lstm模型。
6、进一步的，所述cnn-lstm模型在全连接层的输出和模型的输出之间加入一个约束层，所述约束层用于将全连接层的输出限制在一个预设范围内。
7、进一步的，还包括远程发送模块，所述远程发送模块用于将检测的茎流量值数值发送到远程终端。
8、进一步的，所述传感器用于同时发出红外光、红光、绿光与蓝光。
9、本专利技术采用以上技术方案后，与现有技术相比，具有以下优点：
10、本专利技术为了克服现有技术中测量植物茎秆液流速率的方法的不足，如破坏性、耗电量大、受环境影响大等，提出一种基于光学原理的植物茎秆液流速率测量方法，该方法借鉴了人类的心率传感器的技术，通过构建合适的算法和搭建可穿戴的传感器硬件，实现了对植物茎秆液流速率的准确、稳定、连续的测量，为植物的生理生化研究提供了有效的工具。本专利技术使用的sd卡模块可以使得数据存储在本地，保证了数据了安全，同时，远程发送模块可以使得此装置可以通过远程设备控制。比起传统的检测设备，该设备可以使用云控制的方式，实现大规模温室或大田经济作物的茎流量检测，有效的节省了人力成本和效率。同时，该设备也可以结合5g技术，通过在云服务器中部署更复杂的模型与函数，通过所有传感器的反馈数据进行植物群体生长状况的分析，可有有效为管理者提供支持种植决策的数据。
11、下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细说明。
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1.一种基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置，其特征在于，包括传感器和控制器，所述传感器用于发出光线穿透植物茎秆，并接收反射回来的光信号，将其转换为电信号得到并发送给控制器，所述传感器的数量有两个且分别设置在植物茎秆的不同高度处，两个传感器的高度差为s，用于分别检测一段时间内不同时刻的光信号作为茎含水量值，将每段时间内两个传感器的检测数据作为一个样本，控制器用于采集多个样本，根据公式v＝s/△t计算得到每个样本对应的茎秆液流速率，其中△t为一个样本内两个传感器的检测的茎含水量值到达峰值的时间差；控制器还用于将传感器检测的光信号值与茎秆液流速率的拟合，得到二者的对应关系，进而得到预测模型，所述预测模型的输入为一段时间内不同时刻两个传感器的的光信号值，输出为预测的茎含水量。
2.根据权利要求1所述的基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置，其特征在于，所述预测模型为经过了训练之后的模型，具体训练方式为，采集多个样本作为训练集，并检测每个训练样本对应的实际茎秆液流速率，通过最小化实际值与模型的预测值的差值进行训练。
3.根据权利要求1所述的基于光学原理的植物茎秆
4.根据权利要求1所述的基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置，其特征在于，所述CNN-LSTM模型在全连接层的输出和模型的输出之间加入一个约束层，所述约束层用于将全连接层的输出限制在一个预设范围内。
5.根据权利要求1所述的基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置，其特征在于，还包括远程发送模块，所述远程发送模块用于将检测的茎流量值数值发送到远程终端。
6.根据权利要求3所述的基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置，其特征在于，所述传感器用于同时发出红外光、红光、绿光与蓝光。
...【技术特征摘要】
1.一种基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置，其特征在于，包括传感器和控制器，所述传感器用于发出光线穿透植物茎秆，并接收反射回来的光信号，将其转换为电信号得到并发送给控制器，所述传感器的数量有两个且分别设置在植物茎秆的不同高度处，两个传感器的高度差为s，用于分别检测一段时间内不同时刻的光信号作为茎含水量值，将每段时间内两个传感器的检测数据作为一个样本，控制器用于采集多个样本，根据公式v＝s/△t计算得到每个样本对应的茎秆液流速率，其中△t为一个样本内两个传感器的检测的茎含水量值到达峰值的时间差；控制器还用于将传感器检测的光信号值与茎秆液流速率的拟合，得到二者的对应关系，进而得到预测模型，所述预测模型的输入为一段时间内不同时刻两个传感器的的光信号值，输出为预测的茎含水量。
2.根据权利要求1所述的基于光学原理的植物茎秆液流速率测量装置，其特征在于，所述预测模型为经过了...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙博瀚，蔡武斌，陈耀晖，胡鸿岩，翁语萱，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：
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