基于智慧物联网的食用菌人工仿生环境栽培技术
2022年 / 第5期  物联网技术
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0 引 言
食用菌栽培是我国农业生产中一项重要产业。目前，对于大型的食用菌生产工厂而言，存在设备昂贵、生产量大、菌种生产较为单一的问题；小型食用菌生产工厂的生产加工水平较低，没有良好的栽培环境，导致食用菌产业发展停滞不前，收益不乐观。食用菌栽培环境是决定食用菌能否获得最大收益的关键因素，室内栽培的优点是光照、水分、温湿度、通风等指标的管理和控制相对容易，采摘收获也方便
快捷[1-5]。但在室内栽培食用菌的过程中，人工调节温湿度等环境参数费时费力，调节精度不高，人工调节出错机率也较大，会严重影响室内栽培食用菌的出菇质量。采用物联网技术、云计算技术，开发设计一套控制系统，对食用菌室内栽培的相关环境参数进行自动监控和场景化自动控制，以提高食用菌室内栽培的生产管理水平和食用菌栽培质量，为实现小型化、智能化、易管理提供有效可行的方案，提升农户的智能化生产水平和行业经济效益。
1 食用菌栽培环境参数
食用菌菌种的栽培环境决定食用菌生长状况，进而影响食用菌的经济效益。食用菌栽培与食用菌生长环境密不可分，所以需要通过监控食用菌生长状态实时调控食用菌生长环境参数[6-9]。食用菌生长过程中，最重要的栽培环境参数就是
温度、湿度以及二氧化碳浓度等。偏高的二氧化碳含量会影响食用菌生长，因此确保不同阶段栽培环境中的二氧化碳浓度，对促进食用菌生长很有必要；合理的栽培环境湿度可促进食用菌基质沿纵向深入生长；栽培环境温度能够影响食用菌的质量及产量，适宜的温度可加快其生长速率，温度过高则会抑制生长，甚至死亡。因此食用菌栽培环境参数监测系统可严格把控食用菌不同生长阶段的环境参数，为其生长提供最适宜的环境参数，促进其质量和产量的提升。已有研究发现，不同光质对平菇（Pleurotusostreatus ）子实体性状、产量、营养成分均有较大影响；与自然光相比，蓝光对菇型正向
影响最大；白光、蓝光可以提高生物转化率；白光与自然光相比，可以使平菇的粗蛋白含量提高28.9%[10-11]。食用菌对于湿度要求也比较高，合适的湿度是食用菌正常生长的保障。
2 系统设计
2.1 系统架构设计
系统架构如图1所示。仿照食用菌的原始生长环境，按照现代智慧物联网的架构设计[12]，将系统分为感知层、网关层、平台层和应用层。在感知层，使用室外的湿度、温度、二氧化碳、光照强度传感器来检测环境四要素；使用继电器分别控制新风系统、LED 植物灯、加湿器、控制箱风扇、空调；使用红外模块对空调、加湿器进行细节控制。在网关层，使用Linux 嵌入式系统进行开发；采用MQTT 协议与阿里物联平台进行消息交互；使用SQLite 作为数据库记录环境参数及场景参数；编写独立的业务逻辑，保证即使断网仍然能够独立工作。在平台层，使用阿里的物联网平台，通过MQTT 协议，收集、存储网关上报的数据，并下发用户端的指令。在应用层，通过对阿里IoT 平台数据的访问，实现场景控制、
基于智慧物联网的食用菌人工仿生环境栽培技术
东桦1，莫美华2，李灿彬1，陆志恩1
（1.广州城建职业学院，广东 广州 510925；2.华南农业大学，广东 广州 510642）
摘 要：
为了实现对食用菌在小型室内空间栽培环境参数的精准控制，采用物联网技术及云计算平台对食用菌在密闭空间的栽培系统进行设计。结合现代科技与栽培技术，对食用菌从种包培养到子实体成熟的生长环境进行智能控制。以时间为颗粒度来研究不同温度、湿度、二氧化碳浓度及光照强度对食用菌生长的影响，人工制造一个适合食用菌生长的仿生环境，不受外界自然环境的影响，比较不同参数下的培植结果，验证本文设计的小型化智能设备能够做到智能控温，抵御自然环境的不利影响，并且可以有效隔绝虫害。
关键词：
消息队列遥测传输；光照强度；云计算；食用菌；人工仿生环境；栽培技术中图分类号：TN92      文献标识码：A      文章编号：
2095-1302（2022）05-0131-04DOI ：10.16667/j.issn.2095-1302.2022.05.038
收稿日期：2021-07-25  修回日期：2021-08-23
基金项目：广东省教育厅关于公布2021年度普通高校重点科研平台
和项目：IoT 在“农业三化”封闭车间蔬菜种植要素控制中的应用研究（2021ZDZX4100）；广州城建职业学院校级平台团队科研项目：食用菌生长要素IOT 应用科研创新团队（2020KYTD04）
物联网技术  2022年 / 第5期
132食用菌四大要素监控、用户手动命令的下发以及主控箱CPU 温度、内存和占用率等数据的记录。
使用现有物联网平台作为系统平台层，主要考虑的是物联网的安全，与其他大的物联网平台类似，阿里的物联网平台层介入有相关的设备计入认证，其数据的可视化、控制界面也有相应的安全防护，所以安全问题也是借助物联网平台来解决
。
图1 智慧物联网仿生环境架构设计
2.2 感知层设计
感知层的传感网络设计如图2所示。使用PCF859通过I 2
C 总线与网关连接，通过两路A/
D 采集端口，对工业级二氧化碳和光照强度传感器进行数据采集。通过GPIO 对DHT11温度传感器进行温湿度数据采集。在Linux 系统设置GPIO 口为W1总线，读取DS18B20作为控制机箱的温度传感器
[13]。通过USAT 对接红外模块，发送相应的红外控制代
码，对空调和加湿器进行细节的控制。通过四路光隔离继电器，控制强电开关，分别为LED 植物灯、新风机、加湿器、机箱降温风扇
。
图2 传感网络设计
2.3 数据库设计
数据库设计及食用菌生长环境数据的存储和处理是本设计的核心部分。考虑到边缘网关、CPU 的存储资源较为缺乏，所以数据库使用SQLite 。图3所示的数据库表的设计中，设定三种控制模式，使用表Control_Mode 记录模式的选择，有三个字段，其中Mode_ID 为关键字段，Mode 为模式中文名，Selected 记录目前选择的模式。三种控制模式分别如下：（1）手动控制模式：
在这种模式下，所有设备的控制为手动控制，没有程序自动控制，可以通过手机控制端控制，或者通过PC 端对设备下发控制命令。这种状态也会被记录到State 表中，表中有4个字段，分别为Led_State 、Wind_State 、Air_Condition_State 、Humity_State ，记录了LED 的开关状态、新风机系统的状态、空调的状态和加湿器的状态。当断电重启后，网关就会读取状态，恢复掉电前的设备状态。（2）客户自定义设置模式：
在这种模式下，用户可以按照自己的知识和经验，对食用菌生长环境的二氧化碳浓度、光照强度、温度、湿度以小时为单位进行定义，程序会自动根据用户设定的环境变量，读取数据库，控制LED 灯、空调、加湿器、新风机以控制环境条件。这种模式下使用表UserDef_Mode 记录用户的自定义参数，有五个字段，其中UserDefID 为关键字段；Name 字段为用户定义参数所使用模型的名字；Day 字段定义养殖的天数；Stat_Time 字段记录了需要养殖天数；Description 作为一个参数配置说明字段，在设置后需要对另外一个表UserDef_Grow_Data 做进一步的设置，具体到每个小时，并对应到四大环境参数的设置。（3）特定食用菌自动养殖模式：
食用菌品种的选择也是本设计的核心部分，团队成员及经验丰富的食用菌专家对目前流行、新颖、价值较高的食用菌品种，如榆黄蘑、凤尾菇、红珍菇等进行批次的环境条件试验；通过对统计数据的验证、
差方分析、Tukey 分析以及经验丰富的专家对数据加以评估，得出最优的环境条件设置。首先在表Mushrom 中记录多种食用菌配置环境数据索引，表中有5个字段，其中Mushroom_ID 为关键字段；Name 记录蘑菇的名字；Falvor 记录同一种蘑菇需要配置的不同口味，如比较嫩滑或比较有蘑菇味道，以便设置不同的生长环境值。根据这两个字段值，对应另一个表格Grow_Data ，此表有10个字段，设置相应的温度、光照强度、湿度、二氧化碳浓度、开始时间等。
（4）环境条件记录表RecordTable ：无论是手动模式、用户自定义模式，还是自动养殖模式，都会记录相关信息到这个表中，光照强度、二氧化碳浓度、湿度、温度、时间及控制模式对应字段分别为Ligth_Intensity 、CO2_Intensity 、Humity 、Temperature 、Time 、Control_Mode 。
图3 数据表设计
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2.4 消息驱动控制流程设计
通过现代智慧物联网的多层架构设计，将用户端到设备端分层，方便系统的统一设计、维护及扩展。多种消息驱动流如图4所示，消息流大概分为如下四种类型。第一种：传感器上报消息到网关，网关接收并存储数据，通过MQTT 协议把环境数据传送到阿里IoT 平台进行映射并存储，再通过应用界面呈现给用户。第二种：用户发出启动设备消息到阿
里IoT 平台，阿里平台到映射的变量，通过MQTT 将消息发送到网关，网关收到消息后，启动对应的继电器。第三种：此类型的前两步与第二种类型相同，但最后一步是通过红外模块发送对应的命令代码控制空调或加湿器。第四种：用户设置场景变量参数，把参数发送到阿里IoT 平台，平台通过MQTT 下发到网关，网关应用业务逻辑向继电器和红外模块发送消息，进而控制相关设备，完成场景的自动化控制
。
图4 UML 消息时序
3 试验材料、试验方法及数据分析
3.1 试验材料
本次试验挑选了两种食用菌进行试验培养。第一种是榆黄蘑（Pleurotus Citrinopileatus Sing ）第三代菌种，菌包生产日期为2020年10月3日；第二种是凤尾菇（Pleurotussajorcaju ）第四代菌种，菌包生产日期为2020年9月28日。LED 灯采用的是5 730个灯珠的灯带，分布在铁架边上，均匀铺设在培养架边上。试验箱是用冷链车厢改造的，是一个密闭的空间，可以有效防止绝大部分对食用菌的生长有害的虫子进入。试验箱内装有温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度传感器，用于探测环境参数。新风机主要用于调节二氧化碳浓度。通过手机可以查看4种环境参数并对场景参数进行设置，或者直接控制设备的启停。3.2 试验方法
对两种食用菌进行三组培养试验，每组8个菌包。第一、二组放置在试验箱的环境下培养，采用智慧物联网技术，人工设定LED 光照强度、湿度、温度、二氧化碳浓度，给予食用菌良好的生长条件。第三组的试验则放置在试验箱外，处于室内自然环境
，室内的光照强度、湿度、温度、二氧化碳浓度都随天气变化，数据取日均值。
试验步骤是先进行三组试验，分别记录下三组的实际生长情况、生长速度与产量；对三组榆黄蘑的生长速度和产量分别进行差方分析和组间两两对比Tukey 检验，得出不同环境参数组合下的差异。对于凤尾菇的数据分析，与榆黄蘑一致，此处不再赘述。
在设备运行的培植试验过程中记录食用菌生长情况，如图5所示。可以看出，食用菌生长旺盛。
图5 第二组食用菌生长过程
3.3 食用菌生长速度和产量的方差分析及Tukey 检验3.3.1 榆黄蘑生长速度方差分析及Tukey 检验
对榆黄蘑的生长速度和产量的数据进行方差分析及Tukey 检验。榆黄蘑生长速度方差分析结果见表1所列。取显著性水平α=0.05，组间自由度v 1=k -1=2，组内自由度v 2=n -k =21；
查F 值表，得F 0.05(2, 21)=3.47，P =6.88×10-11<0.05，表明在组合因素下各组有显著性差别。
表1 生长速度单因素方差分析
差异源SS DF MS
F
P-value
F-crit 组间22.270 8211.135 487.01  6.88×10-11  3.47组内  2.687 5210.128 0———总计
24.958 3
23
—
—
—
—
通过Tukey 方法进一步检验每组之间的显著性。从表2数据可知，取显著性水平α=0.05，k =3，联合方差自由度v =n -k =21，查q 值表得q 0.05(3, 21)=3.57，计算出临界值为0.452，从而得到三个组两两比较的绝对差分别为0.75、2.31、1.56，均大于临界范围0.452，表明组间有显著性差异。
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134表2 榆黄蘑生长速度Tukey 检验
组 别均 值观测数对比组绝对差均方误差临界范围第一组  5.437 58组1与组2
0.75
0.126 50.452第二组  6.187 58组1与组3  2.312 50.126 50.452第三组
7.75
8
组2与组3  1.562 5
0.126 5
0.452
3.3.2 榆黄蘑产量数据方差分析及Tukey 检验
榆黄蘑产量数据的方差分析见表3所列。取显著性水平α=0.05，组间自由度v 1=k -1=2，组内自由度v 2=n -k =21；查F 表，得F 0.05(2, 21)=3.47，P =1.2×10-6<0.05，表明在组合因素下各组有显著性差别。
表3 榆黄蘑产量方差分析
差异源SS DF MS
F
P-value
F-crit
组间0.007 620.003 790 0427.869  1.2×10-6  3.466 8组内0.002 9210.000 135 99
———总计
0.010 4
23
—
—
—
—
通过Tukey 方法进一步检验每组之间的显著性，见表4所列。从试验数据可知，取显著性水平α=0.05，k =3，联合方差自由度v =n -k =21；查q 值表，得q 0.05(3, 21)=3.57，计算出临界值为0.014 72，从而得到三个组两两比较时组1与组2的绝对差为0.005 1，小于临界范围0.014 72，所以这两组之间没有显著性差别；但组1与组3、组2与组3的绝对差分别为0.04和0.034 9，均大于临界范围0.014 72，表明组间有显著性差异。
表4 榆黄蘑产量Tukey 检验
组 别均 值观测数对比组
绝对差
均方
误差
临界范围
第一组0.316 38组1与组20.005 10.004 120.014 72第二组0.311 18组1 与组3
0.04
0.004 120.014 72
第三组0.276 3
8
组2 与组30.034 90.004 120.014 72
4 结 语
本文采用物联网技术及云计算平台对食用菌在密闭空间的栽培系统进行设计，精确地控制了环境的温度、湿度、二
凤尾菇栽培技术氧化碳浓度、适宜植物生长的光照强度，可以实现食用菌的自动培植。从培植的结果来看，在合适的湿度下（一般为80%～90%），温度为18 ℃时，食用菌的生长速度较快；温度下调到16 ℃时，生长速度放缓，但颜较为鲜艳。而室内生长环境下的湿度一般不太适合食用菌的生长，导致食用菌的生长速度
较慢，产量较低。相比在一般室内外环境下培植食用菌，本文的智慧物联网技术方案能够做到智能控温，可抵御自然环境的不利影响，并且可以有效隔绝虫害，实现无农药培植，提高食品安全。如果能够提供电源及水源，可以将本文的小型智能化设备部署到硬件设备工作范围允许的环境中去。利用智慧物联网培植方案，除了培植文中涉及的两种食用菌，也可以通过调节环境参数，培植其他菌种，或者更换LED 光源及环境参数培植其他农作物。
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作者简介：东桦（1976—），男，硕士，高级工程师，研究方向为物联网技术。
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