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叶片氮含量光学检测仪器的开发

2020-12-08阅读(683)

叶片氮含量光学检测仪器的开发

论文摘要

氮素是植物生长发育的重要营养元素之一,植物氮素检测仪器的开发尤为重要。本文使用565nm、760nm光波段组成的归一化差异绿度指数（Normalized Difference Greenness Index,NDGI）指标,开发了一款便携式叶片氮含量光学检测仪器。论文主要研究和取得的成果如下:1)系统硬件主要包括信号获取单元、主控单元、通信单元、支持单元和电源单元。该系统基于STM32F373RCT6主控芯片设计,使用锂电池供电,通过光源驱动电路点亮LED照射叶片,叶片反射光由硅光电池接收,利用I-V转换电路和调理电路将信号送入主控芯片SDADC模块,进行氮含量检测。配置实时时钟、存储、显示等支持电路完善仪器功能,使用串口模块和蓝牙模块与上位机交互。2)系统软件包括单片机程序、电脑端Windows窗体应用程序和手机端APP程序三部分。单片机程序使用菜单引导,包含测量、浏览、删除等功能。电脑端和手机端软件采用数据传输单元和数据显示单元等建立数据管理功能。3)系统对硬件设备和上位机软件进行了测试。硬件设备测试包含电源、通信、存储等主要模块测试;上位机软件测试包括数据交互、数据显示等功能测试。测试结果表明上位机和下位机功能执行正常。通过N-PEN N110仪器进行间接标定实验,并将标定结果输入下位机程序,并利用N-PEN N110仪器和本文叶片测氮仪对叶片含氮量进行测定。两种装置氮含量数据R2指标为0.984,相关性较高,平均误差为6.54%,对同一位置氮含量测量十次,数据最大差值为0.384%,占总体比例小,数据平均值为12.4119%,实验标准差为0.121%,表明论文开发的便携式叶片光学测氮样机实现了基于无损光谱技术对叶片氮含量的快速检测功能,满足应用需求。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 国外研究进展和现状
  •     1.2.2 国内研究发展和现状
  •     1.2.3 国内外研究总结
  •   1.3 论文组织结构
  • 第二章 叶片氮含量光学检测仪器的总体设计
  •   2.1 理论基础
  •     2.1.1 叶片结构
  •     2.1.2 光与物质相互作用
  •     2.1.3 反射
  •     2.1.4 反射光测量
  •     2.1.5 叶片反射光谱
  •     2.1.6 植被指数
  •     2.1.7 数据标定
  •   2.2 仪器方案
  •   2.3 本章小结
  • 第三章 系统的硬件电路设计
  •   3.1 光路基础单元
  •     3.1.1 检测光源
  •     3.1.2 硅光电池
  •     3.1.3 光路设计
  •   3.2 光源驱动电路
  •     3.2.1 光源供电
  •     3.2.2 光源通断和亮度调节
  •   3.3 信号采集电路
  •     3.3.1 信号调理
  •     3.3.2 采集模块
  •   3.4 MCU电路
  •     3.4.1 主控选型
  •     3.4.2 单片机最小系统
  •   3.5 通信接口电路
  •     3.5.1 串口通信电路
  •     3.5.2 蓝牙通信电路
  •   3.6 功能支持电路
  •     3.6.1 指示灯和按键电路
  •     3.6.2 显示电路
  •     3.6.3 实时时钟电路
  •     3.6.4 存储电路
  •   3.7 电源系统
  •     3.7.1 锂电池供电管理
  •     3.7.2 电压转换
  •   3.8 电路板PCB设计
  •   3.9 本章小结
  • 第四章 单片机控制程序及上位机软件设计
  •   4.1 单片机控制程序
  •     4.1.1 单片机软件开发环境
  •     4.1.2 模块实现
  •   4.2 Windows窗体应用程序开发
  •     4.2.1 Windows窗体应用程序概述
  •     4.2.2 Windows窗体应用程序流程
  •     4.2.3 模块需求与实现
  •   4.3 Android Studio程序开发
  •     4.3.1 Android Studio程序概述
  •     4.3.2 Android Studio程序流程
  •     4.3.3 模块需求与实现
  •   4.4 本章小节
  • 第五章 系统功能测试
  •   5.1 硬件系统测试
  •   5.2 软件系统测试
  •   5.3 数据标定与试验
  •   5.4 误差分析
  •   5.5 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  •   6.1 总结
  •   6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表的论文

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 刘金豆

    导师: 朱纪军

    关键词: 叶氮含量,光谱分析,采集系统,无损检测

    来源: 东南大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 生物学

    单位: 东南大学

    分类号: Q945

    DOI: 10.27014/d.cnki.gdnau.2019.000751

    总页数: 103

    文件大小: 5812K

    下载量: 24

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