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農業物聯網如何實現智慧感知、預測？未來發展路徑會怎樣？

2020年2月17日 星期一
來源：RFID世界网 作者：烽云物联

作為整合新一代資訊技術的策略性新興產業之一，物聯網備受各界關注。農業是物聯網技術的重點應用領域之一，也是物聯網技術應用需求最迫切、難度最大、整合性特徵最明顯的領域。

近幾年，物聯網技術已被應用到農業的諸多領域，包括農業環境監測、溫室大棚生產控制、節水灌溉、氣象監測、產品安全與溯源、設備智慧診斷管理等方方面面。

對於物聯網技術在農業中的應用，基礎技術是感測器網路的完善。感測系統的完善與否，直接影響著整個農業物聯網技術的運行。

農業物聯網由感知層、傳輸層和處理層構成。感知層的感測器技術、條碼技術、全球定位等技術採集的數據資訊，透過傳輸層的有線、無線感測器網路技術，和行動通信技術，傳輸到處理層的農業預測、診斷、控制、決策，以及預警等智慧化模組。

一、關鍵技術

1、農業物聯網感知技術

感知層主要包括各類感測器及節點技術、全球定位系統技術和條碼技術等，實現對土壤水分、環境溫濕度、家禽水產健康狀況等資訊的採集功能，是農業物聯網的關鍵技術。

目前，光溫水氣熱等環境感測器應用相對成熟，土壤感測器是研究的熱點，透過電磁波反射或吸收能量水平的大小，可判斷土壤結構，根據離子選擇性膜電極，與被測離子溶液間的點位輸出，可測定土壤裡的特定離子。利用光學和電磁學原理，製成的動植物生命資訊感測器，也是研究的熱點和難點之一。

2、農業物聯網傳輸技術

當前，農業物聯網中的傳輸技術，主要為無線和有線感測網路技術，以及行動通信技術。其中，無線感測網路技術的應用最為普遍，國際上無線感測器網路應用，已經到了實踐階段。

荷蘭的一個農業物聯網項目，將無線感測器網路技術，應用到馬鈴薯生長環境的監測中，生產者可根據監測結果控制疫病，從而實現防患於未然。

農業物聯網的資訊傳輸技術處於試驗階段，有學者建構無線傳感網路監控系統，該系統可對種植環境進行即時監測，園區佈置的感測器節點，可採集土壤與空氣的溫濕度、CO2 的濃度以及光照強度等參數。

3、農業物聯網處理技術

農業物聯網處理層的技術，包括雲計算、雲服務和模組化決策，這個層面是將採集的數據資訊，轉化為實際的操作，利用控制模型和策略，對相關農業設施進行智慧控制，比如打開水龍頭、關閉燈光、自動施肥等。

智慧決策是預先把經驗，和專家知識輸入模組，透過推理模擬思維，為農業生產提供技術參考，比如對農田肥力、灌溉、病蟲防治、動物飼料配方和園藝設施等方面，提供技術支持。智慧預警是以數學模型為手段，對實際不正常狀態進行警示，給出危害提醒。

二、核心應用領域

按照監測對象的不同，物聯網系統可以分為農業生產環境監控物聯網、動植物生命資訊監控物聯網、農機作業監控物聯網、農產品品質檢測，與品質安全追溯物聯網等。

1、農業生產環境監控物聯網

農業生產監控物聯網，主要指利用傳感器技術採集，和獲取農業生產環境各要素資訊，如種植業中的光照、溫濕度，二氧化碳濃度、土壤肥力、土壤含水量等參數，水產養殖業中的酸鹼度、溶解氧、氨、氮、濁度和電導率，畜禽養殖業中的氨氣、二氧化硫、粉塵等有害物質濃度等參數，透過對採集資訊的分析決策，來指導農業生產環境的調控，實現種養殖業的高產高效。

農業感測器
　　
農業生產環境複雜，需要在高溫、高濕、低溫、雨水等惡劣多變環境下，連續不間斷運行，且感測器節點佈置稀疏不規則，布線不方便；而無線傳感器網路組網簡單、無需布線，具有低成本、靈活的優勢，成為當前農業生產環境監控系統主要應用方式。

2、動植物生命資訊監控物聯網

對植物資訊採集的研究，主要包括表觀可視資訊的獲取，和內在資訊的獲取，表觀資訊如作物苗情長勢、病蟲害、果實膨大狀況、生物量、莖乾直徑、葉面積等資訊。內在資訊包括葉綠素含量、作物氮素、光合速率、種子活力、葉片溫濕度等，主要監測手段，為光譜技術及圖像分析等；

對動物生命資訊的監測，主要包括動物的體溫、體重、行為、運動量、取食量、疾病資訊等，透過相關監測，瞭解動物自身的生理狀況和營養狀況，以及對外界環境條件的適應能力，確保動物個體健康生長，主要監測手段包括動物本體監測感測器、影像分析等。

3、智慧農機物聯網

近年來隨著土地流轉的進行，農機作業範圍不斷擴大，農機作業資訊滯後、時效性差、缺乏有效的監管手段，機收的組織者和參與者對資訊快捷、準確、詳細的要求，難以滿足等問題逐漸突顯。

如何透過技術手段，有效地進行農機作業遠端監控與調度，提高工作效率和作業品質，尤其是保障農機夜間作業品質，和農機裝備的智慧化水平，是農機物聯網發展的迫切需求之一。

農機物聯網主要研究方向，包括農機作業導航自動駕駛技術、農機具遠端監控與調度、農機作業品質監控等方面。

4、農產品質安全追溯物聯網

農產品資訊感知技術，主要包括農產品顏色、大小、形狀及缺陷損傷等外觀資訊，和農產品成熟度、糖度、酸度、硬度、農藥殘留等內在品質資訊。

農產品質安全與追溯，對農業物聯網的運用，集中在農產品倉儲及農產品物流配送等環節，透過電子數據交換技術、條碼技術和 RFID 電子標籤等技術，實現物品的自動辨識和出入庫，利用無線感測器網路，對倉儲車間及物流配送車輛，進行即時監控，從而實現主要農產品來源可追溯，去向可追蹤的目標。

在未來，隨著農業物聯網的發展不斷深入，從政府推動企業變革轉變為企業主動變革，這是未來農業物聯網化的終極趨勢。未來有部分企業，將會依靠大量農業數據的分析、共享，挖掘利用來賺錢，改變農產品的生產方式和消費方式。

影片：https://www.youtube.com/watch?v=j4HBlOf5ZDA

資料來源：https://3smarket-info.blogspot.com/2020/02/blog-post_17.html?m=1&fbclid=IwAR07Hvz7yYgnvPuwMrDayBSKdOoSzoOynnFo_-jBVfYGnEwQE2xOWAiVu3Y

#工業物聯網IIoT #工業4.0 #智慧工廠 #智慧製造 #人工智慧AI #馬達 #電流特徵分析

【電流特徵＋建立模型＋巡檢定位，多方會診設備健康狀態】

設備機台的維護有三個層次：事發修復、預防保養和預知保養。以構造簡單、成本低廉、應用廣泛的感應馬達為例，正確的預知保養並排除設備的初期故障，可節省 5～20% 能耗。理論上，馬達接近全載時效率最高，但實務上基於可靠度起見，寧可讓多台馬達以 50% 效率同時平行運轉，意謂有半數能源將被浪費！假如處於「半載運轉、但振動未達極限值」，效率會更低；且只量測振動無法評估設備運轉效能，須借助預知保養、依設備即時狀態進行維護。

此外，平行運轉會導致機組「掛點」的時間點相近，越早預知狀態、計算效率，以便及時修護或置換，越有助於備料、估算排程並避免額外損失，偏偏早期振動訊號的微幅上升難以察覺，唯有預知維護才能減少無預警停機。預知保養的檢測技術眾多、莫衷一是，各家互有長短、相輔相成。其中，「振動特徵分析」常用於檢知機械運作，目前業界大多參考 ISO 10816，對於不同的設備功率及基座安裝型式，訂有對應的振動速度方均根值上限及安全等級。

此法可以概括的得知機台的整體狀態，但無法進一步確認故障的成因，且無法預測突發式的故障。另一個方法是觀測振動頻譜，更能辨識問題環節；也有人會在機台安裝多個加速度計 (Accelerometer) 量測，然後從廠務端拉線至中控台、收集數據，但缺點是：硬體需求大、通訊成本高、須慎選量測點位置並排除環境嘈雜的干擾因素。振動頻譜分析在操作上常遇到的困境是：量測多少會干擾製程或現場工作，需要作業人員的配合，但現場人員對於頻譜分析未必有經驗。

這些消極方式僅能檢測會隨時間惡化的故障情形，無法應對突然跳機或已進入故障／失效末期、須立即處置者，且異常訊號易受干擾、數據分析需要專業奧援。於是，業界試圖從量測「電訊號」、冀透過「電壓／電流特徵分析」和以此為基礎的物理模型診斷設備，可直接從中央控制端擷取資料、省下設備端部署成本。高溫、高壓、粉塵皆容易引發感測器、致動器零部件或設備機構故障，可能是漸進、突然、間歇性發生，假如觀測時間不夠長，很難從設備端擷取訊號解析。

因此，建議以「電流特徵分析」對轉動設備進行長時間的連續監控，一旦檢知設備的異常情形，再輔以現場設備的「振動量測」或「頻譜分析」進行確認。電訊號十分敏感，且可估算能耗並回推電流負載率，監測供電品質。不過，訊號式終究只能檢驗設備機械異常，無法具體顯示異常狀況與能耗間的關係，用以維持設備運轉效率；若欲獲悉更明確的訊息或是早期預警，須輔以模型式診斷。電壓、電流可與振動檢測並行不悖，前者用以做連續性監測、發現異常後，再用手持式設備定位確認，遠較在各機台安裝許多加速度計更為實際。

延伸閱讀：
《「預知保養」防患未然，複合式檢測相得益彰》
http://compotechasia.com/a/feature/2018/1211/40617.html
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