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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:翁靖豪
研究生(外文):WENG, CHING-HAO
論文名稱:基於物聯網架構之智慧小型溫室
論文名稱(外文):Smart Small Greenhouse Based on IoT Architecture
指導教授:宋文財
指導教授(外文):SUNG, WEN-TSAI
口試委員:蕭宋榮李金譚鍾鴻源王順源
口試委員(外文):HSIAO, SUNG-JUNGLEE, CHIN-TANCHUNG, HUNG-YUANWANG, SHUN-YUAN
口試日期:2022-07-13
學位類別:碩士
校院名稱:國立勤益科技大學
系所名稱:電機工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:68
中文關鍵詞:物聯網NB-IoT智慧溫室YOLOv4感測器
外文關鍵詞:Internet of ThingsNB-IoTSmart GreenhouseYOLOv4Sensor
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近年來,物聯網蓬勃發展,無論是給人們的生活帶來便利,提高生活質量,還是在工業上,讓人們更有效地管理和最大化效益。隨著全球變暖的影響,氣候也變得不穩定,這讓我們再也無法用常識來推斷天氣,尤其是天氣的變化對農作物的影響甚大,因此在農業上也更加重視溫室栽培的專業技術。
本研究使用NB-IoT通訊模組配合多種感測器,包含溫溼度、光照以及土壤濕度,來對小型智慧溫室內進行監控。將感測數據以可視化呈現和記錄在網路平台上,接著感測到的環境數據會透過Matlab分析進行Fuzzy模糊控制,可使負載設備隨著溫室內的數據變化做出相對應的動作,也可以透過網路平台上設置的條件進行控制,來達到雙向控制的智慧溫室。
本研究在影像辨識方面,系統使用YOLOv4神經網路模型進行訓練,來辨識自定義的害蟲,而本研究將台灣農業常見的害蟲荔枝椿象作為辨識對象,然後做出最佳的處理方式來解決此類問題。

In recent years, the Internet of Things has flourished, whether it is to bring convenience to people's lives, improve the quality of life, or in industry, let people manage and maximize benefits more effectively. With the influence of global warming, the climate has become unstable, which makes it impossible for us to use common sense to infer the weather, especially the change of the weather has a great impact on crops, so we also pay more attention to the professional technology of greenhouse cultivation in agriculture. .
This research uses NB-IoT communication module with a variety of sensors, including temperature and humidity, light and soil humidity, to monitor the small smart greenhouse. The sensed data is visualized and recorded on the network platform, and then the sensed environmental data will be analyzed by Matlab for fuzzy fuzzy control, so that the load equipment can make corresponding actions with the data changes in the greenhouse. It can be controlled through the conditions set on the network platform to achieve a two-way control smart greenhouse.
In the aspect of image recognition in this study, the system uses the YOLOv4 neural network model for training to identify custom pests, and this study takes the litchi stink bug, a common agricultural pest in Taiwan, as the identification object, and then makes the best treatment method to solve this problem. class problem.

中文摘要 i
Abstract ii
致謝 iv
目錄 v
圖目錄 viii
表目錄 xii
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的 2
1.3研究方法 2
1.4論文架構 3
第二章 文獻回顧與探討 4
2.1物聯網 4
2.2 NB-IoT無線傳輸 6
2.3智慧農業 8
2.4植物生長環境要素 11
2.4.1溫度 11
2.4.2濕度 12
2.4.3光照 13
2.5 YOLOv4 14
2.6模糊理論 23
第三章 系統架構與硬體設備 25
3.1系統架構 25
3.2軟體架構 28
3.3硬體設備 30
3.3.1溫溼度感測模組 30
3.3.2土壤溼度感測模組 31
3.3.3光照度感測模組 32
3.3.4電源供應模組 34
3.3.5繼電器模組 34
3.3.6 NB-IoT通訊模組 36
3.3.7 Raspberry Pi 3 Model B+ 36
3.3.8 網路攝像頭 Logi C270 37
第四章 實驗模擬與分析 41
4.1溫室環境模擬與設置 41
4.1.1 環境數據的監測 41
4.1.2 模糊控制 44
4.2自定義影像辨識訓練 48
4.3 APP與網頁平台系統整合 55
第五章 結論與建議 63
5.1結論 63
5.2未來可延伸之方向和建議 64
參考文獻 65
附錄A環境狀態模糊邏輯規則庫 67
[1] Yang-Chen;Jiasheng-Wang;Zeqin-Zeng et al.,"Research on vision pre-positioning for litchi picking robot under large field of view,'' Trans. Chin. Soc. Agricult. Eng., vol. 35, no. 23,pp. 49_54, 2019.
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電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20270719)
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