Современное сельское хозяйство все чаще переходит в закрытые помещения: теплицы и вертикальные фермы. Здесь свет – один из главных факторов роста растений. Однако большинство российских теплиц до сих пор используют старые лампы с неизменяемым набором цветов или дорогие зарубежные системы, которые не позволяют гибко настраивать свет под конкретную культуру.
Разработка ДГТУ как раз решает эту проблему. Команда научно-исследовательской лаборатории «Моделирование и разработка интеллектуальных технических систем АПК» под руководством доцента кафедры «Автоматизация производственных процессов» Валерии Гвинджилии создает систему, которая управляет светильниками с четырьмя каналами: красным, синим, инфракрасным и белым. Алгоритм управления формирует сценарии освещения, похожие на естественные изменения света в течение дня, и учитывает спектральный состав. Это нужно, чтобы контролировать выращивание растений в теплицах и лабораториях. Младшие научные сотрудники лаборатории Евгений Ивлиев и Данила Донской, инженер Андрей Зотов и студент четвертого курса факультета «Информатика и вычислительная техника» Денис Сулименко настраивают алгоритм управления и обмен данными между компьютером и светильником, а также изучают спектр света в разных режимах.
Технически система работает следующим образом. Управляющий компьютер (Raspberry Pi 5) задает программу освещения – например, как меняется яркость каждого цветового канала в течение дня. Команды передаются через промышленный интерфейс RS-485 по протоколу Modbus RTU. Такой способ позволяет подключать много устройств и легко расширять систему. Затем специальный микроконтроллерный модуль (он работает как подчиненное устройство) принимает команды и управляет каналами светильника через преобразователь сигнала по протоколу Inventronics Digital Dimming Vm1.0.
Сейчас ученые ДГТУ отлаживают взаимодействие между управляющей программой и разработанным модулем, который напрямую управляет каналами освещения. Параллельно они создают еще один модуль – для сбора данных об окружающей среде. Он фиксирует состояние почвы, расход воды при поливе, влажность воздуха и давление. Для этого используется отдельный микроконтроллер, к которому подключаются датчики.
Система также умеет делать снимки растений. Главная цель – накопить полный набор данных, чтобы анализировать фазы роста растений. В дальнейшем собранную информацию (например, о состоянии яровой пшеницы) будут использовать для создания моделей, которые помогут прогнозировать развитие растений. При этом привязка к конкретному региону не важна – ученые в первую очередь изучают, как растение реагирует на свет и микроклимат.
Мы создаем комплексное и масштабируемое решение для интеллектуального подбора нужных условий окружающей среды для растения. Сложные сценарии управления освещением, учет параметров окружающей среды, распознавание культуры растения и фазы его роста, а затем подстройка под него всех условий – все это направлено на то, чтобы прогнозировать ожидаемую урожайность.
Олеся Фарберович, управление информационной политики
isdstu@mail.ru
