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监测植物的压力2.0开源分享

消耗积分:0 | 格式:zip | 大小:6.92 MB | 2022-11-02

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描述

有关该项目的背景以及更多技术概念的介绍性文本,

新设备,新目标

这个会议室将从上一次迭代的错误和成功中吸取教训,并瞄准新的目标:

  • 叶绿素荧光成像
  • NDVI 成像
  • 热成像
  • 加强温度控制

东航2.0

新功能需要改变外壳的设计。

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二室CAD模型
 

在 LED 板冷却和摄像头的生长区域上方分配了更多空间。后面增加了一个新部分,专门用于电气设备和接线。为了控制设备,在前面添加了一个触摸屏。门上还增加了一个限位开关(机械触摸传感器),以便在门开得太远之前关闭任何危险的灯。

植物床现在也靠在四个垂直螺栓上,可以微调高度(尽管范围更小)。

这次使用了 Arduino Leonardo,因为它有更多的输入/输出引脚来控制附加电路。

叶绿素荧光成像

叶绿素荧光成像 (CFI) 是分析叶片中发生的化学反应的有效方法。植物吸收光能并将其用于光合作用,或者如果它们不能使用它,则必须将其作为热量释放或以光的形式重新发射。最后一个选项称为荧光。通过用强光照射植物并用光度计或照相机记录荧光,可以非侵入性地测量叶绿素的存在。当用可见光照射时,植物通常会发出从红色到近红外波长(大约 630-740nm)的荧光:

上面的数据不仅显示了荧光的预期位置,还显示了如何最好地产生荧光,因为植物必须首先吸收光能。叶绿素 (Chl) A 在 450nm(蓝色)和 665nm(红色)处有较大的吸收峰,而 Chl B 在 430nm(紫外线)和 645nm(红色)处有较大的吸收峰,因此这些是为植物提供尽可能多能量的目标波长尽可能。困难在于确保荧光灯不会在更亮的刺激光中丢失。因此,我们不能提供红色光谱中的光,而必须使用蓝色(紫外线也是可能的,但更危险)。许多高功率 450nm LED 用于瞄准 Chl B 吸收峰,并使用近红外相机寻找荧光。该相机还配备了 715nm 长通滤光片(阻挡715nm以下的所有光线 ) 阻挡任何其他可能干扰的光线。

大多数荧光指标需要使用饱和脉冲(SP),这是植物接收到如此多的光而无法使用所有光的地方,并被迫将大部分光发回。这需要在一次蓝色爆炸中达到 4000umol/m^2/s 以上。这是项目中最困难的部分,因为很少有供应商提供以 umol/m^2/s 为单位的数字。确保足够输出的最佳方法是购买样品,并在腔室本身使用读取 umol/m^2/s 的光传感器对其进行测试,然后再购买满足 4000 所需的数量。

NDVI成像

归一化差分植物指数是植物的度量标准,将其红光反射率与其近红外 (NIR) 光反射率进行比较。植物吸收红色,但反射红外线,因此在这两种灯光下比较时会从背景物体中突出显示。卫星通常使用这种技术从太空估计森林的生物量。

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在 660nm(左)和近 IR 730nm(右)下照亮的幼苗 - 使用 NoIR 相机拍摄。
 

使用 Raspberry Pi NoIR 相机,可以拍摄这些图像并进行比较以估计叶片大小。大多数相机已经可以检测到 NIR,但解释是红色,因此为了阻止图片看起来过于红色,制造商安装了 NIR 滤光片来阻挡人眼看不到的任何东西。NoIR 相机与 Raspberry Pi 相机相同,但移除了此过滤器,以便它可以检测 NIR 光。

热成像

此版本的 CEA 中还包含热成像,但使用 Lepton 3.5 的纯热 2 板可以省去很多麻烦和接线问题。Purethermal 2 板通过 USB 电缆连接,因此在计算机上显示为普通网络摄像头。

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通过 Purethermal 2 板使用 Lepton 3.5 拍摄的手相当冷的照片。
 

加强温度控制

为了扩展最后一个室的微弱温度控制,这将在床本身中进行主动冷却/加热。这将通过使用两个 Peltier 热泵加热一个大铝板来完成(有关更多详细信息,请参阅以前的黑客),并使用温度传感器来监测床温。

这些 Peltier 将像以前一样使用定制的 H 桥电路单独控制。

审查

腔室和以前一样由 6 毫米 PVC 板构成,并包含所有设计的新功能。这也意味着房间的重量要大一些。

加工 5 毫米铝板以安装所有 66 个 LED(60 个蓝色、2 个红色、2 个红外、2 个白色),并使用 4 个珀尔帖模块对其进行冷却。它还通过带有用于热像仪的中红外窗口的丙烯酸屏幕(和用于气密密封的硅胶垫圈)从操作员那里进行筛选。还购买了焊接安全眼镜,供用户在打开腔室时佩戴,以减少危险光照射的风险。

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设备背面,显示了四个冷却 LED 的珀尔帖散热器风扇结构。
 

为了给所有东西供电,有一个用于 LED 的 48V 大电源、一个用于风扇的 12V 电源和一个用于所有 Peltier 模块的 5V 电源。树莓派由主电源集线器中的 USB 插座供电。

即使后面有更大的电气柜空间,接线仍然非常凌乱且挤压得很紧。在未来的设计中,更多的空间和时间应该用于整洁的布线和整洁的布局。

叶绿素荧光成像

尽管难以采购和驱动足够的高功率 LED,但该腔室能够产生超过 2000 umol/m^2/s(光传感器的上限),并且估计全时产生 3000-4000umol/m^2/s力量。

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最终的 LED 阵列,摄像头安装在中心。
 

这些 LED 中的每一个都由预制 LED 驱动器驱动,因为手工生产 15 多个定制 LED 驱动器是不可行的,并且由电路板制造商制造它们大大增加了成本(由于 SMD 组装成本)。NIR 相机仍需要调整才能按要求运行,并且需要完成工作以识别和完成对腔室将运行的 CFI 机制的编程。

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培养皿中种子的近红外图像。
 

但是,所有硬件都存在并且可以继续进行。

NDVI 成像

尽管没有对该设备进行数据分析,但一些初步测试似乎很有希望。NoIR 相机当然能够以合适的分辨率对红色和 NIR 进行成像,并且植物反射率的差异很明显。需要更多的测试和图像分析来验证这种方法。

成像

热像仪很容易连接到 Raspberry Pi,并立即生成图像。但是,尚不清楚是否可以轻松修改参数,因为树莓派没有立即提供的接口。此外,除了定量图像之外,还需要进行研究以提供定性温度读数。

加强温度控制

安装了 Peltier 并能够有效地冷却和加热腔室的床。该系统的最大上限和下限还有待测试。LMT86LP 芯片用作可靠且简单的温度传感器,5 个安装在不同位置的床上。

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温度传感器和 Peltier 散热器风扇组件连接到腔床。
 

当门关闭时,床下的风扇与上面的房间密封,以避免气流干扰植物。

在行动

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20% 电量时蓝灯亮。
 
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IR 灯以 20% 的功率亮起。
 
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白灯在 20% 功率时亮起。
 
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20%电量时红灯亮。
 

出色的工作

要让腔室作为一个功能齐全的科学仪器运行,还有很多工作要做,但所有功能都已到位并单独工作。

  • 热像仪接口和遥测
  • 相机位置调整
  • 床位调整调整
  • 触摸屏编程
  • 安全开关重置功能可更安全地使用设备
  • NIR 相机编程以拍摄视频以进行 CFI 监控
  • 识别和编程所需的 CFI 程序
  • 使用真实样品进行测试和数据分析验证
  • 红外窗口安装
  • 珀尔帖温度控制验证和极端测试

非常感谢 Mayke Santos、Alexandre Kabla、Stefan Savage 和 Mark Huntsman 为本项目提供的建议和贡献。


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