秦崴
沈阳职业技术学院，信息工程学院 辽宁 沈阳，110045
【摘要】 酒窖内温度、湿度变化会对红酒口味造成极大的损害，为解决这一问题，本文设计完成了车机协同控制下的酒窖多点数据采集温湿度调节系统。该系统由智能巡视小车端、四旋翼无人机辅助端、手持端、智能温控设备端四个相互独立部分相互协同配合共同完成。系统通过将采集到的数据通过WiFi模块进行实时共享分析，并传输给手持端及温控设备端，精准、智能、高效，节省了大量的人力物力。
【关键词】温湿度采集系统 DHTII 协同配合 人机交互
一、引言
红酒对其发酵以及长期储存的环境具有极其严苛的要求——恒温、恒湿。酒窖内温度的急剧变化会对红酒口味造成极大的损害，湿度过高或过低便会导致酒塞干裂，瓶体气封性不足，会使红酒的口味变质甚至腐败[1,2]。目前国内外酒窖通常采用纯人工管理或铺设大量传感器监测以求解决此类问题，然而面对高昂的专业人工费用及其铺设大量线路未来老化带来的火灾风险来说，显然是无法满足酒窖管理者的需求[3,4]。基于此本文设计完成了车机协同控制下的酒窖多点数据采集温湿度调节系统，具体内容包括：
系统由四个相互独立部分相互协同配合共同完成——智能巡视小车端、四旋翼无人机辅助端、手持端、智能温控设备端。实现效果主要包括：
（1）实现人机交互：管理员可远程操控手持端APP查看酒窖内环境变化，也可直接干预系统设定，使管理者参与其中。
（2）实现无人化管理设计：巡视小车具有无线充电功能，当小车电量不足触发中断自主寻找充电桩。
（3）四旋翼无人机配合巡视小车搭载DHT11温湿度采集模块相互协同配合，将采集到的数据通过WiFi模块进行实时共享分析，并传输给手持端及温控设备端，精准、智能、高效，节省了大量的人力物力。
二、酒窖多点数据采集温湿度调节系统
车机协同控制下的酒窖多点数据采集温湿度调节系统共分为四个独立部分相互协同配合完成任务——智能小车巡视系统、无人机辅助系统、手持段监控系统（APP）、智能温控管理系统，总体设计框图如图1所示。
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图1 系统整体设计框图
车机协同控制下的酒窖多点数据采集温湿度调节系统共分为四个独立部分相互协同配合完成任务——智能小车巡视系统、无人机辅助系统、手持段监控系统（APP）、智能温控管理系统。
1.智能巡视小车主要负责对酒窖内环境（温湿度）的监测并传输，存在两种巡视方式：
（1）搭载HC-SR04 超声波测距传感器可实现随机的避障巡视；
（2）管理员预先铺设黑色封闭轨道，巡视小车搭载TCRT 5000红外循迹模块与传统的传感器可实现循迹监测。
与传统铺设大量传感器的监测方式相比，其优点是能够减少大量线路的铺设，从而降低大量的人力物力、同时也杜绝了线路老化发生自燃的风险。
2.无人机辅助器远程协助智能巡视小车对小车无法到达的地方，通过搭载的DHT11数据采集模块进行监测任务，通过WiFi模块进行串口通信，实时数据分析并传输至小车段，从而使酒窖的温湿度数据不断完善。管理员可通过手持段APP远程查看酒窖内的环境，也可实时向温控系统发送数据，调节酒窖内的温湿度到达预期的设定。
3.无人机与智能小车协同配合路径规划，无人机协同巡视小车工作时，单次采集的图像不能覆盖全部酒窖监控区域。因此无人机在采集图像时需要对酒窖内的不同区域依次采集图像，后台PC机在对所采集的图像照片化并以此拼接从而还原环境图片。后台PC机在拼接图像时，最重要的是图像对齐。本系统釆用基于特征的模板匹配的方法进行图像对齐，通过设计模板。计算出目标对象与模板的相似度，利用相似度来判别目标对象。基本思路是选取一幅图像重叠部分中间隔一定距离的两列像素的比值作为模板。利用模板从待匹配图像的左下角开始逐点遍历图像，比较对应像素的内容，如果两者一致，则差值为零，否则取遍历过程中差值最小的情况作为最终匹配结果。该方法使用较少的像素点，压缩了图像的信息量，提升了配准速度；同时，对图像的灰度差异、噪声污染、集合畸变等的鲁棒性较好，拼接的准确性较高。
本系统核心部分设计为四旋翼无人机与巡视小车相互协同配合——无人机辅助器搭载CMOS摄像头及DHT11温湿度传感器模块（伸缩杆）微小化进行室内环境监测以辅助巡视小车更好的完成预定任务。无人机可通过手持端进行控制，其搭载微小摄像头传感器采集视频素材，利用OPENCV数据库对酒窖内的环境进行识别，并在后台生成静态图像。通过Visual Studio2013软件对静态图片分析比对，完成测距，可识别障碍物实时反馈至巡视小车端辅助巡视小车进行路径规划。
后端系统设计采用手持端APP与酒窖内用电器控制设备构成人机交互系统，系统前端采集的数据实时传输至手持端与温控设备端。手持端APP记录实时环境数据构成温度、湿度曲线，便于管理员直观把控酒窖环境。
三、温湿度采集模块仿真测试
温湿度采集设计在整个系统中具有十分重要的地位。温湿度数据通过DHT11温湿度模块采集后经过A/D转换通过STC89C51单片机系统发送给显示设备及转化为WiFi信号传输给其他系统。温湿度监测系统仿真如图2。
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图2 温度采集系统仿真图
四、结论
本系统通过四旋翼无人机辅助器与智能小车相互协同配合，解决了人工检测与传统铺设大量传感器需要专业技术人员管理及线路老化带来风险的问题，具有广阔的市场前景及良好的实际应用价值。
参考文献
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