摘要：圣启科技物联网自动虫情信息采集设备的自动化采集，核心是通过“诱虫 - 捕虫 - 虫体处理 - 智能识别 - 数据自动传输” 的全流程技术联动 ，替代传统人工测报的 “诱集 - 人工收集 - 人工计数 / 鉴定” 环节，实现无人值守下的持续、精准采集。其具体实现
圣启科技物联网自动虫情信息采集设备的自动化采集，核心是通过“诱虫 - 捕虫 - 虫体处理 - 智能识别 - 数据自动传输” 的全流程技术联动 ，替代传统人工测报的 “诱集 - 人工收集 - 人工计数 / 鉴定” 环节，实现无人值守下的持续、精准采集。其具体实现逻辑可拆解为以下 6 个关键步骤，每个环节均通过硬件模块与智能控制程序协同完成自动化：
1. 第一步：基于害虫趋性的自动化诱虫
设备首先通过模拟害虫的“趋性信号”（如趋光、趋化、趋色），主动吸引目标害虫，且诱虫过程无需人工干预，可根据害虫习性动态调整参数：
趋光性诱虫（核心方式）：内置可调控光谱的 LED 诱虫灯（如波长 365-400nm 的紫外光，适配多数农林害虫趋光性），并通过程序设定自动启停时间（如傍晚开启、凌晨关闭，匹配害虫夜间活动规律），部分高端设备还能根据不同作物的主要害虫种类，自动切换特定光谱（如针对稻飞虱的特定波长），提升诱虫针对性。
趋化性诱虫（辅助方式）：部分设备集成自动信息素释放模块，可预装针对特定害虫（如棉铃虫、小菜蛾）的性信息素 / 食诱剂，通过定时定量释放装置（如电磁阀控制），按设定周期（如每 24 小时释放 1 次）自动补充诱虫信号，避免人工频繁更换信息素。
趋色性辅助：设备外壳或诱虫区域设计特定颜色（如黄色针对蚜虫、粉虱），配合灯光 / 信息素形成 “多信号协同诱集”，进一步提高诱虫效率。
2. 第二步：害虫的自动化捕捉与防逃逸
当害虫被诱集至设备附近后，通过物理结构与智能执行器配合，自动将害虫捕获并防止逃逸：
负压气流捕虫：诱虫灯下方设置自动启动的风扇（由光敏传感器或定时程序触发），产生持续负压气流，将围绕灯光飞行的害虫“吸入” 专用捕虫通道，避免害虫因灯光熄灭而飞离。
智能闸门防逃逸：捕虫通道末端设置电磁控制闸门，当传感器（如红外对射传感器）检测到有虫体通过时，闸门自动闭合，防止已捕获的害虫回流；同时，闸门会按设定周期（如每 12 小时）自动开启，将虫体送入后续处理模块，实现 “分批捕捉、定时转运”。
3. 第三步：虫体的自动化处理（灭杀 + 脱水）
捕获的虫体若长期堆积易腐烂、霉变，影响后续识别精度，设备通过自动化处理模块确保虫体保持“可识别状态”：
低温 / 高温灭杀 + 烘干：捕虫通道下方连接自动温控处理仓，仓内通过加热片（高温灭杀，温度控制在 60-80℃，避免虫体碳化）或低温冷藏（部分设备）实现虫体快速灭杀，同时通过热风循环系统自动烘干虫体（湿度控制在 30% 以下），防止虫体腐烂、滋生细菌，确保虫体形态完整，便于后续图像识别。
分层分离（可选）：部分设备处理仓内集成自动筛网装置，通过振动电机带动筛网按设定频率振动，将不同大小的虫体（如成虫与幼虫）分离到不同层的收集盒中，避免虫体相互堆叠遮挡，提升后续识别准确性。
4. 第四步：虫情的自动化识别与计数
这是自动化采集的“核心智能环节”，通过图像识别技术与 AI 算法，替代人工对虫体的种类鉴定和数量统计：
自动图像采集：处理后的虫体（干燥、形态完整）会被送入图像采集仓，仓内配备高清工业相机（分辨率通常≥200 万像素）、环形补光灯（确保光线均匀，无阴影），并通过程序设定自动拍摄频率（如每 24 小时拍摄 1 次，或收集盒满一定量后触发拍摄），拍摄虫体的俯视图 / 侧视图，生成清晰的虫体图像。
AI 智能识别与计数：拍摄的图像通过设备内置的边缘计算模块（或上传至云端 AI 平台），运行预训练的 “害虫识别深度学习模型”（如基于 YOLO、ResNet 的算法，已训练数千种农林害虫的特征库），自动完成：
计数：统计图像中虫体的总数量；
种类鉴定：识别害虫的具体种类（如区分稻纵卷叶螟与二化螟）；
辅助分析：部分设备可识别虫体的性别、龄期（如成虫与幼虫），为虫情预测提供更细维度的数据。
5. 第五步：数据的自动化传输与存储
识别完成后，虫情数据（种类、数量、时间、地点）无需人工抄录，通过物联网技术自动上传至云端平台：
多协议无线通信：设备内置 4G/5G、LoRa、NB-IoT 等无线通信模块（根据使用场景选择，如偏远农田常用 LoRa/NB-IoT，降低功耗），按设定周期（如每小时 / 每天）自动将以下数据上传至指定的虫情测报云平台：
核心虫情数据：害虫种类、数量、识别准确率；
环境关联数据：设备集成的温湿度传感器、光照传感器自动采集的实时环境数据（虫情发生与温湿度强相关，需同步关联分析）；
设备状态数据：诱虫灯亮度、电池电量、风扇运行状态等（便于远程监控设备是否正常工作）。
本地 + 云端双存储：设备内置 SD 卡或本地存储模块，自动备份采集的原始图像和数据，防止因网络中断导致数据丢失；云端平台则对数据进行结构化存储、分类管理，支持后续查询、导出和分析。
6. 第六步：设备的自动化自我维护（降低人工干预）
为实现长期无人值守，设备还具备自动化维护功能，减少人工巡检频率：
自动清洁：图像采集仓、捕虫通道等易堆积虫体残骸的部位，配备高压气流清洁装置或旋转毛刷，按设定周期（如每周 1 次）自动清洁，避免残骸遮挡摄像头或堵塞通道；
故障自动报警：设备内置故障检测传感器（如电压传感器、温度传感器），若出现诱虫灯损坏、风扇故障、网络断开等问题，会自动将故障信息上传至云端平台，并通过短信 / APP 通知管理人员，实现 “远程运维”；
低功耗自动休眠：非诱虫时段（如白天），设备自动关闭诱虫灯、风扇等高功耗模块，仅保留传感器和通信模块的低功耗运行，延长电池续航（部分设备支持太阳能供电，进一步减少充电频率）。
总结：自动化采集的核心逻辑
物联网自动虫情设备的自动化，本质是通过 **“传感器（感知信号）+ 执行器（完成物理动作）+AI 算法（智能分析）+ 物联网（数据交互）” 的技术闭环 **，将传统人工测报中 “依赖经验、耗时耗力、数据滞后” 的环节，转化为 “精准感知、自动执行、实时传输” 的智能化流程，最终实现 “无人值守、持续监测、数据实时可用” 的虫情采集目标。
来源：老村长农家乐