
一、系統定義與學術定位
托普云農小蟲體智能測報系統(型號 TPCB-XCDY-P,浙江托普云農科技股份有限公司研制)是針對毫米級趨光性農林害蟲(典型靶標為稻飛虱屬、葉蟬科、綠盲蝽等)開發的野外自動化蟲情監測終端。該系統以昆蟲正趨光性(Phototaxis)為基礎原理,融合專屬誘蟲光譜匹配、物理篩分進蟲結構、活體高清成像、邊緣端/云端深度學習目標檢測算法及物聯網(IoT)遠程傳輸,實現微小蟲體的自動誘集、圖像采集、種類鑒別、數量統計與蟲情時空演化分析,傳統蟲情測報燈對體長≤5 mm 微小蟲體識別率低、計數困難的空白。
二、核心硬件構成與光學設計
專屬波段誘蟲光源:采用匹配微小趨光性害蟲敏感波段的 LED 或多波段黑光管(近紫外—可見光譜段),夜間自動開啟以提高稻飛虱、葉蟬等靶標誘集效率,抑制非靶標大蟲干擾。
毫米級進蟲篩分結構:設計縮小版漏斗與格柵式進蟲口,物理攔截體型較大的鱗翅目、鞘翅目成蟲,僅允許毫米級小蟲進入成像與收集艙,降低背景噪聲與算法誤檢率。
活體成像單元:內置工業級高清 CCD/CMOS 相機與可控背景光源,在蟲體落入收集倉后于活體狀態下完成背部朝上姿態下的垂直俯拍,保留蟲體完整形態特征供后續識別。
環境感知與防護:集成光傳感器(晝關夜開)、雨控百葉(蟲雨分離,雨天可正常作業)、溫控及內置 GPS/北斗 定位模塊,支持設備站點地圖化管理與防盜追蹤。
供電與通信:標配市電/太陽能雙模供電,通過 4G/5G 或以太網將數據及圖像上傳至植保物聯網云平臺。
三、工作流程與運行機制
趨光誘集:日落后光控模塊觸發誘蟲光源啟動,田間趨光性微小害蟲被吸引撞擊屏落后經篩分進蟲口落入落蟲通道。
活體輸送與整姿:蟲體經導流通道進入成像室,借助重力或微弱氣/振動輔助使活蟲背部朝上、分散排布,避免重疊遮擋。
高清圖像采集:工業相機按預設時間間隔或觸發條件抓拍活體蟲群圖像,原始圖像暫存于嵌入式處理單元。
AI 識別與計數:圖像輸入預訓練卷積神經網絡(CNN)/深度學習目標檢測模型(基于大量標注的毫米級蟲體樣本集),完成蟲體區域檢測、輪廓提取、特征比對與物種分類,輸出各靶標種類的單體計數與時間戳。
數據上傳與云端分析:結構化計數數據與原始/處理后圖像經 IoT 模塊上傳云平臺,平臺按日/旬/月聚合發生量,結合歷史蟲情、氣象因子及作物生育期進行趨勢擬合與暴發性預警。
終端可視化:植保人員通過 Web 端或移動 APP 查看各監測點蟲情曲線、空間分布熱力圖、識別詳情及防治建議,并可遠程修改設備工作模式、拍照頻率等參數。
后續處置:部分機型在拍照完成后啟動遠紅外處理倉對蟲體進行滅殺與烘干,防止腐敗粘連影響后續維護。
四、關鍵技術創新點
活體拍照 + 專一誘蟲光譜:區別于傳統先殺后拍模式,對小蟲體優先實施活體成像,保留蟲體自然舒展形態,配合靶標敏感波段光源,顯著提升毫米級蟲體識別置信度。
物理篩分抗干擾設計:專屬小口徑進蟲結構與防雨百葉從硬件層面排除大蟲、雜物混入,降低算法假陽性。
微小蟲體專用深度學習模型:基于稻飛虱(褐飛虱、白背飛虱、灰飛虱)、葉蟬、綠盲蝽等大量微小蟲標注圖像訓練的目標檢測網絡,可區分近緣種并完成自動計數,支持用戶按需擴展識別蟲庫。
蟲情—氣象耦合預警:云端平臺引入溫濕、降雨等微氣象數據,建立害蟲發生量與環境因子的關聯模型,輔助預判遷飛始盛期與發生高峰。
五、核心功能
1.毫米級微小蟲體測報:稻飛虱測報系統特殊定制進蟲口結構,過濾大蟲干擾,有效捕捉微小蟲體。
2.活體拍照,精準識別:活蟲吸入,蟲體完整度98%以上,活體害蟲背部朝上,形態特征信息更完整,有效提升識別準確率。
3.智能識別,自動計數:通過AI自動識別包含褐飛虱屬、白背飛虱、灰飛虱、葉蟬、綠盲蝽等微小蟲體,平均識別準確率達90%,平均識別速度100毫秒/張。
4.設備可聯網,支持遠程監管:可通過APP與web端遠程控制設備,具有數據查詢分析,工作模式設置等功能。
5.內置GPS定位功能:可在網頁地圖中查看設備站點等數據,設備被盜可追蹤。
6.光控控制:晚上自動開燈運行,白天自動關燈(待機),在夜間工作狀態下,不受瞬間強光照射改變工作狀態。
7.防雨設計:下雨天可以正常工作,正常捕蟲。
8.支持定制化服務:稻飛虱測報系統可定制化識別其他趨光性微小害蟲,滿足特定需求。
六、學術意義與技術價值
該系統將傳統植保測報中高度依賴人工掃網、盤拍、鏡檢的毫米級微小害蟲調查流程,升級為全天候無人值守、定量化、可追溯的自動監測范式,緩解了基層測報人員對微小近似種辨識難、調查頻次低、數據滯后的結構性痛點。其"趨光誘集—物理篩分—活體成像—深度學習方法識別—IoT 云端時空分析"的技術路線,為區域性遷飛性微小害蟲的早期預警、精準防控決策及植保大數據積累提供了標準化硬件與算法支撐。
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