食用菌工厂智能生产关键技术研究

刘放芬

关键字：高温菇；光照；温度；湿度；CO2；环境控制；计算机视觉；智能生产

针对食用菌生长的环境要求高、食用菌产量和品质受环境影响大的问题，结合云计算、大数据、物联网、互联网等领域技术，研究智能菇房（食用菌）对光照、温度、湿度、CO2浓度等因素要求，自动开启或者关闭指定设备(如灯光、风机、加湿器等)。我们成立项目研究小组通过构建相应的传感网，通过全面采集食用菌成长相关环境数据，建立专业食用菌生长数据资源库并进行分析，利用机器视觉、大数据分析及人工智能等前沿技术搭建食用菌工厂智能生产平台，在可控环境下，模拟为食用菌生产管理提供科学的指导，优化管理决策，实现食用菌周年生产，推进农业物联网应用，提高农业智能化和精准化水平。

图1 食用菌工厂智能生产平台架构图

我们在佛山三水建立草菇基地，进行关键技术研究。菇房环境条件包括温度、湿度、CO2浓度、光照等因子。草菇属于高温型食用菌，调控指标如下：

表 1 菇房环境条件

草菇生产工艺流程		培养料灭菌	菇房降温(播种)+ 菌丝期	压菌（第一次喷水）	菌丝期	第二次打水（出菇水）	出菇期	采收期
菇房环境	①温度	70-75℃	播种前菇房快速降温至34±1℃	喷水前2小时内缓慢降温至30±1℃；喷水后4小时内缓慢升温至36±1℃	保持34-36℃	喷水前2小时内缓慢降温至28±1℃；喷水后4小时内缓慢升温至36±1℃	34±1℃	33℃±1℃，菇房温度过低或过高都会显著影响草菇产量和品质
	②湿度	没有要求	75%-80%	85%-90%	85%-90%	90-95%	90-95%	90%-95%±；高温高湿而氧气不足时容易感染杂菌，病虫害发生，导致产量降低、品质下降甚至绝收
	③CO2浓度及风速	没有要求	待确定（没有特殊要求）	待确定, 4000±100PPM；风速要缓慢	待确定, 3000-3500±100PPM；风速要缓慢	待确定, 3000-3500±100PPM；风速要缓慢	待确定, 2500-3000±100PPM；风速要缓慢	待确定，2000±100PPM；风速要缓慢
	④光照	没有要求	没有要求	没有要求	没有要求	没有要求	适当增加光照促进原基形成、子实体发育（具体值待确定：光照强度、光照时间） 全光（灯带）	全光（灯带）

本项目采用变风量空调控制系统、照明控制系统，结合温度、湿度、CO2浓度的参数值进行送风量的控制，实现对环境温度、湿度和CO2浓度的调节，保证满足草菇产品从培养料灭菌到采收期不同阶段的环境参数需求，以及计算机视觉的食用菌生长状态研究。

1 食用菌环境控制

菇房环境控制参数主要包括：温度、光照度、湿度、CO2等。环境参数对于作物生长影响的大小优先级依次为：温度、湿度、光照度、CO2。菇房的温湿度控制通过PLC 控制风机水帘的控温、控湿模式；光照度控制通过PLC手动或自动开启遮光板的控制模式。PLC 控制模式分两种：上位机手动控制与上位机设置自动控制逻辑的逻辑控制。

当菇房处于自动控制时，温度是菇房作物生长优先级最高的一种环境因素，所有温度的控制优先级别最高；控制湿度的变化对温度有所影响；同样，控制温度的变化会影响湿度的变化。

1. 温度的逻辑控制

温度逻辑控制下（降温）的启动设备优先级：通风窗→风机、湿帘→空调系统等。降温时注意：当温差较大（菇房内温度>菇房外温度）时，在通风窗全开启的前提下，采用启动风机、湿帘的降温模式；否则采用空调降温效果较理想。

2. 湿度控制逻辑

湿度的逻辑控制是在温度控制为前提下进行的。湿度控制（除湿）的启动设备优先级：通风窗→风机、湿帘→空调系统等。当加湿的时候需要注意：当室内湿度<目标值，关闭通风窗，启动风机、湿帘，如在白天就开启遮阳板，如在晚上则关闭遮阳板、开启光照控制系统。

3. 光照度控制逻辑

将光照度智能控制系统应用到菇房内光照的控制上，系统可以根据光照度传感器实时监测菇房内光照度，与适合生长的光照度范围进行比对，通过控制器和执行器自动调节菇房内灯光或开启(遮挡)菇房顶部的遮光板装置来进行菇房内光照度的智能控制，达到生长最佳环境因素值得最优控制，从而提高作物产量以及菇房生产管理效率。

光照强度>阈值，驱动电动机将遮光帘展开;光照强度<阈值时，驱动电动机将遮光帘收起。若检测控制器有模式切换信号时，进入手动控制状态，检测到执行器输出的展开、收起信号时驱动电动机将遮光帘展开、收起。无论自动或手动控制，在遮光帘展开收起时，当碰触到限位开关使其闭合时，遮光帘停止动作。

2 基于计算机视觉的食用菌生长状态研究

进行基于计算机视觉的食用菌生长状态研究，需要对食用菌的几个重要参数进行建模。对整齐度、伞盖形状与含水量三个参数进行建模。

对草菇的整齐度进行判断，需要先对草菇进行照片拍摄。然后对照片进行灰度处理，转化为灰度图像，通过去掉红、绿、蓝三个颜色通道来减少计算量。再对照片进行中值滤波处理，滤除掉图像采集系统存在的电气和光学噪声引起的噪声干扰并保护图像边缘。最后采用动态阈值分割的方法对草菇的整齐度赋值并与专家对此整齐度的判断结合，多次重复试验后建立整齐度判断的数据库。

对草菇的伞盖形状进行判断，需要先随机对足量草菇的伞盖进行正面照片拍摄。接着利用MATLAB对草菇的伞盖进行图形轮廓提取，再把得到的形状跟伞盖专家库中的形状进行比对，最后得出对伞盖形状好坏的评价。在对所有的草菇伞盖样本进行评价后，得出一个平均的评价。

对草菇的含水量进行判断，需要先对足量草菇进行拍摄。然后对照片进行RGB、rgb、HSV、HIS色彩空间分量处理，得到12张色彩空间分量图片。与放置三天后的草菇样本的色彩空间分量图片进行比对，得到差别最大的色彩空间分量。最后利用得到的色彩空间分量通过大量试验建立草菇的含水量模型。

在对三个重要参数进行建模后，草菇的生长状态就能在拍照后通过这三个模型算出。

3 食用菌工厂智能生产的价值

传统食用菌工厂化管理模式为管理人员定时巡检菇房，并逐个菇房进行操作，手动调整环境参数。这种管理模式需要较多人力负责菇房巡检，而且菇房参数的调整缺乏科学指导，全凭管理人员的经验，出错率较高。管理人员必须频繁进入菇房内部观察食用菌成长情况，容易造成菇房内部的温度、CO2浓度的波动，带入杂菌造成污染，也让菇房内部暖气外泄，造成能耗浪费。

食用菌工厂智能生产平台可以实时菇房进行操作，优化管理决策，管理人员从视频监控系统结合平台实时采集的环境数据，判断菇房内食用菌生长状况，再通过菇房控制器控制菇房内部的温度、湿度、CO2浓度、光照度等条件。做到无需进入菇房即可远程控制多个菇房内部环境，减少因为管理人员频繁进出造成的能耗浪费，避免杂菌污染。

此外系统对菇房控制，控制采用集中控制的方式实现，菇厂内配置一个集中控制所有菇房的总控制器，由总控制器进行各个菇房的温度、湿度、CO2浓度以及光照度的控制。

菇厂中单个菇房的环境参数均由菇厂的总控制器进行集中控制。平台实时采集单个菇房的环境参数通过传感网络传上传到系统平台，管理人员通过对食用菌生产数据结合实时视频监控系统，判断各个菇房内食用菌生长情况。然后利用平台提供的菇房多参数调控系统，设置食用菌最优环境参数范围。

管理人员可以通过实时视频监控系统结合菇房食用菌生长数据，从而判断菇房内部的食用菌生长情况。利用系统平台对菇厂内所有菇房数据进行记录，通过分析多个菇房内部的食用菌生长状况，得出食用菌不同生长阶段的最优值环境参数，起到精确指导生长的作用。

小结

在“双碳”目标大背景下，通过菇厂菇房智能生产关键技术的应用，可达到菇房管理现代化，降低能耗、提高食用菌产量和品质。