為推動智慧農業的發展，江蘇大學、北京市農林科學院、北京農學院等高校紛紛投入了巨大的科研力量，利用多項技術，在智能裝備與系統、應用算法、農機應用等方面取得了一定進展。本文分析了在智能裝備與系統方面的進展，掌握最新科研技術。

一、便攜式黃曲霉毒素B1檢測系統設計與試驗

科研機構：江蘇大學農業工程學院、 北京市農林科學院智能裝備技術研究中心

為實現農副產品中黃曲霉毒素B1的現場快速檢測，該團隊研究設計了一款基于差分脈沖伏安法、以STM32F103ZET6為核心處理器的便攜式檢測系統，主要包括硬件檢測設備和手機App兩部分，二者通過Wi-Fi通信連接。硬件檢測設備主要包括DPV波形生成電路、恒電位電路及微電流檢測模塊;上位機App在安卓環境下開發，主要完成信號采集、數據存儲等任務。

實驗應用實驗室自制的AFB1傳感器，在0.1 fg/ml～100 pg/ml范圍內系統可以對AFB1實現有效檢測。標準溶液中的測試結果與電化學工作站CHI760e相比，最大相對誤差為7.37%。對加入不同濃度AFB1的花生油樣品進行檢測，以CHI760e檢測結果為標準，回收率為96.8%～106%;對發霉程度不同的花生樣品中進行測試，與CHI760e相比，最大相對誤差為7.10%。

本試驗設計的便攜式檢測系統，在農副產品中AFB1的現場快速檢測中具有廣闊的應用前景。

二、基于NB-IoT網絡的兔舍環境實時監測系統

科研機構：北京農學院計算機與信息工程學院、北京市農林科學院質量標準與檢測技術研究所

為滿足兔舍環境監測調控需求，同時擺脫傳統布線網絡局限性，縮減網絡資費、電路元件和控制系統成本，該團隊研究提出一種基于窄帶物聯網的兔舍環境實時監測系統，基于Arduino開發板，使用移遠BC260Y模塊與消息隊列遙測傳輸協議實現網絡連接，利用SGP30、MQ137、5516光敏電阻傳感器等多種傳感器實現兔舍內部聲、光、水、溫、氣五方面實時監測。數據在本地、云端存儲的同時，系統可根據閾值報警，協助創造兔的最佳生存環境。

研究中對比了NB-IoT網絡與Wi-Fi、LoRa等其他網絡的異同，根據物聯網三層架構詳細介紹了系統搭建技術與過程，并系統分析了元器件價格，經核算，整機成本不超過400元。設備在空舍測試中，檢測到CO2濃度為420～440 ppm;MQ系列傳感模組電壓比值穩定于1;溫度處于22～24℃;濕度上下波動10%;日光燈亮滅引起電壓差2.6 V。進行了系統的網絡與能耗測試，通過不同時間、場地、網絡連接方式的對比，驗證了本系統傳輸穩定可靠，能耗合理。

系統使用MQTT通信協議的NB-IoT網絡，平均每秒消息處理量為0.57，每分鐘收發34.2條，上下浮動1條。系統運行時，電壓約為12.5 V，電流約為0.42 A，平均功率為5.3 W。發生通信時，沒有產生額外功耗，適用于實際養殖生產。

該研究可為偏遠或較大規模的養殖監測設備，選取提供設備成本與網絡選擇參考價值。

審核編輯黃宇