智能虫情测报灯介绍

一、仪器定义与学术定位

托普云农智能虫情测报灯（典型型号TPCB系列、TPCB-Ⅰ/Ⅱ/Ⅲ/Ⅳ及AI型，亦称智能虫情监测系统）是由浙江托普云农科技股份有限公司研制的农林害虫自动监测设备。该装置利用昆虫趋光性（Phototaxis）原理，以多波段（紫外—可见光）诱虫光源将夜间活动性趋光害虫诱集入室，经远红外加热致死与烘干后，由振动分散机构对虫体进行单层平铺，工业相机定时采集高清图像并经嵌入式卷积神经网络（CNN）模型自动完成种类鉴别与计数，通过物联网模块将结构化虫情数据上传至植保平台，实现从"诱集—致死—分散—成像—识别—传输—分析"的全流程自动化闭环。其本质是将传统人工灯下查虫、镜下鉴定的经验性调查转化为标准化、数字化、连续化的田间原位监测手段，属农业昆虫学害虫综合治理（IPM）与病虫害测报体系中趋光性害虫种群动态定量监测的关键前端感知终端。

二、测量原理与理论依据

趋光诱集原理：多数夜间活动害虫（鳞翅目蛾类、鞘翅目甲虫、半翅目蝽类等）对特定波段光（尤以365 nm左右紫外光及400–600 nm可见光谱敏感）具正趋光反应；设备采用黑光灯管或LED多波段可调光源，夜间自动开启，依据靶标害虫光谱敏感性匹配最佳诱集波长，白天光控待机。

远红外无害致死与烘干：诱入虫体落入远红外加热仓（分仓控温，短时升至设定温度），使昆虫快速致死同时完成虫体脱水烘干，保持形态特征完整便于后续图像分割识别，避免虫体腐烂粘连影响计数准确性。

振动分散与平铺成像：经处理的虫体落入带振动电机的传送带或旋转托盘，通过高频微振使重叠虫体分离并单层均匀分布，高清工业相机在可控背景光照下垂直俯拍获得无遮挡虫体图像。

深度学习目标检测与分类：采集图像输入预训练的CNN模型（基于百万级标注昆虫图像数据集训练），执行虫体区域候选、轮廓提取、特征向量比对与softmax分类，输出各害虫种类名称、单帧计数、体长估计及时间戳，叠加多时段数据生成日/旬/月发生量序列。

雨虫分离与环境联动：配备雨滴传感器与防雨百叶结构，降雨时自动关闭诱虫光源并启动排水/虫体收集仓切换，雨停后恢复运行；可选配空气温湿度、光照及降雨量传感器同步记录微气象因子，用于虫情—气象关联分析。

三、系统硬件构成

诱虫光源单元：主波长约365 nm黑光灯管或数控多波段LED诱虫灯盘（覆盖紫外至黄绿光），支持单色/复合光模式切换及时段频闪控制，外围设漏斗形集虫漏斗与120°夹角撞击屏引导落虫。

远红外处理仓：上下双层远红外加热板配合隔热腔体，内置NTC温度传感器闭环控温，设可调处理时长与保温延时，出口接虫体导流槽至分散机构。

虫体分散与传送机构：步进电机驱动的传送带或转盘，配偏心振动电机实现虫体单层平铺；接虫盒/转盘按日/旬自动换位收集已拍虫体标本供人工复核。

成像模块：2000万像素级工业CMOS相机配定焦微距镜头，辅以可控LED面光源或环形补光消除环境光干扰，按预设间隔（可调）触发拍照。

环境感知与雨控组件：光敏传感器（昼/夜判别）、雨滴传感器（雨控启停）、防雨百叶及虫雨分离仓；选配空气温湿度、光照强度、降雨量传感器。

主控与通信单元：低功耗嵌入式微处理器或工业PLC，内置边缘AI识别芯片（部分型号支持端侧推理），通过4G/5G/NB-IoT或RJ45以太网将图像、识别结果及环境数据上传至"云农植保在线"平台；支持GPS/北斗定位、远程参数修改（开关灯时间、拍照频率、加热时长）及固件OTA升级。

供电与防护结构：304不锈钢或喷塑钢板防腐蚀外壳（IP65及以上防护等级），配交流220 V市电供电或太阳能光伏+胶体蓄电池独立供电系统，设防雷保护与漏电断路器。

四、可测参数与输出

害虫监测参数：逐次/逐日诱捕害虫种类（如二化螟、稻纵卷叶螟、棉铃虫、草地贪夜蛾、黏虫、褐飞虱等趋光性害虫）及对应个体计数、体长分布估计、发生高峰期日期。

环境协变量（选配）：空气温度、相对湿度、光照强度、降雨量。

输出形式：原始虫体图像、AI标注后识别图像（框显个体及种名）、结构化虫情数据表（CSV/Excel，含时间戳、种名、数量）、种群消长趋势图、超阈值暴发预警推送至Web端或移动端APP；可按日自动更换接虫盒保留物理标本供镜检复核。

五、仪器功能特征

1、整体结构采用304不锈钢，智能测报灯采用光、电、数控，远程自动控制及识别计数、雨虫分离技术，有防雨百叶，超大防雨棚，下雨天可以正常工作，正常捕虫；

2、智能型虫情测报灯内置2000W高清工业摄像机。可远程设置工作模式，通过PC云端及手机APP端能远程自动拍照和手动拍照，7寸工业彩色手触摸屏显示与操作，安卓系统智能控制。全中文液晶显示，可分时段设置和控制，自动拍照和手动拍照均可；

3、设有图像采集设备，可通过摄像头实时采集传送带上的虫子情况，通过网页端的识别功能进行识别计数，也可通过平台远程进行拍照和工作模式更改等设置；

4、自动拍照：智能测报灯可调时段拍照，拍照可调频率区间≥〔10min,3h〕/张；

5、自动识别：自动识别测报系统，应能识别包括但不限于褐飞虱、白背飞虱、稻纵卷叶螟、二化螟和大螟等水稻主要害虫。其中白背飞虱的识别准确率≥85%，稻纵卷叶螟、二化螟和大螟的识别准确率≥90%；

6、自动计数：智能测报灯自动计数和灯下人工计数的动态趋势拟合度≥0.90；

7、自动传输：自动上传监测图片数据。数据实时传输，上传速度应≥1M/s；

8、远程查询监控：可实现在电脑端和手机端远程监控平台对虫情自动采集系统的控制，包括但不限于指令发布执行、系统参数设置和采集信息的查询分析等；

9、图像处理：可实现对拍摄画面的图像处理，包括但不限于画面分割、切换处理及保存等功能。图片保存质量应满足虫体人工手动计数的识别需求；

10、内置GPS定位功能，虫情测报灯可在地图中查看设备站点等数据。在PC云端地图中查看设备站点等数据，设备被盗可追踪；

11、设备也可以远程手动控制换位、诱虫灯开启、加热管通断、杀虫仓和烘干仓清空、震动电机开关、传送带开关等功能；

12、虫子分散平铺机构，通过振动将虫体均匀洒落平铺在传送带上使虫子可以均匀，传送带准确将虫体运输到拍照区域内，保证每一个虫子特征都可以被拍的清楚，为自动识别及人工矫正打好基础；

13、高温加热虫体处理仓温度控制：工作温度最高达85±5℃，处理温度分仓位任意可调，上下两层远红外虫体处理仓，更有效地完成杀虫和烘干工作。高温加热虫体处理致死率不小于98%，虫体完整率不小于95%；

14、光控控制：晚上自动开灯运行，白天自动关灯（待机），在夜间工作状态下，不受瞬间强光照射改变工作状态。

15、时段控制：根据靶标害虫生活习性规律，设定工作时间段；

16、大小虫子识别过滤：捕捉口外围设有滤网，防止非目标体大虫子进入机器内部，影响小虫子自动识别；

17、虫雨仓结构：将雨水自动排出，能有效将雨虫分离，使箱体内无积水；

18、雨控装置：可按外界天气变化自动控制设备工作；

19、防雷装置：能够有效防止雷击。

六、主要应用领域

农作物害虫测报与预警：水稻（二化螟、稻纵卷叶螟、褐飞虱）、小麦（黏虫、麦蚜伴生蛾类）、玉米（亚洲玉米螟、草地贪夜蛾）、棉花（棉铃虫、红铃虫）等主栽作物区设立固定监测点，积累害虫季节消长数据与迁飞峰期记录，为省级病虫测报网提供标准化数据源。

昆虫生态学与种群动态研究：定点长期监测特定生境中趋光性昆虫群落组成年度变化、优势种更替及环境因子驱动机制，构建生命表与发生预测模型。

IPM决策支持与精准施药指导：依据实时虫情阈值触发早期预警，指导适时适量用药，减少广谱杀虫剂盲目施用。

林业与园林害虫监测：松毛虫、美国白蛾、刺蛾类等林业害虫的林区固定点位监测。

高校与科研院所教学实训：植物保护学专业中演示昆虫趋光性原理、自动测报技术及图像识别在昆虫学中的应用。

七、学术使用注意事项

布设时应选择田块开阔、远离强光源与高大遮挡物处，灯高通常距地面1.5–2.0 m使诱集光场不受作物冠层过度遮蔽，同批次比较研究中各监测点光源类型、高度、开灯时段须统一。注意定期（通常每旬或按月）人工镜检接虫盒内样本以校验AI识别结果，记录误识率与漏识率并在数据分析中说明；新迁入区罕见害虫若未纳入训练集可能被判为"未识别"，需人工补录。远红外仓温度与处理时间应按说明书定期校准，防止因温控漂移导致虫体碳化破碎影响识别。长期野外使用须清理撞击屏蛛网、检查诱虫光源衰减情况及雨控传感器灵敏度。发表成果中应注明设备型号、诱虫光源波长/类型、灯高、开灯时段、识别算法版本及人工校验比例，以保证实验可重现性。

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