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病虫测报灯

产品型号:TPCB-III-C 7.0plus
产品概况:病虫测报灯是通过病虫的趋光性原理进行有效的病虫测报、诱杀。具备远程传输、拍照、计数、自动识别等功能。该测报灯是一款广泛应用于:农业、林业、牧业、蔬菜、烟草、茶叶、药材、园林、果园、城镇绿化、检疫等领域的测报灯。

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    一、病虫测报灯先容


    TPCB-III-C 7.0plus病虫测报灯是新一代图像式病虫害监测设备,因其可以拍照记录分析虫体情况,仪器采用直流供电,具备远程传输、拍照、计数、自动识别等功能。

    病虫测报灯也是利用现代光、电、数控集成技术,实现虫体远红外自动处理、传送带配合运输、整灯自动运行。病虫测报灯能在无人监管的情况下,自动完成诱虫、杀虫、虫体分散、拍照、运输、收集、排水作业,并实时将环境气象和虫害情况上传到指定托普智慧农业云平台,在网页端显示识别的虫子种类及数量,根据识别的结果,对虫害的发生与发展进行分析和预测,为现代农业提供服务,满足病虫预测预报及标本采集的需要。目前病虫测报灯的App可自动识别的虫子共褐飞虱、白背飞虱、大螟、稻纵卷叶螟等虫体。


    二、病虫测报灯应用领域


    病虫测报灯适用领域:农业、林业、牧业、蔬菜、烟草、茶叶、药材、园林、果园、城镇绿化、检疫等。


    三、病虫测报灯功能特点


    1、整体结构采用304不锈钢,采用光、电、数控技术,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、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: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:仪器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实行、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,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。


    四、病虫测报灯技术参数


    交流供电:AC220V

    太阳能供电:DC12V,电池100Ah,太阳能板320W

    网络:有限光纤/无线网桥/4G路由器


    五、病虫测报灯型号区别


     型号区别

     功能区别

     TPCB-II-C 7.0plus

     2000万像素摄像头,交流供电,标配识别119种虫体。

     TPCB-III-C 7.0plus

     2000万像素摄像头,直流供电,标配识别119种虫体。


    六、病虫测报灯数据分析平台


    虫情数据分析虫子种类及数量分析


    更新日期:2024-4-8

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