基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统及其方法

技术领域

本发明涉及好氧发酵技术领域，尤其涉及一种基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统及其方法。

背景技术

目前，我国的畜禽养殖废弃物年产出量可达40亿吨，秸秆年可收集量大约为9亿吨。丰富的畜禽粪便以及农业废弃物资源不加以利用处理将会造成严重的环境污染问题以及巨大的资源浪费。好氧堆肥作为实现这类有机废弃物无害化、减量化和资源化的重要方式，在日益增长的畜禽养殖废弃物以及农业废弃物资源的背景下，其规模不断增大。毋庸置疑的是规模化好氧堆肥能够大大提高这类废弃物资源利用效率，但现实生产中也会存在诸多问题：实际规模化堆肥过程中堆肥初始物料会存在时空差异，同一厂区的不同批次原料来源和停留时间不同，往往致使堆体尺寸大小不一。现实生产中常常根据经验来管理规模化堆肥发酵过程，很难稳定的堆肥品质和发酵质量。

发明内容

本发明提供一种基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统及其方法，旨在实现对堆肥过程的低碳绿色生产管理。

第一方面，本发明提供一种基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统包括：堆肥物料预处理装置和堆肥发酵装置；

所述堆肥物料预处理装置的内部设置有破碎电机，所述堆肥物料预处理装置的一侧设置有物料输送管道；

所述破碎电机用于驱动破碎装置，所述破碎装置运行时，对初始物料进行搅拌及对物料进行切割，并将切割后的待处理物料通过所述物料输送管道从所述堆肥物料预处理装置输送至所述堆肥发酵装置。

在一个实施例中，所述堆肥发酵装置的内部设置有第一堆体尺寸识别相机和第二堆体尺寸识别相机；所述第一堆体尺寸识别相机和所述第二堆体尺寸识别相机，分别与上位机电性连接。

所述堆肥发酵装置的顶部设置有自动卷膜机，用于将功能膜覆盖在所述堆肥发酵装置上；所述自动卷膜机与控制器电性连接。

所述堆肥发酵装置内部设置有第一活动挡板、第二活动挡板和挡板驱动电机；

所述第一活动挡板和所述第二活动挡板由所述挡板驱动电机驱动，所述挡板驱动电机与控制器电性连接。

所述堆肥发酵装置内部设置有堆肥发酵进程识别相机，所述堆肥发酵进程识别相机与上位机电性连接。

所述堆肥发酵装置外部设置有近红外光谱仪，所述近红外光谱仪设置有近红外传感器，所述近红外光谱仪与上位机通过有线连接方式进行连接。

所述堆肥发酵装置外部设置有控制器，所述控制器内部设置有通讯模块，所述控制器通过所述通讯模块与上位机通讯连接。

所述堆肥发酵装置下方铺设有多个通风管道，所述通风管道与风机相接，所述风机与控制器电性连接；

所述通风管道设置有控制阀门，所述控制阀门与控制器电性连接。

第二方面，本发明提供一种基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法，应用于第一方面所述的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统，包括：

基于破碎电机驱动破碎装置对堆肥物料预处理装置内的物料进行切割，并通过物料输送管道将切割后的待处理物料从所述堆肥物料预处理装置输送至堆肥发酵装置；

控制挡板驱动电机驱动活动挡板对所述待处理物料进行预设形状规则化处理，得到物料堆体；

控制堆体尺寸识别相机采集所述物料堆体两相邻侧的第一图像信息，并对所述第一图像信息进行两次二维的层次尺寸识别，得到所述物料堆体的第一堆体尺寸；

根据所述第一堆体尺寸，结合模拟出的第二堆体尺寸与发酵通风情况关系模型，确定出实际堆体的发酵最优通风情况；

将所述发酵最优通风情况发送至控制器，以所述控制器控制管道上的控制阀门的通断调控已铺设管道系统的管道通风情况。

在一实施例中，所述基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法还包括：

控制自动卷膜机将功能膜覆盖在堆肥发酵装置上进行发酵，并控制堆肥发酵进程识别相机采集所述物料堆体在发酵过程中的第二图像信息，以及控制近红外光谱仪通过近红外传感器采集所述物料堆体在发酵过程中的物质光谱信息；

基于所述物质光谱信息与预先获得的化学测量值，建立化学成分定标模型，并通过所述定标模型对堆肥过程的关键参数实时检测；

基于预先建立的堆肥进程与关键参数间关系的模型，结合所述第二图像信息进行分析，得到堆体当前的发酵情况，并通过所述发酵情况对发酵进程进行实时检测；

结合预先建立的堆肥发酵不同进程，与堆肥过程中温度、氧气间的关系模型，得到堆体当前的最佳温度和最佳氧气含量的策略，并将所述策略发送至所述控制器，以所述控制器基于所述策略产生控制信息，控制风机调节堆体的温度和氧气浓度；预先建立的堆肥发酵不同进程是基于预先建立的判定堆体发酵效果的好氧堆肥模型得到的。

第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第二方面所述基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法。

第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第二方面所述基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法。

第五方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第二方面所述基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法。

本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统及其方法，该系统包括堆肥物料预处理装置和堆肥发酵装置；堆肥物料预处理装置的内部设置有破碎电机，堆肥物料预处理装置的一侧设置有物料输送管道；破碎电机用于驱动破碎装置，破碎装置运行时，对初始物料进行搅拌及对物料进行切割，并将切割后的待处理物料通过物料输送管道从堆肥物料预处理装置输送至堆肥发酵装置。在堆肥生产管理的过程中，基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统能够获取堆肥相关数据信息，进而通过建模分析采集到的数据来管理堆肥过程，解决了因厂区物料来源体量、种类和原料品质的差异，导致同一厂区的堆体尺寸大小、发酵情况不一，而需要根据经验管理规模化堆肥发酵过程，很难稳定的堆肥品质和发酵质量的问题，实现了对堆肥过程的低碳绿色生产管理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统的结构示意图之一；

图2是本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统的结构示意图之二；

图3是本发明提供的堆肥生产管理控制原理图；

图4是本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法的流程示意图之一；

图5是本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法的流程示意图之二。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些数据下，可以以不同于此处的顺序完成所示出或描述的步骤。

参照图1，图1是本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统的结构示意图之一。

本发明实施例提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统包括堆肥物料预处理装置和堆肥发酵装置；

所述堆肥物料预处理装置的内部设置有破碎电机，所述堆肥物料预处理装置的一侧设置有物料输送管道；

所述破碎电机用于驱动破碎装置，所述破碎装置运行时，对初始物料进行搅拌及对物料进行切割，并将切割后的待处理物料通过所述物料输送管道从所述堆肥物料预处理装置输送至所述堆肥发酵装置。

具体地，本发明实施例提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统包括了堆肥物料预处理装置1和堆肥发酵装置6，堆肥物料预处理装置1可以理解为一种堆肥物料预处理仓，堆肥发酵装置6可以理解为一种堆肥发酵池，即包括堆肥物料预处理仓和堆肥发酵池。

进一步地，堆肥物料预处理装置1的内部设置有破碎电机2，堆肥物料预处理装置2的一侧设置有物料输送管道3，物料输送管道3的一端与堆肥物料预处理装置1连接，物料输送管道3的另一端与堆肥发酵装置6连接。

进一步地，在堆肥生产管理过程中，破碎电机2驱动破碎装置，破碎装置在破碎电机2驱动下开始运行。破碎装置在运行时，对堆肥物料预处理装置1中的初始物料进行搅拌，同时，破碎装置还对堆肥物料预处理装置1中的物料进行切割。

进一步地，破碎装置将切割后的待处理物料通过物料输送管道3从堆肥物料预处理装置1输送至堆肥发酵装置6。

进一步地，参照图2，图2是本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统的结构示意图之二。堆肥发酵装置6的内部设置有第一堆体尺寸识别相机4和第二堆体尺寸识别相机5。第一堆体尺寸识别相机4和第二堆体尺寸识别相机5，分别与上位机电性连接。在一实施例中，待处理物料从堆肥物料预处理装置1进入到堆肥发酵装置6后，第一堆体尺寸识别相机4和第二堆体尺寸识别相机5，对待处理物料被形状规则化处理后的堆体两相邻侧进行图像采集。因此，通过堆体尺寸识别相机能更加准确地采集到堆体两相邻侧的图像。

进一步地，堆肥发酵装置6外部设置有控制器8，控制器8内部设置有通讯模块，控制器8通过通讯模块与上位机通讯连接。在一实施例中，控制器8连接有多个设备，设备包括但不限制于挡板驱动电机、风机、自动卷膜机和控制阀门，因此，控制器8可以控制挡板驱动电机、风机、自动卷膜机和控制阀门的运行状态。因此，通过控制器能够更加准确地控制各个设备的运行状态。

进一步地，堆肥发酵装置6的顶部设置有自动卷膜机13，自动卷膜机13可将功能膜7覆盖在堆肥发酵装置6上，自动卷膜机13与控制器8电性连接。在一实施例中，堆肥需要发酵时，自动卷膜机13将功能膜7覆盖在堆肥发酵装置6上。因此，通过自动卷膜机能够更好地将功能膜覆盖在堆肥发酵装置上，使得堆肥发酵效果更好。

进一步地，堆肥发酵装置6内部设置有第一活动挡板10、第二活动挡板11和挡板驱动电机14。第一活动挡板10和第二活动挡板11由挡板驱动电机14驱动，挡板驱动电机14与控制器8电性连接。在一实施例中，待处理物料从堆肥物料预处理装置1进入到堆肥发酵装置6后，在挡板驱动电机14驱动下，第一活动挡板10和第二活动挡板11对待处理物料进行形状规则化处理，本实施例中的形状规则化处理为堆体规则化处理，因此，待处理物料在第一活动挡板10和第二活动挡板11处理后，得到待处理物料的堆体。因此，通过活动挡板能够更好地形状规则化处理出待处理物料的堆体。

进一步地，堆肥发酵装置6内部设置有堆肥发酵进程识别相机16，堆肥发酵进程识别相机16与上位机电性连接。在一实施例中，堆肥发酵过程中，堆肥发酵进程识别相机16每间隔预设时长对待处理物料的堆体进行图像采集，预设时长根据根据实际情况设定。进一步地，堆肥发酵装置6外部设置有近红外光谱仪15，近红外光谱仪15设置有近红外传感器12，近红外光谱仪15与上位机通过有线连接方式进行连接，其中，有线连接方式可为通用串行数据线连接方式(Universal Serial Bus，USB)。在一实施例中，堆肥发酵过程中，近红外光谱仪15通过近红外传感器12每间隔预设时长对待处理物料的堆体进行光谱采集，预设时长根据根据实际情况设定。因此，通过图像处理以及近红外检测技术来实现对堆体的实时检测，可简化或替代堆肥过程温度、氧气传感器的应用，提高堆肥发酵系统的智能化水平以及堆肥发酵效率。

进一步地，堆肥发酵装置6下方铺设有多个通风管道，通风管道与风机9相接，风机9与控制器8电性连接。通风管道设置有控制阀门，控制阀门与控制器8电性连接。在一实施例中，控制器8接收上位机发送的最佳温度和最佳氧气含量的方案，根据改方案产生控制信息，通过控制信息控制风机9达到调节堆体的温度和氧气浓度的目的。因此，通过通风管道与风机能够更好地调节堆体的温度和氧气浓度。

进一步地，参照图3，图3是本发明提供的堆肥生产管理控制原理图，堆体尺寸识别相机、堆肥发酵进程识别相机和近红外光谱仪，分别与上位机连接。

进一步地，上位机通过通讯模块与控制器通讯连接，挡板驱动电机、风机、自动卷膜机和控制阀门，分别与控制器连接。

因此，上位机可控制堆体尺寸识别相机对待处理物料被形状规则化处理后得到的堆体两相邻侧进行图像采集。进一步地，上位机可控制堆肥发酵进程识别相机对待处理物料的堆体进行图像采集。进一步地，上位机可控制近红外光谱仪对待处理物料的堆体进行光谱采集。

进一步地，控制器可以控制挡板驱动电机、风机、自动卷膜机和控制阀门的运行状态。

本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统，该系统包括堆肥物料预处理装置和堆肥发酵装置；堆肥物料预处理装置的内部设置有破碎电机，堆肥物料预处理装置的一侧设置有物料输送管道；破碎电机用于驱动破碎装置，破碎装置运行时，对初始物料进行搅拌及对物料进行切割，并将切割后的待处理物料通过物料输送管道从堆肥物料预处理装置输送至堆肥发酵装置。在规模化覆膜堆肥生产管理的过程中，基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统能够获取堆肥相关数据信息，进而通过建模分析采集到的数据来管理堆肥过程，解决了因厂区物料来源体量、种类和原料品质的差异，导致同一厂区的堆体尺寸大小、发酵情况不一，而需要根据经验管理规模化堆肥发酵过程，很难稳定的堆肥品质和发酵质量的问题，实现了对堆肥过程的低碳绿色生产管理。

进一步地，参照图4所示，图4是本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法的流程示意图之一，基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法包括：

步骤101，基于破碎电机驱动破碎装置对堆肥物料预处理装置内的物料进行切割，并通过物料输送管道将切割后的待处理物料从所述堆肥物料预处理装置输送至堆肥发酵装置；

步骤102，控制挡板驱动电机驱动活动挡板对所述待处理物料进行预设形状规则化处理，得到物料堆体；

步骤103，控制堆体尺寸识别相机采集所述物料堆体两相邻侧的第一图像信息，并对所述第一图像信息进行两次二维的层次尺寸识别，得到所述物料堆体的第一堆体尺寸；

步骤104，根据所述第一堆体尺寸，结合模拟出的第二堆体尺寸与发酵通风情况关系模型，确定出实际堆体的发酵最优通风情况；

步骤105，将所述发酵最优通风情况发送至控制器，以控制器控制管道上的控制阀门的通断调控已铺设管道系统的管道通风情况。

需要说明的是，本发明实施例提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法应用于基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统中，基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理系统包括堆肥物料预处理装置和堆肥发酵装置，堆肥物料预处理装置的内部设置有破碎电机，堆肥物料预处理装置的一侧设置有物料输送管道，物料输送管道的一端与堆肥物料预处理装置连接，物料输送管道的另一端与堆肥发酵装置连接。

进一步地，堆肥发酵装置中配备有第一堆体尺寸识别相机、第二堆体尺寸识别相机、功能膜、控制器、风机、第一活动挡板、第二活动挡板、近红外传感器、自动卷膜机、挡板驱动电机、近红外光谱仪、堆肥发酵进程识别相机。

进一步地，第一堆体尺寸识别相机、第二堆体尺寸识别相机、堆肥发酵进程识别相机和近红外光谱仪，分别与上位机连接。

进一步地，上位机通过通讯模块与控制器通讯连接，挡板驱动电机、风机、自动卷膜机和控制阀门，分别与控制器连接。

具体地，破碎电机驱动驱动破碎装置，对堆肥物料预处理装置内的物料进行机械切割，并在切割处理完成后，通过物料输送管道将切割后的待处理物料从堆肥物料预处理装置输送至堆肥发酵装置。

进一步地，待处理物料进入堆肥发酵装置后，挡板驱动电机驱动第一活动挡板和第二活动挡板对待处理物料进行预设形状规则化处理，本发明实施例中的预设形状规则为堆体规则，因此可以理解为，挡板驱动电机驱动第一活动挡板和第二活动挡板对待处理物料进行堆体规则化处理，得到物料堆体。

进一步地，第一堆体尺寸识别相机和第二堆体尺寸识别相机采集物料堆体两相邻侧的第一图像信息，并将第一图像信息发送至上位机。上位机接收到第一图像信息后，对第一图像信息进行两次二维的层次尺寸识别，得到物料堆体的第一堆体尺寸，其中，堆体尺寸包括但不限制于堆体的长度、宽度和高度。

因此可以理解为，位机接对第一图像信息进行两次二维的层次尺寸识别，得到物料堆体的长度、宽度和高度。

进一步地，上位机根据得到的第一堆体尺寸，结合算法模拟出的第二堆体尺寸与发酵通风情况关系模型，确定出实际堆体的发酵最优通风情况。进一步地，上位机通过通讯模块将发酵最优通风情况发送至控制器。控制器接收到发酵最优通风情况后，根据发酵最优通风情况控制管道上面的控制阀门的通断来调控已铺设管道系统的具体管道通风情况，具体管道通风情况包括了通风管道的个数和底部曝气的范围。需要说明的是，发酵过程中通过通风管道和风机相连给池内物料提供氧气以及调节堆体温度。

本发明实施例在规模化覆膜堆肥生产管理的过程中，基于破碎电机驱动破碎装置对堆肥物料预处理装置内的物料进行切割，并通过物料输送管道将切割后的待处理物料从堆肥物料预处理装置输送至堆肥发酵装置；控制挡板驱动电机驱动活动挡板对待处理物料进行预设形状规则化处理，得到物料堆体；控制堆体尺寸识别相机采集物料堆体两相邻侧的第一图像信息，并对第一图像信息进行两次二维的层次尺寸识别，得到物料堆体的第一堆体尺寸；根据第一堆体尺寸，结合模拟出的第二堆体尺寸与发酵通风情况关系模型，确定出实际堆体的发酵最优通风情况；将发酵最优通风情况发送至控制器，以控制器控制管道上的控制阀门的通断调控已铺设管道系统的管道通风情况。

在堆肥生产管理的过程中，能够获取堆肥相关数据信息，进而通过建模分析采集到的数据来管理堆肥过程，解决了因厂区物料来源体量、种类和原料品质的差异，导致同一厂区的堆体尺寸大小、发酵情况不一，而需要根据经验管理规模化堆肥发酵过程，很难稳定的堆肥品质和发酵质量的问题，实现了对堆肥过程的低碳绿色生产管理。

参照图5所示，图5是本发明提供的基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法的流程示意图之二，基于智能识别的规模化覆膜堆肥生产管理方法还包括：

步骤106，控制自动卷膜机将功能膜覆盖在堆肥发酵装置上进行发酵，并控制堆肥发酵进程识别相机采集所述物料堆体在发酵过程中的第二图像信息，以及控制近红外光谱仪通过近红外传感器采集所述物料堆体在发酵过程中的物质光谱信息；

步骤107，基于所述物质光谱信息与预先获得的化学测量值，建立化学成分定标模型，并通过所述定标模型对堆肥过程的关键参数实时检测；

步骤108，基于预先建立的堆肥进程与关键参数间关系的模型，结合所述第二图像信息进行分析，得到堆体当前的发酵情况，并通过所述发酵情况对发酵进程进行实时检测；

步骤109，结合预先建立的堆肥发酵不同进程，与堆肥过程中温度、氧气间的关系模型，得到堆体当前的最佳温度和最佳氧气含量的策略，并将策略发送至所述控制器，以控制器基于所述策略产生控制信息，控制风机调节堆体的温度和氧气浓度；预先建立的堆肥发酵不同进程是基于预先建立的判定堆体发酵效果的好氧堆肥模型得到的。

具体地，在堆肥需要发酵时，自动卷膜机将功能膜覆盖在堆肥发酵装置上进行发酵。需要说明的是，功能膜覆盖在堆肥发酵装置上之后，堆肥发酵装置中的物料堆体开始发酵。

进一步地，在堆肥发酵的过程中，堆肥发酵进程识别相机间隔预设时长采集一次物料堆体在发酵过程中的第二图像信息，其中，预设时长根据实际情况设定，在一实施例中，预设时长为10秒，因此可以理解为，堆肥发酵进程识别相机每间隔16秒都会采集一次物料堆体在发酵过程中的第二图像信息。

进一步地，在堆肥发酵的过程中，近红外光谱仪通过近红外传感器间隔预设时长采集一次物料堆体在发酵过程中的物质光谱信息，其中，预设时长根据实际情况设定，在一实施例中，预设时长为10秒，因此可以理解为，近红外光谱仪通过近红外传感器每间隔10秒采集一次物料堆体在发酵过程中的物质光谱信息。

需要说明的是，本发明采用图像处理以及近红外检测技术来实现对堆体的实时检测，可简化或替代堆肥过程温度、氧气传感器的应用，提高堆肥发酵系统的智能化水平以及堆肥发酵效率。

进一步地，上位机根据近红外光谱仪采集到的物质光谱信息，与实验室分析方法预先获得的化学测量值，建立化学成分定标模型。进一步地，上位机根据化学成分定标模型对堆肥过程的关键参数实时检测，其中，关键参数包括但不限制于含水率、pH值、电导率、有机质含量、总碳含量、总氮含量和碳氮比。因此可以理解为，上位机根据化学成分定标模型对堆肥过程的含水率、pH值、电导率、有机质含量、总碳含量、总氮含量和碳氮比进行实时检测。

需要说明的是，化学成分定标模型是事先建立的：即从事先进行堆肥，然后按时取样，所取的样品一部分通过仪器进行化学分析得到所取样品的关键参数，还有一部分样品是通过近红外光谱仪进行光谱分析。然后基于上述得到的数据，再建立光谱信息与关键参数之间的关系。也就是说，建立化学成分定标模型之后，不需要再去取样，然后放在实验室通过特定仪器分析其化学参数。在堆肥过程中，通过近红外光谱仪所收集到的光谱信息，然后通过事先建立的化学成分定标模型，通过上位机的分析模块可以直接分析出来，得到关键参数信息，同时还需要建立关键参数何堆肥进程间的模型，得到堆肥进程信息。

进一步地，上位机根据预先建立的堆肥进程与关键参数间关系的模型，结合堆肥发酵进程识别相机采集到的第二图像信息进行分析，得到堆体当前的发酵情况。进一步地，上位机通过发酵情况对发酵进程进行实时检测。

需要说明的是，结合第二图像信息分析具体实现为：对于某种特定的堆肥物料，事先对这种物料整个堆肥过程进行图像采集(如通过摄像头)，采用图像处理的方法就是对所采集的图像信息进行总结分类(如利用机器视觉+图像处理技术)，从而可以得到一个能通过分析摄像头所采集到的图像信息来确定发酵进程的模型。进一步地，实际堆肥过程中，只需要通过摄像头采集图像信息，然后再通过上位机的分析模块结合我们所建的堆肥进程与关键参数间关系的模型对所采集的图像进行分析，即可得到所采集图片目前的堆肥进程。

进一步地，对堆肥进程最终的判断是综合分析近红外光谱信息+分析摄像头所采集的图像信息(即分析两个信息任何一个，都能得到目前的堆肥进程)，因此，上位机能够综合这两个信息分析结果，提高我们对堆肥进程分析精度。

进一步地，上位机根据预先建立的判定堆体发酵效果的好氧堆肥模型，得到预先建立的堆肥发酵不同进程。

进一步地，上位机结合预先建立的堆肥发酵不同进程，与堆肥过程中温度、氧气间的关系模型，得到堆体当前的最佳温度和最佳氧气含量的策略，并将策略发送至控制器。

进一步地，控制器接收到堆体当前的最佳温度和最佳氧气含量的策略后，根据策略产生控制信息，并通过控制信息控制风机调节堆体的温度和氧气浓度。

本发明实施例在规模化覆膜堆肥生产管理的过程中，能够获取堆肥相关数据信息，进而通过建模分析采集到的数据来管理堆肥过程，解决了因厂区物料来源体量、种类和原料品质的差异，导致同一厂区的堆体尺寸大小、发酵情况不一，而需要根据经验管理规模化堆肥发酵过程，很难稳定的堆肥品质和发酵质量的问题，实现了对堆肥过程的低碳绿色生产管理。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。