一、儀器定義與學術定位

托普云農智能蟲情測報燈（典型型號TPCB系列、TPCB-Ⅰ/Ⅱ/Ⅲ/Ⅳ及AI型，亦稱智能蟲情監測系統）是由浙江托普云農科技股份有限公司研制的農林害蟲自動監測設備。該裝置利用昆蟲趨光性（Phototaxis）原理，以多波段（紫外—可見光）誘蟲光源將夜間活動性趨光害蟲誘集入室，經遠紅外加熱致死與烘干后，由振動分散機構對蟲體進行單層平鋪，工業相機定時采集高清圖像并經嵌入式卷積神經網絡（CNN）模型自動完成種類鑒別與計數，通過物聯網模塊將結構化蟲情數據上傳至植保平臺，實現從"誘集—致死—分散—成像—識別—傳輸—分析"的全流程自動化閉環。其本質是將傳統人工燈下查蟲、鏡下鑒定的經驗性調查轉化為標準化、數字化、連續化的田間原位監測手段，屬農業昆蟲學害蟲綜合治理（IPM）與病蟲害測報體系中趨光性害蟲種群動態定量監測的關鍵前端感知終端。

二、測量原理與理論依據

趨光誘集原理：多數夜間活動害蟲（鱗翅目蛾類、鞘翅目甲蟲、半翅目蝽類等）對特定波段光（尤以365 nm左右紫外光及400–600 nm可見光譜敏感）具正趨光反應；設備采用黑光燈管或LED多波段可調光源，夜間自動開啟，依據靶標害蟲光譜敏感性匹配最佳誘集波長，白天光控待機。

遠紅外無害致死與烘干：誘入蟲體落入遠紅外加熱倉（分倉控溫，短時升至設定溫度），使昆蟲快速致死同時完成蟲體脫水烘干，保持形態特征完整便于后續圖像分割識別，避免蟲體腐爛粘連影響計數準確性。

振動分散與平鋪成像：經處理的蟲體落入帶振動電機的傳送帶或旋轉托盤，通過高頻微振使重疊蟲體分離并單層均勻分布，高清工業相機在可控背景光照下垂直俯拍獲得無遮擋蟲體圖像。

深度學習目標檢測與分類：采集圖像輸入預訓練的CNN模型（基于百萬級標注昆蟲圖像數據集訓練），執行蟲體區域候選、輪廓提取、特征向量比對與softmax分類，輸出各害蟲種類名稱、單幀計數、體長估計及時間戳，疊加多時段數據生成日/旬/月發生量序列。

雨蟲分離與環境聯動：配備雨滴傳感器與防雨百葉結構，降雨時自動關閉誘蟲光源并啟動排水/蟲體收集倉切換，雨停后恢復運行；可選配空氣溫濕度、光照及降雨量傳感器同步記錄微氣象因子，用于蟲情—氣象關聯分析。

三、系統硬件構成

誘蟲光源單元：主波長約365 nm黑光燈管或數控多波段LED誘蟲燈盤（覆蓋紫外至黃綠光），支持單色/復合光模式切換及時段頻閃控制，外圍設漏斗形集蟲漏斗與120°夾角撞擊屏引導落蟲。

遠紅外處理倉：上下雙層遠紅外加熱板配合隔熱腔體，內置NTC溫度傳感器閉環控溫，設可調處理時長與保溫延時，出口接蟲體導流槽至分散機構。

蟲體分散與傳送機構：步進電機驅動的傳送帶或轉盤，配偏心振動電機實現蟲體單層平鋪；接蟲盒/轉盤按日/旬自動換位收集已拍蟲體標本供人工復核。

成像模塊：2000萬像素級工業CMOS相機配定焦微距鏡頭，輔以可控LED面光源或環形補光消除環境光干擾，按預設間隔（可調）觸發拍照。

環境感知與雨控組件：光敏傳感器（晝/夜判別）、雨滴傳感器（雨控啟停）、防雨百葉及蟲雨分離倉；選配空氣溫濕度、光照強度、降雨量傳感器。

主控與通信單元：低功耗嵌入式微處理器或工業PLC，內置邊緣AI識別芯片（部分型號支持端側推理），通過4G/5G/NB-IoT或RJ45以太網將圖像、識別結果及環境數據上傳至"云農植保在線"平臺；支持GPS/北斗定位、遠程參數修改（開關燈時間、拍照頻率、加熱時長）及固件OTA升級。

供電與防護結構：304不銹鋼或噴塑鋼板防腐蝕外殼（IP65及以上防護等級），配交流220 V市電供電或太陽能光伏+膠體蓄電池獨立供電系統，設防雷保護與漏電斷路器。

四、可測參數與輸出

害蟲監測參數：逐次/逐日誘捕害蟲種類（如二化螟、稻縱卷葉螟、棉鈴蟲、草地貪夜蛾、黏蟲、褐飛虱等趨光性害蟲）及對應個體計數、體長分布估計、發生高峰期日期。

環境協變量（選配）：空氣溫度、相對濕度、光照強度、降雨量。

輸出形式：原始蟲體圖像、AI標注后識別圖像（框顯個體及種名）、結構化蟲情數據表（CSV/Excel，含時間戳、種名、數量）、種群消長趨勢圖、超閾值暴發預警推送至Web端或移動端APP；可按日自動更換接蟲盒保留物理標本供鏡檢復核。

五、儀器功能特征

1、整體結構采用304不銹鋼，智能測報燈采用光、電、數控，遠程自動控制及識別計數、雨蟲分離技術，有防雨百葉，超大防雨棚，下雨天可以正常工作，正常捕蟲；

2、智能型蟲情測報燈內置2000W高清工業攝像機。可遠程設置工作模式，通過PC云端及手機APP端能遠程自動拍照和手動拍照，7寸工業彩色手觸摸屏顯示與操作，安卓系統智能控制。全中文液晶顯示，可分時段設置和控制，自動拍照和手動拍照均可；

3、設有圖像采集設備，可通過攝像頭實時采集傳送帶上的蟲子情況，通過網頁端的識別功能進行識別計數，也可通過平臺遠程進行拍照和工作模式更改等設置；

4、自動拍照：智能測報燈可調時段拍照，拍照可調頻率區間≥〔10min,3h〕/張；

5、自動識別：自動識別測報系統，應能識別包括但不限于褐飛虱、白背飛虱、稻縱卷葉螟、二化螟和大螟等水稻主要害蟲。其中白背飛虱的識別準確率≥85%，稻縱卷葉螟、二化螟和大螟的識別準確率≥90%；

6、自動計數：智能測報燈自動計數和燈下人工計數的動態趨勢擬合度≥0.90；

7、自動傳輸：自動上傳監測圖片數據。數據實時傳輸，上傳速度應≥1M/s；

8、遠程查詢監控：可實現在電腦端和手機端遠程監控平臺對蟲情自動采集系統的控制，包括但不限于指令發布執行、系統參數設置和采集信息的查詢分析等；

9、圖像處理：可實現對拍攝畫面的圖像處理，包括但不限于畫面分割、切換處理及保存等功能。圖片保存質量應滿足蟲體人工手動計數的識別需求；

10、內置GPS定位功能，蟲情測報燈可在地圖中查看設備站點等數據。在PC云端地圖中查看設備站點等數據，設備被盜可追蹤；

11、設備也可以遠程手動控制換位、誘蟲燈開啟、加熱管通斷、殺蟲倉和烘干倉清空、震動電機開關、傳送帶開關等功能；

12、蟲子分散平鋪機構，通過振動將蟲體均勻灑落平鋪在傳送帶上使蟲子可以均勻，傳送帶準確將蟲體運輸到拍照區域內，保證每一個蟲子特征都可以被拍的清楚，為自動識別及人工矯正打好基礎；

13、高溫加熱蟲體處理倉溫度控制：工作溫度最高達85±5℃，處理溫度分倉位任意可調，上下兩層遠紅外蟲體處理倉，更有效地完成殺蟲和烘干工作。高溫加熱蟲體處理致死率不小于98%，蟲體完整率不小于95%；

14、光控控制：晚上自動開燈運行，白天自動關燈（待機），在夜間工作狀態下，不受瞬間強光照射改變工作狀態。

15、時段控制：根據靶標害蟲生活習性規律，設定工作時間段；

16、大小蟲子識別過濾：捕捉口外圍設有濾網，防止非目標體大蟲子進入機器內部，影響小蟲子自動識別；

17、蟲雨倉結構：將雨水自動排出，能有效將雨蟲分離，使箱體內無積水；

18、雨控裝置：可按外界天氣變化自動控制設備工作；

19、防雷裝置：能夠有效防止雷擊。

六、主要應用領域

農作物害蟲測報與預警：水稻（二化螟、稻縱卷葉螟、褐飛虱）、小麥（黏蟲、麥蚜伴生蛾類）、玉米（亞洲玉米螟、草地貪夜蛾）、棉花（棉鈴蟲、紅鈴蟲）等主栽作物區設立固定監測點，積累害蟲季節消長數據與遷飛峰期記錄，為省級病蟲測報網提供標準化數據源。

昆蟲生態學與種群動態研究：定點長期監測特定生境中趨光性昆蟲群落組成年度變化、優勢種更替及環境因子驅動機制，構建生命表與發生預測模型。

IPM決策支持與精準施藥指導：依據實時蟲情閾值觸發早期預警，指導適時適量用藥，減少廣譜殺蟲劑盲目施用。

林業與園林害蟲監測：松毛蟲、美國白蛾、刺蛾類等林業害蟲的林區固定點位監測。

高校與科研院所教學實訓：植物保護學專業中演示昆蟲趨光性原理、自動測報技術及圖像識別在昆蟲學中的應用。

七、學術使用注意事項

布設時應選擇田塊開闊、遠離強光源與高大遮擋物處，燈高通常距地面1.5–2.0 m使誘集光場不受作物冠層過度遮蔽，同批次比較研究中各監測點光源類型、高度、開燈時段須統一。注意定期（通常每旬或按月）人工鏡檢接蟲盒內樣本以校驗AI識別結果，記錄誤識率與漏識率并在數據分析中說明；新遷入區罕見害蟲若未納入訓練集可能被判為"未識別"，需人工補錄。遠紅外倉溫度與處理時間應按說明書定期校準，防止因溫控漂移導致蟲體碳化破碎影響識別。長期野外使用須清理撞擊屏蛛網、檢查誘蟲光源衰減情況及雨控傳感器靈敏度。發表成果中應注明設備型號、誘蟲光源波長/類型、燈高、開燈時段、識別算法版本及人工校驗比例，以保證實驗可重現性。

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