이중 적외선 광전 센서는 주로 벌통의 고정밀 교통량 계수기 역할을 합니다. 두 개의 서로 다른 빔을 벌통 입구에 배치함으로써 시스템은 빔이 차단되는 특정 순서를 감지합니다. 이를 통해 하드웨어는 단순히 이동량만 측정하는 것이 아니라 벌이 들어가는 것과 나가는 것을 구별하여 군집 활동에 대한 상세한 데이터를 제공할 수 있습니다.
두 개의 적외선 빔이 차단되는 순서를 분석함으로써 이러한 센서는 혼란스러운 벌통의 움직임을 구조화된 데이터로 변환합니다. 이러한 방향 추적은 손실률 계산, 분봉 이벤트 식별 및 군집 건강에 대한 환경 스트레스 요인의 영향을 정량화하는 데 필수적입니다.
방향 감지의 메커니즘
순서 감지
이중 센서 설정의 핵심 혁신은 존재 여부뿐만 아니라 벡터를 결정하는 능력입니다. 벌이 입구를 통과할 때 특정 순서로 두 개의 적외선 빔을 차단합니다.
출입 구분
내부 센서가 외부 센서보다 먼저 트리거되면 시스템은 출입으로 등록합니다. 반대로, 역순서는 출입으로 등록합니다. 이를 통해 복귀하는 채집 벌과 나가는 일벌을 효과적으로 분리할 수 있습니다.
채널 기반 정밀도
정확성을 보장하기 위해 이러한 센서는 일반적으로 특정 채널 또는 "입구 축소기" 내에 내장됩니다. 이를 통해 벌은 감지 영역을 개별적으로 통과해야 하므로 광전 반사 센서는 군집을 하나의 물체로 혼동하는 대신 단일 벌을 셀 수 있습니다.
군집 건강 및 행동 모니터링
손실률 계산
총 출입 횟수와 총 복귀 횟수를 비교함으로써 양봉가는 실시간 손실률을 계산할 수 있습니다. 상당한 불일치는 채집 벌이 포식, 피로 또는 방향 감각 상실로 인해 현장에서 죽고 있음을 시사합니다.
비정상적인 이벤트 감지
제어 알고리즘은 단방향 교통량의 갑작스러운 급증에 대한 데이터를 모니터링합니다. 즉각적인 복귀 없이 급격하고 빠른 출입 벌의 증가는 분봉 또는 이탈 행동의 주요 지표입니다.
채집 효율성 정량화
센서는 군집의 식량 수요 및 수집 효율성에 대한 정량적 측정을 제공합니다. 출입 빈도를 추적함으로써 시스템은 군집의 일일 작업 주기 및 수분 효율성 프로필을 생성합니다.
환경 영향 측정
스트레스 요인 평가
교통량 패턴의 변화는 종종 외부 위협을 나타냅니다. 채집 활동의 갑작스러운 감소는 환경 스트레스 요인, 예를 들어 살충제 노출 또는 기생충 감염의 존재를 신호할 수 있습니다.
날씨 반응 분석
장기 데이터 수집은 예측 모델 구축에 도움이 됩니다. 이러한 모델은 비행 활동과 날씨 조건을 연관시켜 특정 군집이 변화하는 기후에 어떻게 적응하는지(또는 적응하지 못하는지)를 보여줍니다.
제약 조건 이해
병목 현상
이 센서가 올바르게 작동하려면 벌이 좁은 채널을 통과해야 합니다. 이는 자연적인 나무 구멍을 모방하지만, 군집 규모에 맞게 제대로 조정되지 않으면 최고 꿀 흐름 시기에 교통 흐름을 인위적으로 제한할 수 있습니다.
환경 간섭
적외선은 견고하지만, 좁은 채널의 물리적 장애물(예: 프로 폴리스 축적 또는 파편)은 센서를 가릴 수 있습니다. 정확한 계수를 위해 반사 표면이 깨끗하게 유지되도록 정기적인 유지 관리가 필요합니다.
목표에 맞는 올바른 선택
이 데이터의 가치는 양봉장에서 최적화하려는 것에 전적으로 달려 있습니다.
- 주요 초점이 군집 생존이라면: 출입 대 복귀의 특정 비율을 모니터링하여 높은 손실률 또는 벌통이 고갈되기 전의 분봉 초기 징후를 감지하십시오.
- 주요 초점이 연구 또는 수분이라면: 총 교통량 빈도 데이터를 사용하여 채집 노력을 정량화하고 살충제 또는 기생충의 아치사적 영향을 측정하십시오.
이러한 센서를 효과적으로 사용하면 양봉이 수동적인 관찰에서 데이터 기반 관리로 전환됩니다.
요약 표:
| 기능 | 설명 | 제공되는 주요 지표 |
|---|---|---|
| 방향 계수 | 차단된 빔의 순서(내부 대 외부)를 감지합니다. | 출입량 |
| 건강 모니터링 | 총 출입 횟수와 복귀 횟수를 비교하여 불일치를 식별합니다. | 군집 손실률 |
| 이벤트 감지 | 갑작스럽고 대규모의 단방향 교통량 급증을 식별합니다. | 분봉 및 이탈 |
| 환경 분석 | 비행 활동과 외부 스트레스 요인 또는 날씨를 연관시킵니다. | 채집 효율성 |
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참고문헌
- Zhang jiangyi, Yi Yu. Design of Intelligent Hive and Intelligent Bee Farm Based on Internet of Things Technology. DOI: 10.1109/ccdc.2019.8832493
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