家用储米箱的防霉变监测与预警系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人们生活水平的提高，对粮食品质的要求也越来越高。

然而，家庭储米过程中经常出现霉变问题，不仅造成粮食浪费，还会危害人体健康。

霉变后的米中会产生黄曲霉毒素等有害物质，长期食用可能导致肝脏疾病甚至癌症。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着物联网、传感器技术和数据分析等技术的快速发展，储粮防霉技术取得了显著进步。

国内外学者和企业纷纷开展了相关研究，并取得了一系列成果。

##国内研究现状
国内在储粮防霉领域的研究主要集中在大型粮仓和粮库方面，相关技术相对成熟。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.家用储米箱霉变机理研究:分析家用储米箱霉变的主要因素，包括环境温湿度、米温、微生物种类和数量等，以及这些因素对霉菌生长繁殖的影响，为系统的设计提供理论依据。

2.霉变监测传感器研究:研究适用于家用储米箱环境的温湿度、米温以及霉菌生长状况等传感器的选型和布置方案，以保证数据的准确性和可靠性。

3.霉变预警模型构建:基于霉菌生长动力学模型，结合家用储米箱的环境特点和用户的储米习惯，构建准确可靠的霉变预警模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和系统开发相结合的方法，逐步推进研究工作。

1.文献调研与需求分析阶段:广泛查阅国内外相关文献，了解家用储米箱霉变机理、霉变监测技术、预警模型等方面的研究现状，并进行用户需求调研，明确系统功能需求和性能指标。

2.系统设计阶段:根据需求分析结果，设计系统的总体架构、硬件模块和软件模块，并确定关键技术方案，例如传感器选型、数据传输方式、预警算法等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.面向家用场景的霉变监测与预警:针对现有储粮防霉技术主要应用于大型粮仓和粮库，缺乏面向家庭用户的特点，本研究将开发一种专用于家用储米箱的防霉变监测与预警系统，更贴近家庭用户的实际需求。

2.多传感器融合的霉变监测:不同于传统的单一传感器监测，本研究将采用多种传感器融合的方式，例如温湿度传感器、米温传感器、气体传感器等，实现对储米环境的多参数监测，提高霉变监测的准确性和灵敏度。

3.基于机器学习的霉变预警模型:为了提高预警的准确性，本研究将引入机器学习算法，例如支持向量机、神经网络等，构建基于多参数数据的霉变预警模型，并根据实际使用情况对模型进行训练和优化，使其更适应不同的家用储米环境。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 李江,王俊,黄剑.粮库储粮害虫在线监测预警系统设计[j].粮食科技与经济,2023,48(07):124-128.

2. 毛立勇.基于zigbee和stm32的粮仓温湿度监测系统设计[j].电子技术与软件工程,2023(13):83-86.

3. 陈志伟,周俊,张志胜,等.基于stm32的粮库温湿度监测系统设计[j].计算机与信息技术,2023,31(06):18-21 26.