Оглавление:
- Шаг 1: Список деталей
- Шаг 2: Основы
- Шаг 3: Шаг 1: заполнение корпуса
- Шаг 4: Код
- Шаг 5: закапывание сенсора
- Шаг 6: анализ данных
Видео: Датчик влажности с использованием фотона частиц: 6 шагов
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:51
Вступление
В этом уроке мы собираемся создать датчик влажности, используя фотон частиц и его встроенную или / или внешнюю антенну WiFi. Мощность Wi-Fi зависит от количества влаги в воздухе и в земле. Мы используем этот принцип для измерения влажности почвы.
Шаг 1: Список деталей
-
WiFi роутер
Маршрутизатор должен быть близко к Фотону для достижения наилучших результатов
-
Фотон частиц
Мы используем это для отправки данных в облако
- Макетная плата или что-то еще для защиты контактов Photons
-
Водонепроницаемый чехол
- Чехол защищает фотон и пауэрбанк от грязи и влаги.
- Он должен быть достаточно большим как для фотона, так и для пауэрбанка.
-
Внешний аккумулятор или источник питания
Вы можете использовать любой блок питания, который подходит для вашего случая, более высокая емкость означает, что вы можете использовать датчик дольше
-
Внешняя антенна (опция)
Вы можете использовать это, чтобы увеличить мощность Wi-Fi
Шаг 2: Основы
Убедитесь, что вы настроили фотон, следуя инструкциям на веб-сайте Photon:
По желанию:
Присоедините внешнюю антенну, как показано в руководстве Photon.
Шаг 3: Шаг 1: заполнение корпуса
Теперь мы собираемся заполнить корпус блоком питания, фотоном и, возможно, внешней антенной.
Шаг 4: Код
// количество времени в миллисекундах между измерениями.
// поскольку вы не можете публиковать слишком много событий, оно должно быть не менее 1000
int delayTime = 15000;
String eventName1 = "WifitestIN"; String eventName2 = "WifitestEX"; void setup () {// здесь нечего делать} void loop () {// выполнить измерение: прочитать значение с внутренней антенны WiFi.selectAntenna (ANT_INTERNAL); int измерение1 = WiFi. RSSI (); // публикуем это в облаке частиц Particle.publish ("Internal", (String) measure1); // ждем задержки в миллисекундах
задержка (delayTime);
// делаем измерение: считываем значение с внешней антенны WiFi.selectAntenna (ANT_EXTERNAL); int измерение2 = WiFi. RSSI (); // публикуем это в облаке частиц Particle.publish ("External", (String) measure2); // ждем задержки в миллисекундах
задержка (delayTime);
Шаг 5: закапывание сенсора
На этом этапе Частица должна отправлять данные с интервалом, установленным в коде.
Теперь вы можете выйти на улицу и найти хорошее место, чтобы закопать устройство.
Он должен находиться в зоне действия вашего Wi-Fi и рядом с землей, которую вы хотите измерить.
При размещении устройства следует регулярно проверять соединение.
Теперь, когда вы закопаны, вы должны увидеть изменение силы сигнала во время дождя.
Шаг 6: анализ данных
Теперь у вас есть некалиброванные данные, поступающие на панель управления частицами.
Для калибровки этих данных вы можете выбрать два метода.
-
Низкая точность
Для этого метода вы регистрируете данные и смотрите на разницу в данных после дождя и до него, что дает низкую точность предположения о том, насколько высока влажность
-
Более высокая точность
Для этого метода вы одалживаете или нанимаете высокоточный датчик влажности для калибровки своего самодельного датчика. Это дает более точные данные по сравнению с первым методом
Рекомендуемые:
Измерение магнитного поля с использованием HMC5883 и фотона частиц: 4 шага
Измерение магнитного поля с использованием HMC5883 и фотона частиц: HMC5883 - это цифровой компас, разработанный для измерения магнитного поля в слабом поле. Это устройство имеет широкий диапазон магнитного поля +/- 8 Э и выходную частоту 160 Гц. Датчик HMC5883 включает в себя драйверы ремня с автоматическим размагничиванием, отмену смещения и
Вычисление интенсивности света с использованием BH1715 и фотона частиц: 5 шагов
Вычисление интенсивности света с использованием BH1715 и Particle Photon: Вчера мы работали над ЖК-дисплеями и, работая над ними, мы осознали важность вычисления интенсивности света. Интенсивность света важна не только в физической сфере этого мира, но и в биологической
Измерение ускорения с использованием BMA250 и фотона частиц: 4 шага
Измерение ускорения с использованием BMA250 и Particle Photon: BMA250 - это небольшой, тонкий, сверхмалопотребляющий 3-осевой акселерометр с высоким разрешением (13 бит) для измерения при нагрузке до ± 16 g. Данные цифрового вывода форматируются как 16-битное дополнение до двоек и доступны через цифровой интерфейс I2C. Он измеряет статическое электричество
Измерение температуры с использованием TMP112 и фотона частиц: 4 шага
Измерение температуры с использованием TMP112 и частиц Photon: TMP112 Высокоточный, маломощный цифровой датчик температуры Модуль I2C MINI. TMP112 идеально подходит для расширенного измерения температуры. Это устройство обеспечивает точность ± 0,5 ° C без необходимости калибровки или обработки сигнала от внешних компонентов. I
Мониторинг конференц-зала с использованием фотона частиц: 8 шагов (с изображениями)
Мониторинг конференц-зала с использованием Particle Photon: Введение В этом уроке мы собираемся создать монитор конференц-зала с использованием Particle Photon. В этом Particle интегрируется со Slack с помощью Webhooks для получения обновлений в реальном времени о том, доступна ли комната или нет. Датчики PIR используются для