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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>水培植物的水酸堿度監(jiān)測開源

水培植物的水酸堿度監(jiān)測開源

2022-11-09 | zip | 0.36 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

描述

介紹

我已經(jīng)種植了兩年的水培植物,直到今年夏天一切都很順利。新的花朵,本應(yīng)是粉紅色的,卻是綠色的,帶有一些粉紅色。所以我在谷歌上搜索,我發(fā)現(xiàn)我的植物的最佳水 pH 值是 5.5 和 5.8。好吧,你猜怎么著?我為植物使用自來水,其 pH 值為 7!因此,我決定購買一個 pH 校正解決方案,并建立自己的系統(tǒng),通過利用微型機(jī)器學(xué)習(xí)來監(jiān)測水的 pH 值。

設(shè)置

硬件
對于這個項目,我決定使用 Arduino Nano 33 BLE Sense 作為中央單元,因為我在HarvardX TinyML 課程中使用過它。電路很簡單:一個 pH 傳感器(連接了一個水 pH 探頭)連接到 Arduino 模擬輸入,3 個 LED 被驅(qū)動為數(shù)字輸出。將草圖上傳到 Arduino 后,我必須校準(zhǔn)傳感器。我將 pH 試紙浸入一杯自來水中以了解其 pH 值,結(jié)果為 7。然后,我將探頭浸入同一玻璃杯中,并調(diào)整靠近探頭連接器的傳感器微調(diào)器,直到讀取到 7 左右的值串行監(jiān)視器。對于我使用的特定傳感器,調(diào)整靠近傳感器引腳的微調(diào)器也很有用,以提高靈敏度。對于這個項目,我選擇了三個 pH 邊緣值:

- pH 4:低于 5 的 pH 值對植物來說太低了

- pH 5:5 至 6 的 pH 值最適合植物

- pH 7:7 左右的 pH 值對植物來說太高了

為了得到 pH 值為 4 的溶液,我在一杯自來水中加入了一些檸檬汁,然后我用試紙測量了 pH 值以確認(rèn)它在 4 左右,所以我將探針浸入玻璃杯中并它感應(yīng)到 4 左右的值,這讓我確信傳感器已經(jīng)校準(zhǔn)好。對于 pH 值為 5 的溶液,我又取了一杯自來水,并在其中放入了一個 pH 校正劑以降低其 pH 值。試紙和 pH 傳感器的值都在 5 左右,所以我決定將這種溶液用于水培植物。電路中的三個 LED 指示 pH 值:

- 紅色 LED:當(dāng) pH 值在 4 左右時亮起

- 綠色 LED:當(dāng) pH 值在 5 左右時亮起

- 黃色 LED:當(dāng) pH 值在 7 左右時亮起

TinyML模型為了訓(xùn)練 tinyML 模型,我使用了 Edge Impulse 平臺。我已經(jīng)根據(jù)三個邊緣值訓(xùn)練了模型,對于每個邊緣值,我都采集了五分鐘的數(shù)據(jù),以覆蓋該值周圍的大部分小波動。

pYYBAGNpt6iASQOXAAEPKjceWGk998.png
數(shù)據(jù)采集
?

數(shù)據(jù)收集后,我進(jìn)行了脈沖設(shè)計,添加了我需要的功能塊。

poYBAGNpt6uAVVqkAADzBwglPLQ009.png
沖動設(shè)計
?

“時間序列數(shù)據(jù)”塊將收集的數(shù)據(jù)拆分為選定大小的幾個窗口(在本例中為 2000 毫秒)。“頻譜分析”??模塊過濾信號,然后執(zhí)行頻譜分析。“分類”塊是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它使用光譜分析的結(jié)果來學(xué)習(xí)如何區(qū)分三個數(shù)據(jù)集。為了創(chuàng)建脈沖,我點擊了“保存脈沖”,然后轉(zhuǎn)到左側(cè)菜單上的“光譜特征”查看光譜分析結(jié)果并單擊“保存參數(shù)”。

pYYBAGNpt66AP_5YAAFlT35C5jo094.png
光譜分析結(jié)果
?

之后,出現(xiàn)了一個新窗口,允許為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成特征。

poYBAGNpt7CAJ7z4AAC8sCIoEBQ568.png
生成特征
?

然后,點擊左側(cè)菜單中的“NN Classifier”,進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配置環(huán)境。我選擇對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 500 個 epoch 的訓(xùn)練,以達(dá)到令人滿意的模型精度水平。

poYBAGNpt7SAK6xXAAEou8UuqBA573.png
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)集,因此我可以進(jìn)行下一步:將“異常檢測”塊添加到脈沖設(shè)計中,允許將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法識別的異常數(shù)據(jù)分類。

pYYBAGNpt7aAT-cGAADfIgQ2G_8878.png
異常檢測
?

左側(cè)菜單上的“異常檢測”部分允許我選擇我想要檢測異常的特征。

poYBAGNpt7mAT1jDAADkLnbXknQ401.png
配置異常檢測
?

為了測試模型,我進(jìn)行了實時分類,并從 ph 5 溶液中收集了五分鐘的數(shù)據(jù)。該模型能夠識別出收集的數(shù)據(jù)屬于 ph 5 數(shù)據(jù)集。由于感測值包含在數(shù)據(jù)集中,因此未檢測到異常。

pYYBAGNpt7yAVxKmAAEwQATyMGQ588.png
實時分類
?

該模型已被證明是可靠的,因此我已將其部署到 Arduino。左側(cè)菜單的“部署”部分幫助我做到了這一點。我可以選擇將脈沖部署為庫或固件,我決定創(chuàng)建一個 Arduino 庫,這樣我就可以將它包含在我的草圖中。

pYYBAGNpt76ANQCJAAB_4WDtxHs051.png
部署
?

Arduino IDE上為了在 Arduino IDE 中包含模型庫,我繼續(xù) Sketch -> Include Library -> Add.ZIP,然后在我的草圖中包含庫并在代碼中添加幾行以運(yùn)行模型Arduino Nano 33 BLE Sense。

poYBAGNpt8CAZL-4AABeD5ec9c4058.png
將模型庫添加到 Arduino IDE
?

?


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