
Tartalomjegyzék:
2025 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2025-01-23 14:48

Ezt a terméket elsősorban elektronikus laboratóriumokban alkalmazzák az olyan mutatók megfigyelésére és vezérlésére, mint a hőmérséklet, a páratartalom, a fény és a por, valamint időben történő feltöltése a felhőadat -térbe, hogy elérje a párátlanító, a légtisztító, a kipufogóventilátor és a szabályozható fény távoli felügyeletét és vezérlését, stb. a laboratóriumban. Hardverlista:
1. DFRduino UNO R3 - Arduino kompatibilis
2. Gravitáció: UART OBLOQ - IOT modul (Microsoft Azure)
3. DHT22 hőmérséklet- és páratartalom -érzékelő
4. Sharp GP2Y1010AU0F Kompakt optikai porérzékelő
5. Gravitáció: i2C BMP280 barométer érzékelő
6. Gravitáció: analóg környezeti fényérzékelő az Arduino számára
7. LCD12864 pajzs Arduino számára
8. Négyszeres relé modul
Az Arduino előnye kényelmes az építésnél, de a légyvezetékek és az ugróvezetékek olyan rendetlenek, mint a pókháló. Így egy kis darab kenyértáblával integráltam az összes érzékelőt és modult a rázkódás elkerülése érdekében. Ezután csatlakoztassa őket a fő vezérlőpulthoz az FPC -n keresztül. Ez az elrendezés jobban néz ki!
1. lépés: Könnyű IoT -platform



Ezután regisztrálja a felhasználót és a berendezést az EASY IoT platformon: Mielőtt megfelelő platformot hozna létre, tervezze meg a rendszerhez szükséges érzékelőket és a feltöltendő adatpontok mennyiségét.
A struktúrát és a hálózati paramétereket felépítve elkezdhetjük a programozást.
Az IoT modul zöld fénye sikeres hálózatépítést jelent.
Láttad a fényellenállást? A beltéri világítás intenzitását a környezeti fényintenzitás figyelésével lehet szabályozni, például beállítani egy megvilágítási értéket, és automatikusan szabályozni a fényerősséget, hogy a beltéri megvilágítás mindig a megadott értéken maradjon. Itt nincs világítás csatlakoztatva. Az LCD háttérvilágítása bemutatásra szolgál. Minél világosabb a környezeti fény, annál világosabb a képernyő; minél sötétebb a környezeti fény, annál sötétebb a képernyő; így a mobiltelefon képernyője is.
2. lépés: Csatlakoztatva



-A relé modul csatlakoztatható párátlanítóhoz, légtisztítóhoz, elszívó ventilátorhoz és riasztóberendezéshez stb.
- Szenzor integrátor; Az IoT modul, a hőmérséklet- és páratartalom -érzékelő, a légnyomás -érzékelő és a porérzékelő integrált, az FPC pedig a vezérlőpanelhez van csatlakoztatva, hogy fokozza a rendet.
--LCD adat soros átviteli mód; Az IO port korlátozott. Ez a módszer az IO port mentésére is.
3. lépés: Az LCD kijelző tartalma és a vonatkozó adatok rögzítése és megjelenítése



- Az adatgörbék egy napi futtatása után értelmetlen számunkra csak egy adatpontot ellenőrizni. Meg fogunk döbbenni, ha egy adott időszakra vonatkozó adatokat rögzítünk és megjelenítünk!
Az idő úgy is beállítható, hogy a megfelelő karaktereket elküldi a négyirányú relé berendezés távvezérléséhez. A képernyő fényereje automatikus fényerő-szabályozással vagy távirányítóval szabályozható.
4. lépés: Összefoglalás
Az OBLOQ-IoT modulnak az EASY IoT platformmal történő kipróbálásával valóban éreztem az IoT kényelmét és gyorsaságát. Valóban csak tíz perc alatt tudjuk befejezni a berendezések hálózatba kötését. Bár a platform még fejlesztési szakaszban van, úgy gondolom, hogy a jövőben egyre jobb lesz.
Ajánlott:
A lámpa csatlakoztatása és vezérlése a ZigBee modulon keresztül a Dragonboardon: 5 lépés

A lámpa csatlakoztatása és vezérlése a ZigBee modulon keresztül a Dragonboardon: Ez az utasítás megtanítja a felhasználót, hogyan kell csatlakoztatni és helyesen telepíteni a ZigBee modult a Dragonboardra, és kölcsönhatásba lépni vele egy ZigBee által vezérelt lámpával (OSRAM), létrehozva egy ZigBee IOT hálózatot. : Dragonboard 410c; CC2531 USB -kulcs; T
ArDrone 2.0 Quadcopter vezérlőegység MPU6050 és ESP8266 modulon: 7 lépés

ArDrone 2.0 Quadcopter vezérlőegység MPU6050 és ESP8266 modulon: A Wi-Fi mérete, ára és elérhetősége lehetővé teszi, hogy költségvetési vezérlőegységet készítsen az ArDrone 2.0 quadrocopterhez az ESP8266 modulon (árak AliExpress, Gearbest). A vezérléshez a Gy-521 modult fogjuk használni az MPU6050 chipen (giroszkóp
Képfeldolgozáson alapuló tűzfelismerő és oltórendszer: 3 lépés

Képfeldolgozáson alapuló tűzfelismerő és oltórendszer: Helló barátaim, ez egy képfeldolgozáson alapuló tűzérzékelő és oltórendszer Arduino segítségével
Színészlelésen alapuló objektumkövetés: 10 lépés

Színészlelésen alapuló objektumkövetés: Történet Ezt a projektet azért készítettem, hogy megtanuljam a képfeldolgozást Raspberry PI és nyílt CV segítségével. Hogy ezt a projektet érdekesebbé tegyem, két SG90 szervo motort használtam, és kamerát szereltem rá. Az egyik motor vízszintesen mozog, a másik pedig a függőleges mozgáshoz
Statikus villamos energia mérésen alapuló vészvilágítási rendszer: 8 lépés

Statikus villamos energia mérésen alapuló vészvilágítási rendszer: Gondolt már arra, hogy vészvilágítási rendszert készít, amikor a fő áramellátása leáll. És mivel csak egy kis ismerete van az elektronikában, tudnia kell, hogy egyszerűen ellenőrizheti a hálózati feszültség elérhetőségét, egyszerűen mérve a