浮動(dòng)水質(zhì)傳感器開源分享

描述

介紹

在強(qiáng)降雨期間，河流的濁度往往會(huì)發(fā)生顯著變化。氣候變化導(dǎo)致空氣和洋流發(fā)生變化，從而導(dǎo)致降雨模式發(fā)生劇烈變化。因此，河流的水質(zhì)可能會(huì)在一年中突然發(fā)生變化。這些不可預(yù)測(cè)的濁度變化會(huì)大大增加飲用水處理的成本。

該項(xiàng)目旨在通過使用浮動(dòng)傳感器確定降雨模式如何與流動(dòng)水體的濁度和湍流相吻合。

注意：請(qǐng)注意，該項(xiàng)目仍處于概念驗(yàn)證（POC）階段，隨著項(xiàng)目的成熟，可能需要進(jìn)一步改進(jìn)。

硬件

QuickFeather 開發(fā)套件，帶有 EOS S3 低功耗 MCU + 嵌入式 FPGA、SD 卡讀卡器、ADS1015 12 位 ADC、RTC 模塊和 SEN0189 模擬濁度傳感器用于構(gòu)建浮動(dòng)單元。

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1 / 3 ?圖 2：安裝組件

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由于該設(shè)備仍處于 POC 階段，因此考慮了一種不太永久的組件安裝方式。

該視頻對(duì) Quickfeather 開發(fā)套件進(jìn)行了很好的介紹：

以下是本項(xiàng)目使用的接線圖：

圖 3：接線圖

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提示：您可以參考此處的用戶指南以獲取有關(guān)開發(fā)板引腳排列的更多信息。

QuickFeather 有一個(gè)集成的電池充電電路，可以讓我將單節(jié)鋰聚合物電池直接連接到 VBAT 引腳。將兩塊額定端電壓為 5V 的太陽能電池板串聯(lián)，并饋入 LM2596 降壓轉(zhuǎn)換器，將電壓降至 3.3V。這將確保在有充足的陽光時(shí)為電池充電。

該項(xiàng)目使用的所有部件均使用 Solidworks 設(shè)計(jì)，然后進(jìn)行 3D 打印。（附原始solidworks設(shè)計(jì)文件和STL文件）

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1 / 3 ?圖 4：Solidworks 裝配體

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兩塊聚苯乙烯泡沫塑料板用于提供所需的浮力。我還使用了大量的熱膠來確保沒有泄漏。

圖 5：濁度傳感器安裝

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軟件

該項(xiàng)目使用 QuickLogic 開放式可重構(gòu)計(jì)算 (QORC) SDK 和 SensiML 生成一個(gè)模型，該模型可以根據(jù)傳感器讀數(shù)預(yù)測(cè)某些事件。

以下視頻很好地介紹了這種方法：

為了繼續(xù)本教程，您將需要在此處找到的 qorc sdk和SensiML數(shù)據(jù)捕獲實(shí)驗(yàn)室。在 Linux 中設(shè)置所需的庫相當(dāng)容易，因此如果您像我一樣使用 Windows，則可以使用 Windows Linux 子系統(tǒng) (WSL) 快速完成工作。

如果您需要設(shè)置 WSL、GNU Arm 嵌入式工具鏈、qorck-sdk 和 tinyfpga 程序員的指南，您可以參考此視頻：

PS : qorc-sdk 附帶的envsetup.sh文件由于某種原因無法正常工作，所以我最終制作了一個(gè)不同的環(huán)境文件以使事情變得更容易一些。

#!/bin/bash
export INSTALL_DIR=/mnt/d/Projects/QuickLogic
export PATH="$INSTALL_DIR/quicklogic-arch-defs/bin:$INSTALL_DIR/quicklogic-arch-defs/bin/python:$PATH"
source "$INSTALL_DIR/conda/etc/profile.d/conda.sh"
conda activate
FLASH_PROGRAMMER_INSTALL_DIR=$INSTALL_DIR/TinyFPGA-Programmer-Application
alias qfprog="python3 $FLASH_PROGRAMMER_INSTALL_DIR/tinyfpga-programmer-gui.py"

您可以將其保存為 myenv.sh 并使用

source myenv.sh

當(dāng)您想要設(shè)置環(huán)境時(shí)。[相應(yīng)地更改安裝路徑]

該項(xiàng)目的工作流程可以總結(jié)如下：

• 使用 qorc sdk 附帶的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)流應(yīng)用程序的修改版本來收集數(shù)據(jù)。
• 使用 SensiML 數(shù)據(jù)捕獲實(shí)驗(yàn)室收集數(shù)據(jù)并定義標(biāo)簽。
• 使用 SensiML 分析工作室創(chuàng)建模型，以根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)識(shí)別特定事件。
• 在 QuickFeather 上運(yùn)行模型。

傳感器直播和數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)室

qorc-sdk 自帶的 qf_ssi_ai_app 作為本項(xiàng)目的代碼庫。可以將現(xiàn)有的 Arduino 庫與此代碼集成，這意味著您可以輕松集成各種傳感器。

對(duì)原始代碼所做的更改如下：

• 將 ADS1015 ADC 的源文件和頭文件添加到 inc 和 src 目錄中
• 定義庫所需的延遲函數(shù)以及字節(jié)和布爾數(shù)據(jù)類型
• 在 sensor_ssss.cpp 文件中導(dǎo)入 ADS1015 庫，并在 sensor_ssss_acquisition_buffer_ready 函數(shù)中進(jìn)行必要的更改。
• 編輯 sensor_ssss.cpp 文件中的 json_string_sensor_config json 描述符。
• 在 sensor_ssss.cpp 文件中進(jìn)行更改以啟用數(shù)據(jù)直播和數(shù)據(jù)保存到 SD 卡。

以下視頻解釋了如何將新的 i2c 傳感器與 quickfeather 集成：

如果您計(jì)劃使用自定義傳感器，則需要為 Data Capture Lab 創(chuàng)建一個(gè) SSF 文件。可以在此處找到有關(guān)創(chuàng)建 SSF 文件的更多信息。[為本項(xiàng)目創(chuàng)建的SSF文件附后]

將生成的.bin 文件上傳到 QuickFeather 后，它將開始通過 UART 傳輸數(shù)據(jù)[很高興 QuickFeather 開發(fā)套件提供了一個(gè) UART 到 USB 轉(zhuǎn)換器。但是，由于我使用的是 SD 讀卡器，因此在無法連接電纜的情況下，可以將數(shù)據(jù)保存到 SD 卡中]

可以從數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)室查看傳感器數(shù)據(jù)。

圖 6：數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)室

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在 POC 的這個(gè)階段，考慮了四種不同的情景。

• 事件 0：濁度 - 低 湍流 - 低
• 事件 1：濁度 - 低 湍流 - 高
• 事件 2：濁度 - 高 - 湍流 - 低
• 事件 3：濁度 - 高 - 湍流 - 高

[高湍流通常意味著水流速度加快]

由于 Covid19 導(dǎo)致斯里蘭卡目前處于封鎖狀態(tài)，我在從實(shí)際水體收集樣本數(shù)據(jù)時(shí)遇到了困難。因此，大部分數(shù)據(jù)都是在家中使用受控環(huán)境獲取的。

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1 / 2 ?圖 7：收集數(shù)據(jù)

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使用標(biāo)簽瀏覽器模式將片段和標(biāo)簽分配給捕獲。

圖 8 - 標(biāo)簽瀏覽器

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分配標(biāo)簽后，捕獲會(huì)自動(dòng)上傳到 SensiML 分析工作室。

在 Analytics Studio 中構(gòu)建模型

生成模型的過程相當(dāng)簡(jiǎn)單。

• 在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)選項(xiàng)卡中，使用您的捕獲創(chuàng)建一個(gè)新查詢。確保標(biāo)簽正確顯示。
• 在構(gòu)建模型選項(xiàng)卡中，選擇您的查詢和窗口大小。我使用的窗口大小為 100。
• 模型構(gòu)建成功后，您可以在不同的捕獲上對(duì)其進(jìn)行測(cè)試以檢查其準(zhǔn)確性。

分析工作室還允許您通過為您提供可視化和功能摘要等來探索創(chuàng)建的模型。

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1 / 8 ?圖 9 - 訓(xùn)練模型

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一旦您對(duì)準(zhǔn)確性感到滿意，您就可以繼續(xù)下載模型。

圖 15 - 將知識(shí)包下載為庫

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下載的文件可以放在qf_ssi_ai_app/knowledgepack。下載的文件帶有一個(gè)漂亮的腳本，可幫助您將所有文件復(fù)制到項(xiàng)目中。

注意類映射：1 是 event-0，2是event- 1，3是event- 2，4 是 event-3

復(fù)制知識(shí)包后，可以將SENSOR_SSSS_RECOG_ENABLED參數(shù)設(shè)置為 1，并且可以重新上傳代碼。

圖 15 - 傳感器準(zhǔn)確預(yù)測(cè)事件 2，具有高濁度和低湍流：

圖 15

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圖 16 - 當(dāng)高濁度的水容器中引入少許湍流時(shí)，檢測(cè)到事件 3：

圖 16

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未來的改進(jìn)

• 由于該 POC 中使用了低成本的濁度傳感器，模擬讀數(shù)的變化并不令人滿意。這在事件 0 和 1 中特別觀察到，其中檢測(cè)的準(zhǔn)確性相當(dāng)?shù)汀?/font>需要使用更好的傳感器或更好的放大電路。
• 由于只有很少的數(shù)據(jù)采集是針對(duì)實(shí)際水源進(jìn)行的，因此現(xiàn)實(shí)世界的結(jié)果可能會(huì)有所不同。一旦解除鎖定，就可以在實(shí)際水流上測(cè)試傳感器。模型可能需要用新的捕獲重新訓(xùn)練。
• 由于事件檢測(cè)需要與實(shí)際降雨模式進(jìn)行比較，因此需要使用正確的時(shí)間戳將它們保存到 SD 卡上。需要更新 datasave.c 文件以使用連接到 quickfeather 板的外部 RTC。

結(jié)論