資料介紹
對于這個項目,我決定使用 Arduino Nano 33 BLE Sense 作為中心單元,因為我在哈佛 X 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 作為數(shù)字輸出驅(qū)動。將草圖上傳到 Arduino 后,我必須校準(zhǔn)傳感器。我將 pH 指示紙浸入一杯自來水中以了解其 pH 值,結(jié)果為 7。然后,我將探頭浸入同一個玻璃杯中,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。對于我使用過的特定傳感器,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
- pH 5:5 到 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,然后它感應(yīng)到大約 4 的值,這讓我確信傳感器校準(zhǔn)良好。對于 pH 5 的溶液,我又拿了一杯自來水,并在其中放入了 pH 校正劑以降低其 pH。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 值約為 4 時亮起
- 綠色 LED:pH 值約為 5 時亮起
- 黃色 LED:當(dāng) pH 值約為 7 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,我已經(jīng)獲取了五分鐘的數(shù)據(jù),以涵蓋該值周圍的大部分小波動。
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。
“時間序列數(shù)據(jù)”塊將收集的數(shù)據(jù)拆分為多個選定大小的窗口(在本例中為 2000 毫秒)。“頻譜分析”??塊過濾信號,然后執(zhí)行頻譜分析?!胺诸悺眽K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。要創(chuàng)建脈沖,我單擊“保存脈沖”,然后轉(zhuǎn)到左側(cè)菜單上的“光譜特征”以查看光譜分析結(jié)果并單擊“保存參數(shù)”。
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。
然后,通過點擊左側(cè)菜單中的“NN Classifier”,我進(jìn)入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配置環(huán)境。我選擇對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 500 次訓(xùn)練,以達(dá)到令人滿意的模型精度水平。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)集,所以我可以繼續(xù)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。
左側(cè)菜單上的“異常檢測”部分允許我選擇要檢測異常的特征。
為了測試模型,我進(jìn)行了實時分類,并從 ph 5 解決方案中收集了五分鐘的數(shù)據(jù)。該模型能夠識別收集到的數(shù)據(jù)屬于 ph 5 數(shù)據(jù)集。由于檢測到的值包含在數(shù)據(jù)集中,因此沒有檢測到異常。
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。我可以選擇將沖動部署為庫或固件,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。
在Arduino IDE 上為了在 Arduino IDE 中包含模型庫,我繼續(xù) Sketch -> Include Library -> Add.ZIP,然后我將庫包含在我的 Sketch 中,并在代碼中添加幾行以便運(yùn)行模型Arduino Nano 33 BLE Sense。
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