Насколько полезен датчик влажности почвы? Тест будет проводиться на базе самодельной платформы системы фотонаблюдения, которая при срабатывании датчика движения записывала фото на карту памяти и отправляла на e-mail.
Датчик движения в этом проекте не используется.
Для подключения датчика влажности, я смонтировал отдельный разъем. Значения выходного напряжения будут считываться на аналоговом входе Arduino A6.
В качестве источника опорного напряжения, будет использоваться встроенный в ATMega328P источник со значением 1.1V, поэтому используется делитель напряжения.
Можно подключать датчик и писать код для Arduino.
Сухой датчик выдает значение 378, датчик полностью погруженный вводу значение 244. Δ = 134. Перенесем это значение в некие "условные попугаи" единиц влажности с помощью функции map() где 0 сухо 100 в воде.
Как это работает?
Каждые 60 секунд, плата Arduino читает значение влажности и отправляет данные плате ESP32-CAM в виде одного байта данных.
Получив этот байт, плата ESP32-CAM:
- делает фото;
- запрашивает в Интернет по протоколу NTP дату и время;
- сохраняет фотографию на карту памяти, а в качестве имени файла используется дата + время + значение влажности полученное от платы Arduino.
В начале каждого часа 1 (одна) фотография отсылается на e-mail.
Открыв почту, можно убедиться, что система выполняет мониторинг и работает без сбоев. Также фото на e-mail можно попросить в любое время, нажав кнопку BT1. Этот функционал будет востребован для настройки ракурса фото-камеры.
Нажатие кнопки устанавливает старший бит в байте данных значения влажности.
Получив от Arduino такую посылку, ESP32-CAM понимает, что необходимо не просто записать фото на карту памяти, но и сразу отравить его на электронную почту.
Размер фото которая делает ESP32 САМ составляет всего 110Кбайт.
Карты памяти объемом 2Гб хватит на непрерывную запись в течении чуть больше 11 суток.
Втыкаем датчик влажности почвы в землю, ставим плату с камерой на штатив и ждем пока растение подаст знак, что его необходимо полить. (как правило любое растение при недостатке влаге начинает опускать листья).
Обработка данных с карты.
Фотки с карты памяти переписываем на ПК. Имя файла наносим на фото.
Из полученных фото клеим Timelapse видео с помощью любого видео редактора. Я пользуюсь специализированным профессиональным инструментом:
хотя для этих целей сойдёт даже старинный Windows movie maker (Киностудия).
В настройка видео ставим 24 кадра в секунду.
- за 1 час было снято 60 фото;
- 2.5 секунды видео = 1 час реального времени;
- 60 секунд видео = 1 сутки реального времени;
Жизнь растения за неделю, будет в ролике продолжительностью ровно 7 минут, и при этом на видео у нас будут показания датчика влажности в течении всего этого периода времени.
Результаты работы можно посмотреть в этом видео:
В готовую конструкцию пойдет некое пороговое значение (именно оно и было вычислено в этом видео), которое будет присылать сообщение в телеграмм с напоминанием "полей цветок".
Статья про самодельную плату расширения для ESP32-CAM:
Код проекта доступен по этой ссылке:
Полный список всех статей канала доступен по этой ссылке:
Друзья! Если вы хотите видеть больше примеров работы с платой ESP32 CAM, не забывайте ставить лайки, оставлять комментарии и подписываться на канал. (без этого алгоритмы Дзена очень быстро перестают показывать статью другим пользователям, а писать в пустоту не очень интересно).
Всем удачи!