תוכן עניינים:
וִידֵאוֹ: זיהוי מזיקים: המזיק: 3 שלבים
2024 מְחַבֵּר: John Day | [email protected]. שונה לאחרונה: 2024-01-30 09:16
בתעשיית המחסנים יש חשיבות מרכזית לבקרות האיכות. הלקוחות מסתמכים על בעל המחסן כדי לשמור על בקרות תברואתיות ותקן שלא יפגע בפעילותם העסקית. אחד האתגרים העיקריים העומדים בפני הוא כיצד למנוע ולזהות מוקדם מזיקים במחסן. פתרון ה- IoT שלנו מציע מערכת IoT ברמה 1 המשתמשת ב- Tracers Line ובגלאי אנושי על רובוט גלגלים. הפתרון שלנו נקרא PCAD system, שמייצג מערכת זיהוי אוטומטי להדברה, הוא פתרון אוטונומי קטן ורב-תכליתי שדורש רק להציב בנקודת התחלה ולהדליק באמצעות אפליקציית אינטרנט. אנו מאמינים כי על ידי הפעלת בדיקות שגרתיות בכל עת שהמחסן חפץ, עשויה לסייע בהגברת מוקדם של מזיקים במחסן הומה אדם.
שלב 1: חיישנים ומפעילים
בעיצוב הפרויקט שלנו אנו משתמשים בדברים הבאים:
- Raspberry Pi 3 דגם B V1.2
- כרטיס מיקרו אס די
- 2 x KY-033
- 1 x גלאי אנושי
- 2 x מנועי DC
- 2 x גלגלים
- נגדי 2 x 200 אוהם
- 2 x טרנזיסטורים PN2222A6E
- 2 x דיודות
- כבלים קופצים
עיין בתמונה למעלה
שלב 2: חיבור הכל ביחד
המעגל השלם נמצא בתמונה למעלה. על מנת להגיע לחלקים התפעוליים המחוברים, מצאנו שקל יותר לבדוק את החלק המכני תחילה, כלומר הקו הבא בחלק הרובוט של זה:
0. התקן כבלים לחשמל ונטחן מה- Raspberry Pi ללוח לחם ארוך.
- חיבר את המעגל לגלגלים, עקוב אחר התמונה. עבור כל מנוע DC, בצע את ההוראות המפורטות כאן: כאן (מעגל מנוע DC). אנו מחברים את הגלגלים לסיכות 13 לשמאל ו -12 לימין
- חבר את העקבות קו KY-033 והגדר אותן סנטימטר אחד מהשני ב"חזית הרובוט ". חיברנו אותם לסיכה 16 ו -19 לשמאל וימין, בהתאמה.
הרעיון הוא כי בהתחשב בנתיב המסומן בקו שחור באמצע הרובוט, הרובוט צריך לעקוב אחר הקו מבלי לרדת ממנו. לפיכך, ישנם 3 תרחישים:
- הקו באמצע: שני נותבי הקווים יזהו בעוד חלקים (כי הקו ביניהם) ויאותו לגלגלים להתקדם בדרך כלל.
- הרובוט יורד שמאלה: המשמעות היא שרוב הרובוט נמצא בקו שמאלה, אנו יודעים זאת כאשר נותב הקו הימני מזהה את הקו השחור. במקרה זה, אנו רוצים להאט את הגלגל הימני ולהאיץ את השמאלי כדי לגרום לתנועה דמוית עקומה לכיוון ימינה.
- הרובוט יורד מימין: לעומת זאת במקרה הקודם, אנו מאיצים את הגלגל הימני ומאטים את הגלגל השמאלי.
לאחר ביצוע שלב זה, רוב המכשיר מסתיים. לבסוף, הגדרנו את גלאי האדם לסיכה 21, ושולח אותות גבוהים כאשר הוא צופה בגוף חום (מכרסם).
שלב 3: עוטפים ופוגשים את הצוות
תמונות אלה יעזרו לך להשיג את המכשירים הנכונים ולהסתכל מקרוב על הרכיבים בהם אנו משתמשים:
- מנועי DC
- טרנזיסטורים
- גלאי אנושי
- פאי פטל
- KY-033 (קו מעקב)
- טריז פי
- דיודה
- הנגד של 200 אוהם
מוּמלָץ:
זיהוי רטט באמצעות מודול חיישן של ברז פיזואלקטרי: 6 שלבים
זיהוי רעידות באמצעות מודול חיישן זעזועים פיזואלקטרי: במדריך זה נלמד כיצד לזהות רעידות הלם באמצעות מודול רטט חיישן פיזואלקטרי פשוט ו- Visuino. צפה בסרטון הדגמה
כיצד לבצע פעמון דלת ללא מגע, זיהוי טמפרטורת הגוף, GY-906, 433MHz באמצעות Arduino: 3 שלבים
כיצד להכין פעמון דלת ללא מגע, זיהוי טמפרטורת הגוף, GY-906, 433MHz באמצעות Arduino: היום נכין פעמון ללא מגע, הוא יזהה את טמפרטורת הגוף שלך. במצב הנוכחי, חשוב מאוד לדעת אם טמפרטורת הגוף של מישהו גבוהה מהרגיל, כאשר מישהו צוחק. פרויקט זה יראה אור אדום אם יזהה
זיהוי פנים ב- Raspberry Pi 4B בשלושה שלבים: 3 שלבים
זיהוי פנים ב- Raspberry Pi 4B בשלושה שלבים: במדריך זה אנו הולכים לבצע זיהוי פנים ב- Raspberry Pi 4 עם Shunya O/S באמצעות ספריית Shunyaface. Shunyaface היא ספריית זיהוי/זיהוי פנים. הפרויקט שואף להשיג את מהירות הזיהוי והזיהוי המהירה ביותר עם
Abellcadabra (מערכת לנעילת דלתות זיהוי פנים): 9 שלבים
Abellcadabra (מערכת לנעילת דלתות זיהוי פנים): בשכיבה במהלך ההסגר ניסיתי למצוא דרך להרוג את הזמן על ידי בניית זיהוי פנים לדלת הבית. קראתי לו Abellcadabra - שהוא שילוב בין Abracadabra, ביטוי קסם עם פעמון שאני לוקח רק את הפעמון. חחח
זיהוי פנים+זיהוי: 8 שלבים (עם תמונות)
זיהוי פנים+זיהוי: זוהי דוגמה פשוטה לריצת זיהוי פנים וזיהוי באמצעות OpenCV ממצלמה. הערה: הכנתי את הפרויקט הזה לתחרות חיישנים והשתמשתי במצלמה כחיישן לאיתור מעקב והכרה. אז, המטרה שלנו בפגישה זו, 1. התקן את אנקונדה