Túnel de desinfecção e saneamento inteligente

• Taxa de descarga:30 LPH / 0,5 LPM (para 1 nebulizador)
• Pressão recomendada:45-60 psi
• Tamanho médio da gota:65 mícrons (a 55-60 psi)
• Filtração necessária:130 mícrons (malha 120)
• Bomba necessária:40 a 45 metros de altura

Prepare o Arduino

  / * 
 * Túnel de desinfecção e saneamento inteligente 
 * / 
 
 int relayPin =12; // escolha o pino do Relay Pin 
 
 int inputPin =2; // escolha o pino de entrada (para sensor PIR) 
 int inputPin2 =3; // escolha o pino de entrada (para sensor PIR 02) 
 
 int pirState =LOW; // no início, assumindo que nenhum movimento foi detectado 
 int val =0; // variável para ler o status do pino 
 int val2 =0; // variável para ler o status do pino 
 
 
 void setup () {
 pinMode (relayPin, OUTPUT); // declara o relé como saída 
 pinMode (inputPin, INPUT); // declara o sensor como entrada 
 pinMode (inputPin2, INPUT); 
 Serial.begin (9600); 
} 
 
 void loop () {
 val =digitalRead (inputPin); // lê o valor de entrada 
 val2 =digitalRead (inputPin2); // ler o valor de entrada 
 if (val ==HIGH || val2 ==HIGH) {// verificar se a entrada é HIGH 
 digitalWrite (relayPin, HIGH); // liga o relé 
 if (pirState ==LOW) {
 // liga 
 Serial.println ("Movimento detectado!"); 
 // atraso de 15 segundos 
 atraso (15000); 
 pirState =HIGH; 
} 
} else {
 digitalWrite (relayPin, 0); // desligue o relé 
 if (pirState ==HIGH) {
 // desligue 
 Serial.println ("Movimento finalizado!"); 
 pirState =LOW; 
} 
} 
 
}  

Prepare o Raspberry Pi 3 (opcional)

Conecte a câmera Pi

• Desligue o Raspberry Pi
• Localize o módulo da câmera, entre o módulo USB e os módulos HDMI.
• Destrave o clipe de plástico preto puxando-o (com cuidado) para cima
• Insira o cabo de fita do módulo da câmera (conectores de metal voltados para fora das portas Ethernet / USB em um Raspberry Pi 4)
• Trave o clipe de plástico preto

Habilite a câmera Pi

• Corra

  sudo raspi-config  

• Selecione Opções de interface (ou seja, 4ª opção) no menu principal da Ferramenta de configuração do software Raspberry Pi. Pressione ENTER.

• Selecione Ativar câmera (ou seja, 5ª opção) opção de menu e pressione ENTER.

• No próximo menu, use a tecla de seta para a direita para destacar ENABLE e pressione ENTER.

Teste a câmera Pi

• Conecte-se ao Raspberry Pi usando o VNC Viewer.
• Execute o seguinte comando:

  raspistill -v -o test.jpg  

Instalando OpenCV

  cd Desktop 
 sudo nano main.py  

  import cv2.cv as cv 
 from datetime import datetime 
 import time 
 import sys 
 import datetime 
 contagem =0 
 classe MotionDetector ():
 def onChange (self, val):#callback quando o usuário mudar o ceil 
 self.ceil =val 
 def __init __ (self, ceil =8, doRecord =True, showWindows =True):
 self.writer =Nenhum 
 self.font =Nenhum 
 self.doRecord =doRecord # Grave ou não o objeto em movimento 
 self.show =showWindows # Mostrar ou não as 2 janelas 
 self.frame =Nenhum 
 self.capture =cv.CaptureFromCAM (0) 
 self.frame =cv.QueryFrame (self.capture) #Take a frame para o gravador de inicialização 
 se doRecord:
 self.initRecorder () 
 self.frame1gray =cv.CreateMat (self.frame.height, self.frame.width, cv.CV_8U) # Frame cinza em t-1 
 cv.CvtColor (self.frame, self.frame1gray, cv.CV_RGB2GRAY) 
 # Manterá o resultado limiar 
 self.res =cv.CreateMat (self.frame. altura, self.frame.width, cv.CV_8U) 
 self.frame2gray =cv.CreateMat (self.fra me.height, self.frame.width, cv.CV_8U) # Frame cinza em t 
 self.width =self.frame.width 
 self.height =self.frame.height 
 self .nb_pixels =self.width * self.height 
 self.ceil =ceil 
 self.isRecording =False 
 self.trigger_time =0 #Hold timestamp da última detecção 
 if showWindows :
 cv.NamedWindow ("Image") 
 # cv.CreateTrackbar ("Mytrack", "Image", self.ceil, 100, self.onChange) 
 def initRecorder (self):#Crie o gravador 
 codec =cv.CV_FOURCC ('D', 'I', 'V', 'X') 
 #codec =cv.CV_FOURCC ("D", "I", " B "," ") 
 self.writer =cv.CreateVideoWriter (datetime.now (). Strftime ("% b-% d_% H:% M:% S ") +". Avi ", codec, 15, cv.GetSize (self.frame), 1) 
 #FPS definido como 15 porque parece ser o fps da minha câmera, mas deve ser ajustado às suas necessidades 
 self.font =cv.InitFont (cv.CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 1, 0, 2, 8) #Cria uma fonte 
 def run (self):
 contagem global 
 started =time.time () 
 enquanto True:
 curframe =cv.QueryFrame (self.capture) 
 instant =time.time () # Obter carimbo de data / hora do quadro 
 self.processImage (curframe) #Processar a imagem 
 se não for self.isRecording:
 if self.somethingHasMoved ():
 self.trigger_time =instant #Atualize o trigger_time 
 if instant> started +5:#Espere 5 segundos após o início da webcam para ajuste de luminosidade etc. 
 print "Human Detected" 
 contagem + =1 
 imprimir (contagem / 2) 
 orig_stdout =sys.stdout 
 f =abrir ('out.txt', 'a +') 
 sys.stdout =f 
 print (contagem / 2) 
 sys.stdout =orig_stdout 
 f.close () 
 #timestamp log 
 orig_stdout =sys.stdout 
 f =open ('log.txt', 'a +') 
 sys.stdout =f 
 timestampc =('Timestamp:{:% Y-% b-% d% H:% M:% S } '. format (datetime.datetime.now ())) 
 print (timestampc +' Log Entry:1 ') 
 sys.stdout =orig_stdout 
 f.close () 
 if self.doRecord:#set isRecording =True somente se gravarmos um vídeo 
 self.isRecording =True 
 else:
 se instantâneo> =self.trigger_time +10:#Gravar durante 10 segundos 
 imprimir "Parar gravação "
 self.isRecording =False 
 else:
 cv.PutText (curframe, datetime.now (). strftime ("% b% d,% H:% M:% S " ), (25,30), self.font, 0) #Colocar data no quadro 
 cv.WriteFrame (self.writer, curframe) #Escrever o quadro 
 if self.show:
 cv.ShowImage ("Image", curframe) 
 # cv.ShowImage ("Res", self.res) 
 cv.Copy (self.frame2gray, self.frame1gray) 
 c =cv.WaitKey (1) 
 if c ==27 ou c ==1048603:#Break se o usuário digitar 'Esc'. 
 break 
 def processImage (self, frame):
 cv.CvtColor (frame, self.frame2gray, cv.CV_RGB2GRAY) 
 #Absdiff para obter a diferença entre os frames 
 cv.AbsDiff (self.frame1gray, self.frame2gray, self.res) 
 # Remova o ruído e faça o limite 
 cv.Smooth (self.res, self.res, cv.CV_BLUR, 5,5) 
 element =cv.CreateStructuringElementEx (5 * 2 + 1 , 5 * 2 + 1, 5, 5, cv.CV_SHAPE_RECT) 
 cv.MorphologyEx (self.res, self.res, None, None, cv.CV_MOP_OPEN) 
 cv.MorphologyEx (self.res , self.res, None, None, cv.CV_MOP_CLOSE) 
 cv.Thresho ld (self.res, self.res, 10, 255, cv.CV_THRESH_BINARY_INV) 
 def somethingHasMoved (self):
 nb =0 # Irá conter o número de pixels pretos 
 para y em range (self.height):#Iterar a imagem do furo 
 para x no intervalo (self.width):
 if self.res [y, x] ==0.0:#Se o pixel for preto, mantenha it 
 nb + =1 
 média =(nb * 100.0) /self.nb_pixels #Calcule a média do pixel preto na imagem 
 #print "Average:", avg, "% \ r ", 
 if avg> self.ceil:#Se sobre o ceil acionar o alarme 
 retornar Verdadeiro 
 else:
 retornar Falso 
 if __name __ ==" __ main__ ":
 detect =MotionDetector (doRecord =False) 
 detect.run ()  

  python main.py  

Criação de um painel para desktop / aplicativo

Etapa 1:Instale o Apache

  sudo apt install apache2 -y  

Etapa 2:Instale o PHP

  sudo apt install php libapache2-mod-php -y  

  cd / var / www / html 
 wget "https://hacksterio.s3.amazonaws.com/uploads/attachments/1097966/Dashboard.zip"  

  sudo apt-get install unzip  

  unzip Dashboard.zip  

Configurando um Raspberry Pi como um ponto de acesso sem fio

  interface =wlan0 
 driver =nl80211 
 ssid =SanitizingTunnel 
 hw_mode =g 
 channel =7 
 wmm_enabled =0 
 macaddr_acl =0 
 auth_algs =1 
 ignore_broadcast_ssid =0 
 wpa =2 
 wpa_passphrase =SecretPassword 
 wpa_key_mgmt =WPA-PSK 
 wpa_pairwise =TKIP 
 rsn_pairwise =CCMP  

Agora vamos começar a construir o aplicativo.

Aplicativo Android:

Aplicativo iOS:

Solução química usada

Juntando tudo

Custo