XR806開發板具有強大的數據處理和傳輸能力，廣泛應用于物聯網和嵌入式系統開發，本文將展示如何使用XR806開發板來設計一個糧食霉變檢測系統，該系統能夠實時采集糧食倉庫內的二氧化碳濃度和溫濕度數據等，并通過XR806開發板將這些數據回傳至電腦進行分析，根據數據分析結果，我們可以判斷糧食霉變的趨勢并采取相應的措施。

功能模塊

本項目的功能需求如下：

溫濕度傳感器采集數據

二氧化碳濃度傳感器采集數據

XR806開發板通過SPI/I2C接口與傳感器進行通信

數據通過串口/Wi-Fi模塊回傳至電腦

電腦端軟件進行數據分析和預警

（1）多傳感器數據聯采：通過安裝溫濕度傳感器、二氧化碳傳感器、WiFi發收器等多種傳感器，實時監測糧食儲存環境和糧食質量狀況，利用非侵入式技術對糧食進行無損檢測，同時確保檢測的多樣性和全面性。

硬件配置部分代碼

（2）WiFi數據傳輸：利用WiFi傳輸技術將采集的數據傳輸到上位機軟件或云端進行實時監測和數據分析，實現實時遠程監測，在第一時間監控和響應糧食質量問題。

// 打開串口連接
uart_open();
// 準備要發送的數據（此處為二氧化碳濃度和溫濕度數據）
float co2_concentration = ...; // 從傳感器讀取的數據
float temperature = ...; // 從溫度傳感器讀取的數據
float humidity = ...; // 從濕度傳感器讀取的數據
// 將數據轉換為字節數組
uint8_t data[4]; // 假設每個數據項占用4個字節
pack_data(data, co2_concentration, temperature, humidity);
// 發送數據至電腦
uart_send(data, sizeof(data));

（3）多模態數據融合分析：利用多種數據融合方法和算法，對溫濕度、二氧化碳濃度等多種數據進行聯合分析、處理和建模，實現對糧食質量的快速、準確診斷和分析預測。

（4）自動異常檢測和預警：建立基于數據分析的異常檢測模型，通過人工智能技術自動檢測糧食儲存情況中的異常情況，并在出現異常時發出預警并反饋信息，實現對糧食質量自動 化管理和控制，提高自動化程度和精準度。

// 初始化SPI接口
spi_init();
// 設定傳感器地址
spi_set_address(CO2_SENSOR_ADDRESS);
// 讀取傳感器數據
uint8_t data[4]; // 假設傳感器返回4個字節的數據
spi_read(data);
// 將讀取的數據轉換為二氧化碳濃度值
float co2_concentration = convert_to_co2(data);

（5）遠程控制和數據查詢：通過云端技術實現對儲存環境和糧食質量的遠程控制，包括溫 濕度控制、通風控制等，同時能夠實現對歷史數據的查詢和分析。

（6）大數據分析和挖掘：通過收集的大量數據進行深度學習、模型建立等大數據分析和挖 掘，挖掘出糧食質量上的規律和趨勢，為決策提供數據支持。

serial = Serial('COM1', 9600) // 請根據實際情況修改串口和波特率
while True:
  # 接收數據
  data = serial.read(10) // 假設每包數據為10個字節
  if data:
    # 解包數據并轉換為浮點數
    co2_concentration, temperature, humidity = unpack_data(data)
    # 進行數據分析，判斷糧食霉變趨勢...
    # 如果達到預設閾值，發出預警信號...

接收處理數據的Python腳本偽代碼

（7）智能化糧食調控：基于儲存環境和糧食質量數據的分析，實現對糧食的智能化管理和 調控，包括分析糧食保質期、需求量和存儲條件等，實現最佳儲存策略的選擇。

（8）自動化運維和維護：通過對儲存設備的監測和分析，實現對糧食儲存環境和設備運行狀態的自動化管理和維護，包括設備保養、故障檢測等。

實物展示

本文轉載自：https://aijishu.com/a/1060000000435005

審核編輯：劉清