描述

介紹

我已經種植了兩年的水培植物，直到今年夏天一切都很順利。新的花朵，本應是粉紅色的，卻是綠色的，帶有一些粉紅色。所以我在谷歌上搜索，我發(fā)現我的植物的最佳水 pH 值是 5.5 和 5.8。好吧，你猜怎么著？我為植物使用自來水，其 pH 值為 7！因此，我決定購買一個 pH 校正解決方案，并建立自己的系統(tǒng)，通過利用微型機器學習來監(jiān)測水的 pH 值。

設置

硬件
對于這個項目，我決定使用 Arduino Nano 33 BLE Sense 作為中央單元，因為我在HarvardX 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 被驅動為數字輸出。將草圖上傳到 Arduino 后，我必須校準傳感器。我將 pH 試紙浸入一杯自來水中以了解其 pH 值，結果為 7。然后，我將探頭浸入同一玻璃杯中，并調整靠近探頭連接器的傳感器微調器，直到讀取到 7 左右的值串行監(jiān)視器。對于我使用的特定傳感器，調整靠近傳感器引腳的微調器也很有用，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 值對植物來說太低了

- pH 5：5 至 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 值以確認它在 4 左右，所以我將探針浸入玻璃杯中并它感應到 4 左右的值，這讓我確信傳感器已經校準好。對于 pH 值為 5 的溶液，我又取了一杯自來水，并在其中放入了一個 pH 校正劑以降低其 pH 值。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 pH 值在 4 左右時亮起

- 綠色 LED：當 pH 值在 5 左右時亮起

- 黃色 LED：當 pH 值在 7 左右時亮起

TinyML模型為了訓練 tinyML 模型，我使用了 Edge Impulse 平臺。我已經根據三個邊緣值訓練了模型，對于每個邊緣值，我都采集了五分鐘的數據，以覆蓋該值周圍的大部分小波動。

數據采集

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數據收集后，我進行了脈沖設計，添加了我需要的功能塊。

沖動設計

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“時間序列數據”塊將收集的數據拆分為選定大小的幾個窗口（在本例中為 2000 毫秒）。“頻譜分析”??模塊過濾信號，然后執(zhí)行頻譜分析。“分類”塊是神經網絡，它使用光譜分析的結果來學習如何區(qū)分三個數據集。為了創(chuàng)建脈沖，我點擊了“保存脈沖”，然后轉到左側菜單上的“光譜特征”查看光譜分析結果并單擊“保存參數”。

光譜分析結果

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之后，出現了一個新窗口，允許為神經網絡生成特征。

生成特征

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然后，點擊左側菜單中的“NN Classifier”，進入神經網絡配置環(huán)境。我選擇對網絡進行 500 個 epoch 的訓練，以達到令人滿意的模型精度水平。

神經網絡

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神經網絡能夠區(qū)分數據集，因此我可以進行下一步：將“異常檢測”塊添加到脈沖設計中，允許將神經網絡無法識別的異常數據分類。

異常檢測

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左側菜單上的“異常檢測”部分允許我選擇我想要檢測異常的特征。

配置異常檢測

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為了測試模型，我進行了實時分類，并從 ph 5 溶液中收集了五分鐘的數據。該模型能夠識別出收集的數據屬于 ph 5 數據集。由于感測值包含在數據集中，因此未檢測到異常。

實時分類

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該模型已被證明是可靠的，因此我已將其部署到 Arduino。左側菜單的“部署”部分幫助我做到了這一點。我可以選擇將脈沖部署為庫或固件，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。

部署

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在Arduino IDE上為了在 Arduino IDE 中包含模型庫，我繼續(xù) Sketch -> Include Library -> Add.ZIP，然后在我的草圖中包含庫并在代碼中添加幾行以運行模型Arduino Nano 33 BLE Sense。

將模型庫添加到 Arduino IDE

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