描述

最初的想法和靈感

傳統的工廠化農業是氣候變化的主要貢獻者，因為殺蟲劑等會破壞土壤和排水系統。

結果是這里的獲獎 Farmaid Bot 項目。

我們對原始設備的一個問題是，并非所有疾病都可以僅通過目視檢查來檢測，我們需要地面傳感器來做更多的事情。此外，我們需要執行器來響應檢測到的內容。

目前的項目

該項目旨在通過使用 Quicklogic QuickFeather 板檢測土壤條件來解決這些問題。最初我只檢測水分，但布局設計為以后可以容納更多傳感器。

還有溫度監控，AMG8833 傳感器連接到安裝在單獨連接的機器人上的 Raspberry Pi。我稱它為模塊，因為它可以在沒有機器人的情況下完全使用。

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帶有模塊的更新的farmaid

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單獨使用的模塊

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項目建設問題

與最初的項目不同，由于大流行，這是一個個人的努力，而不是一個集體項目。出于同樣的原因，測試是在我的公寓而不是 3 個溫室中進行的。

該特定板缺少文檔和當前示例，因此我必須更多閱讀諸如 RTOS 和高級 C++ 等我以前沒有經驗的主題。

我最初嘗試連接其他傳感器，包括獲取溫度和土壤濕度的 Adafruit Stemma 土壤傳感器。我無法更改代碼以合并所需的 Seesaw 庫，但這使我能夠使用一組不同的傳感器，這開辟了更多機會，稍后將顯示。

我的計劃是同時使用 QuickFeather 的加速度計和我的外部土壤傳感器來獲取數據以進行風檢測和濕度檢測，但是流式傳輸所需的數據類型都不同，對于土壤傳感器，我需要一個 int16_t 而加速度計需要一個int8_t。結果，它們都需要對指針進行不同的增量。因此，我無法讓它們同時工作。

我使用的熱像儀不夠靈敏，無法捕捉害蟲檢測所需的細微差異或檢測植物的準確溫度。對于植物溫度，它仍然需要一個土壤傳感器，而對于害蟲檢測，它需要一個更昂貴的 FLIR 模塊。

對于音頻，我的計劃是持續監測害蟲的噪音，而不是如博客教程和文檔中所示的喚醒詞檢測。我無法弄清楚如何及時進行轉換。

最大的問題是我是一個人做這個項目，我自己的時間受到了更多的限制，因為最初是在我的暑假開始的，而這次我正在處理一項需要我大部分時間的創業工作。

鑒于這些限制，我無法在給定時間內完全實現我設定的愿景，但我認為我已經取得了很好的進展，我確實計劃在提交后添加更多內容。

這個怎么運作

QuickFeather 使用 I2C 連接連接到 Adafruit ADS1015，ADS1015 以單端模式連接到兩個土壤傳感器，以獲取兩株植物的水分。然后將其連接到 Adafruit ESP32 Huzzah Feather 板和 2000 mAh 鋰離子電池以實現無線連接。

Aadfruit Stemma 傳感器也需要 I2C 連接，但如果它有效，則只有一個土壤傳感器，但使用 ADS1015，如果我只使用一個 QuickFeather 以菊花鏈方式連接傳感器，我實際上可以連接到 4 個甚至更多。

由于溫度傳感器已失效，因此將外部 Raspberry Pi 安裝在附近的機器人上，并使用 AMG8833 熱紅外攝像機分線板來監測溫度。

Raspberry Pi 還有一個攝像頭，用于視覺檢測疾病，其算法與原始項目相同。然而，熱圖像和 RGB 圖像可以稍后組合以創建更詳細的視覺模型。

還應該注意的是，AMG8833 也使用 I2C 連接，因此如果土壤監測模塊（ADS1015 和電容式土壤傳感器）被移除，它可以連接到 QuickFeather。

現在可以通過 ESP32 傳輸來自 QuickFeather 的數據以及熱數據和 RGB 圖像。

如果需要，還可以將額外的 3 針傳感器連接到 ADS1015，以獲得更強大的監控。

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當植物最近澆水時土壤傳感器的結果

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熱像儀結果，可以看出，它需要更精確的相機

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改進

如前所述，這對我來說是一個非常受時間限制的項目，因此需要做更多的工作，但我接下來要做的直接工作是。

1. 將使用 SensiML 知識包的機器學習整合到土壤傳感器結果中

2.通過ADS1015添加更好的熱像儀或其他傳感器

3. ADS1015增加Ph等土壤傳感器模塊

4.為害蟲檢測添加外部聲音監測

5. 為時間序列檢測添加更多新穎的指標

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