Mục lục:
- Bước 1: Các bộ phận và công cụ
- Bước 2: Sơ đồ đấu dây
- Bước 3: Mã
- Bước 4: Kết nối mọi thứ
- Bước 5: Ý tưởng bổ sung
Video: Máy đo chất lượng không khí trong nhà: 5 bước (có hình ảnh)
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:30
Dự án đơn giản để kiểm tra chất lượng không khí trong ngôi nhà của bạn.
Vì gần đây chúng ta ở nhà / làm việc ở nhà rất nhiều, nên bạn nên theo dõi chất lượng không khí và nhắc nhở bản thân rằng đã đến lúc phải mở cửa sổ và đón không khí trong lành vào.
Bước 1: Các bộ phận và công cụ
Các bộ phận
- BME680 CJMCU
- Màn hình OLED (128 x 64)
- Chip Wi-Fi ESP8266 (NodeMCU V1)
- Trường hợp: https://www.thingiverse.com/thing:1720314 (hoặc bất kỳ trường hợp nào khác mà bạn có thể thích)
- Dây Dupont
Công cụ
Hàn sắt
Bước 2: Sơ đồ đấu dây
Sơ đồ hệ thống dây điện
Bước 3: Mã
Mã có sẵn tại đây:
Dựa trên
Tính toán IAQ bằng cảm biến BME680.
Đọc nhiệt độ thô, độ ẩm và khả năng chống khí Cho phép bù trừ khi hiệu chuẩn nhiệt độ Tự động tính toán độ ẩm tương ứng bằng cách sử dụng phép xấp xỉ August-Roche-Magnus Tính IAQ từ nhiệt độ, độ ẩm và khả năng chống khí theo Tiến sĩ Julie Riggs, Chỉ số Đánh giá IAQ, www.iaquk. org.uk
Mã dành cho những ai quan tâm đến việc sử dụng cảm biến BME680 thông qua thư viện I2C và Adafruit để tính toán IAQ mà không cần thư viện độc quyền của Bosch.
Thư viện của Adafruit: Đây là thư viện dành cho cảm biến độ ẩm, nhiệt độ & áp suất BME280 Được thiết kế đặc biệt để hoạt động với Adafruit BME280 Breakout - www.iaquk.org.uk Các cảm biến này sử dụng I2C hoặc SPI để giao tiếp, 2 hoặc 4 chân được cần thiết để giao diện. Địa chỉ I2C của thiết bị là 0x76 hoặc 0x77. Adafruit đầu tư thời gian và tài nguyên để cung cấp mã nguồn mở này, vui lòng hỗ trợ Adafruit và phần cứng mã nguồn mở bằng cách mua các sản phẩm từ Adafruit! Viết bởi Limor Fried & Kevin Townsend cho Adafruit Industries. Giấy phép BSD, tất cả văn bản ở trên phải được bao gồm trong bất kỳ phân phối lại nào
Các thư viện cần có:
ThingPulse SSD1306 (https://github.com/ThingPulse/esp8266-oled-ssd1306)
Cảm biến Adafruit chung (Trình quản lý thư viện Arduino)
Adafruit BME680 (Trình quản lý thư viện Arduino)
SoftwWire Steve Marple (Quản lý Thư viện Arduino)
AsyncDelay Steve Marple (Người quản lý thư viện Arduino)
Bước 4: Kết nối mọi thứ
OLEDVCC - 3.3v
GND - GND
SCL - D1
SDA - D2
BME680
VCC - 3.3v
GND - GND
SCL - D1
SDA - D2
Vì cả cảm biến và OLED đều được kết nối bằng I2C nên chúng được kết nối với các chân giống nhau. Để làm điều đó, bạn có thể cắt một nửa cáp dupont và hàn cáp để có một số cáp hình chữ Y.
Bước 5: Ý tưởng bổ sung
Ý tưởng khác
- Gửi dữ liệu đến MQTT / Blink / Thingspeak
- Thêm pin
Hy vọng bạn thích dự án này và nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, hãy hỏi.
Cảm ơn bạn đã đọc!
Đề xuất:
Màn hình cây trồng trong nhà thông minh - Biết khi nào cây trồng của bạn cần tưới nước: 8 bước (có hình ảnh)
Máy theo dõi cây trồng trong nhà thông minh - Biết khi nào cây trồng của bạn cần tưới nước: Một vài tháng trước, tôi đã làm một que theo dõi độ ẩm của đất chạy bằng pin và có thể được gắn vào đất trong chậu cây trong nhà của bạn để cung cấp cho bạn một số thông tin hữu ích về đất mức độ ẩm và đèn LED nhấp nháy để cho bạn biết khi nào cần
Xây dựng cảm biến chất lượng không khí IoT trong nhà không cần đám mây: 10 bước
Xây dựng cảm biến chất lượng không khí Inhouse IoT Không cần đám mây: Chất lượng không khí trong nhà hoặc ngoài trời phụ thuộc vào nhiều nguồn ô nhiễm và cả thời tiết. Thiết bị này ghi lại một số thông số phổ biến và một số thông số thú vị nhất bằng cách sử dụng 2 chip cảm biến. Nhiệt độ Độ ẩm Áp suất Khí hữu cơMicro
Màn hình chất lượng không khí IoT chi phí thấp dựa trên RaspberryPi 4: 15 bước (có hình ảnh)
Máy theo dõi chất lượng không khí IoT chi phí thấp dựa trên RaspberryPi 4: Santiago, Chile trong thời gian khẩn cấp về môi trường vào mùa đông có đặc quyền sống ở một trong những quốc gia đẹp nhất thế giới, nhưng thật không may, đó không phải là tất cả hoa hồng. Chile trong mùa đông chịu rất nhiều ô nhiễm không khí, mai
SENSLY HAT CHO THIẾT BỊ PHÁT HIỆN KHÍ & CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ RASPBERRY PI V1.1: 9 Bước
SENSLY HAT CHO THIẾT BỊ PHÁT HIỆN KHÍ & CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ RASPBERRY PI V1.1: Sensly là một cảm biến ô nhiễm di động có khả năng phát hiện mức độ ô nhiễm trong không khí bằng cách sử dụng các cảm biến khí trên máy bay để thu thập thông tin về các loại khí khác nhau hiện có. Thông tin này có thể được cung cấp trực tiếp vào điện thoại thông minh của bạn để
Mũ cảm ứng cho máy dò khí và chất lượng không khí Raspberry Pi V0.9: 8 bước
Mũ cảm ứng cho máy dò khí và chất lượng không khí Raspberry Pi V0.9: Sensly là một cảm biến ô nhiễm di động có khả năng phát hiện mức độ ô nhiễm trong không khí bằng cách sử dụng các cảm biến khí trên bo mạch của nó để thu thập thông tin về các loại khí khác nhau hiện có. Thông tin này có thể được cung cấp trực tiếp vào điện thoại thông minh của bạn để