【源码】基于自动化物联网技术的家庭水培系统

项目简介

这是一个集成了传感器反馈、灯光控制、视觉植物健康监测等多功能的自动化家庭水培系统。该系统旨在优化家庭水培环境，通过实时数据监控和机器学习算法，维护最有利于植物生长的条件。

项目的主要特性和功能

1. 传感器监测：对水培溶液的温度、总溶解固体（TDS）和酸碱度（pH）进行连续监测。
2. 灯光控制：根据实时传感器数据和用户定义的条件智能调整照明。
3. 基于机器学习的植物健康监测：利用Raspberry Pi集成的摄像头模块定期拍摄植物图像，通过TensorFlow进行图像分析，识别植物压力、潜在疾病或营养不足等早期迹象。
4. 实时时钟集成：利用RTC模块记录并显示事件的时间戳。
5. 兼容性：适应多种水培技术，如深水培养（DWC）和营养膜技术（NFT）。
6. 智能控制：通过Arduino和Raspberry Pi等微控制器进行智能管理和控制。

安装使用步骤

前提条件

• 已安装Arduino IDE，用于编程和与ESP32微控制器交互。
• TensorFlow（在Raspberry Pi上），用于图像分析和机器学习。
• 必要的硬件：ESP32板、传感器、RTC模块、灯光控制硬件、Raspberry Pi Zero 2、相机模块等。

步骤

1. 硬件连接：根据项目需求连接ESP32板、传感器、RTC模块、灯光控制硬件和Raspberry Pi Zero 2等。
2. 软件安装：在Raspberry Pi上安装TensorFlow和其他必要的库。
3. 编程：使用Arduino IDE为ESP32编写程序，实现传感器数据读取、灯光控制和事件日志等功能。对于Raspberry Pi，编写脚本以控制摄像头并运行TensorFlow模型进行图像分析。
4. 配置：设置传感器阈值、灯光控制规则、图像分析模型等。
5. 测试：在连接所有硬件并编写完所有软件后，进行系统测试，确保所有功能正常工作。
6. 部署：将系统部署到水培环境中，开始实时监控和操作。

详细的技术细节和操作指南将在项目的相关文档和代码注释中提供。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】