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基于 Arduino 的智能消毒环卫隧道

发布时间:2021-11-24
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基于 Arduino 的智能消毒环卫隧道

发布时间:2021-11-24
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智能隧道可防止 COVID-19 / SARS-CoV-2 的进一步传播。它可以在短短 15 秒的时间内对一个人进行全面消毒。

智能消毒和卫生隧道展示了它如何设计为在大约 15 秒内为穿过隧道的人们提供最大程度的保护。这可以帮助社区对抗 COVID-19。

该项目的主要思想是建造一个可以尝试阻止 COVID-19 传播的隧道。

这条消毒和卫生隧道的准备是为了在 15 秒内对任何可能的细菌进行消毒。

使用的消毒剂溶液由次氯酸钠 (NaOCl) 和水 (H2O) 组成。消毒剂是非挥发性的,因此能够延长真实和杀菌活性,并对表面进行消毒。

所以,我主动做了这个智能消毒和卫生隧道。这条隧道是在 12 小时内建成的。它可以在短短 15 秒的时间内为一个人从头到脚彻底消毒,并且所使用的溶液完全无害*。隧道的总成本约为30,000卢比或 400 美元。

在哪里使用?

  • 食品市场
  • 办公室
  • 购物广场
  • 机场
  • 巴士站
  • 火车站
  • 警察局
  • 大学
  • 医院
  • 殖民地

这个怎么运作
1HP 水泵机放置在每个隧道的一侧,从水箱中抽取 0.4% 次氯酸钠溶液在 100 升水中的溶液。由于机器是自动的,它可以感应是否有人进入隧道。当任何人进入隧道时,水泵将启动 15 秒。这样用户就可以通过那个隧道,如果隧道里没有人,泵将关闭以节省水和电。雾状消毒喷雾可在至少 60 分钟(大约*)的时间内保护市民免于感染细菌。因为它可以对空气、暴露的皮肤和人体衣物进行消毒。

用于 200 升溶液的塑料罐和用于高压管道系统的泵位于隧道的一侧。根据计算,该溶液应足以使用 8-10 小时。因为它在入口上方有一个运动传感器,以节省防腐剂。(可能因进入隧道的人数而异**)

流程图

硬件设置
我用金属型材铺设了框架,可折叠,以便它可以从一个地方运输到另一个地方,当它全部完成时,存放以备下一次启示录。覆盖物是由横幅(用于户外围板广告)。横幅很容易与带有塑料系带的金属型材固定在一起。它很快,不需要特殊技能。

用于 200 升溶液的塑料罐和用于高压管道系统的泵位于与四通雾化器组件相连的隧道一侧。

整个隧道都使用微型管道为雾化器提供溶液。

里面有一个高压管道,可以连接4个四通雾化器。雾气不会在衣服上留下任何痕迹,同时完全包裹住进来的人,即使在难以触及的衣服褶皱中也能消灭病毒,并在出口后提供一段时间的保护。

作为解决方案,该项目中使用了经过认证的解决方案。

四路雾化器

  • 放电率:30 LPH/0.5 LPM(1 个雾化器)
  • 推荐压力:45-60 psi
  • 平均液滴尺寸:65 微米(55-60 psi)
  • 过滤要求:130 微米(120 目)
  • 所需泵:40 至 45 米水头

使用的其他配件

准备 Arduino
水泵实际上是通过检测红外线来工作的。每当人体靠近运动传感器时,人体会反射红外线,运动传感器会检测到这种红外线,并通过输出引脚为我们提供高电平信号。然后这个 HIGH 信号被 Arduino 读取。因此,如果 Arduino 读取到 HIGH 信号,它将向继电器模块发出一个 HIGH 信号,这意味着继电器将打开,因此电源继电器将打开并打开水泵 15 秒(可以被改变)。同样,如果 Arduino 读取低电平信号,它将使继电器引脚变为低电平,因此水泵将保持关闭状态。

在这里,我使用了 2 个 PIR 传感器来使其更精确,如果它们中的任何一个感应到运动,那么继电器将打开 15 秒(可以更改)。

我们不能将 5V 继电器直接与水泵一起使用,因为在我的情况下,我在这个项目中使用的水泵的安培(A)额定值为 16 安培,而 5V 继电器的最大负载为 10 安培,因此可以控制水泵我又使用了一个带有 5V 继电器模块的继电器。这是12V电源继电器。

注意:我还添加了一个切换开关,以防万一传感器出现故障。所以它可以将其设置为手动模式。
我在这个项目中使用了两个继电器,一个是 5V 继电器模块,另一个是功率继电器。

代码:

int relayPin = 12;                // choose the pin for the Relay Pin

int inputPin = 2;               // choose the input pin (for PIR sensor)
int inputPin2 = 3;               // choose the input pin (for PIR sensor 02)

int pirState = LOW;             // at start, assuming no motion detected
int val = 0;                    // variable for reading the pin status
int val2 = 0;                    // variable for reading the pin status

 
void setup() {
  pinMode(relayPin, OUTPUT);      // declare Relay as output
  pinMode(inputPin, INPUT);     // declare sensor as input
  pinMode(inputPin2, INPUT);  
  Serial.begin(9600);
}
 
void loop(){
  val = digitalRead(inputPin);  // read input value
  val2 = digitalRead(inputPin2);  // read input value
  if (val == HIGH || val2 == HIGH) {            // check if the input is HIGH
    digitalWrite(relayPin, HIGH);  // turn Relay ON
    if (pirState == LOW) {
      // turned on
      Serial.println("Motion detected!");
      // 15 sec delay
      delay(15000);
      pirState = HIGH;
    }
  } else {
    digitalWrite(relayPin, 0); // turn Relay OFF
    if (pirState == HIGH){
      // turned off
      Serial.println("Motion ended!");
      pirState = LOW;
    }
  }
  
}

该项目的最终布线看起来有点乱,但工作得很好。

全部接线后,我只是使用基本传感对其进行测试,然后继续检查继电器是否在触发。

准备树莓派 3(可选)
这是可选的。如果您需要对数据进行一些分析并精确计算使用此隧道的人数。你可以实现这部分。

虽然,有很多方法可以使用一些物理传感器(如 PIR 传感器和超声波传感器)来计算,但我在考虑所有赔率时发现这更精确。

有一个机器学习模型,它使用 Python 中的 OpenCV 检测人体并将日志存储在文件中,该文件可以处理以在应用程序中显示数据。

连接 Pi 相机

  • 关闭树莓派
  • 在 USB 模块和 HDMI 模块之间找到摄像头模块。
  • 通过(轻轻)向上拉来解锁黑色塑料夹
  • 插入相机模块带状电缆(金属连接器背对Raspberry Pi 4 上的以太网/USB 端口)
  • 锁上黑色塑料夹
     

如果您对此项目有任何想法、意见或问题,请在下方留言。

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