Grid-EYE(AMG88xx)データの無線伝送(2)

AMG8833をあちこち移動して検討するためにTWELITEと一体化してケースに収納したものを作りました。
基板部は写真1のようなものです。

写真1


製作過程（回路図含む）をまとめました。 => 参照

電源はDC3.5～14V入力でACアダプタ、電池、ソーラー電源などで使えます。
屋外に設置するにはセンサーの防水などの課題が残りますが、屋内使用であればこれでも実用できると思います。
<2021.04.12>
アルカリ単４電池(富士通プレミアム)3本直列で約1週間連続動作しました。
Panasonicのアルカリ電池電池資料によれば単3、単2、単1は単4の夫々2.4、6.5、14倍程度の容量があるようで、電池駆動時のおおよその寿命の目安になるかと思います。


グラフィック表示ソフト　(2021.04.12追記)
Grid-EYE(AMG88xx)データの無線伝送(1)では数値データ表示ソフトを紹介しましたが、数字の羅列を見ていても状況はよく分かりません。
そこで画素を温度に対応した色で塗って表示できるようにしました。

写真2 AMG88xxデータのサーモグラフ化


ソフト・資料のダウンロードは以下から。
=> ソフトウェア　　(Raspberry pi, Python3)
=> AMG88GRプログラム構成
=> GraphicViewer説明

AMG88xxのアプリケーションとして人や動物の検知を考えた時、人がサーモグラフをずっと眺めているわけにもいかず、コンピューターが検知して知らせてくれるようなシステムにしなくてはなりません。
この類の課題はよくある事なのでしょうが、私は高度な手法やアルゴリズムなど知らないので自分なりに考えてやってみました。
「AMG88GRプログラム構成」内にその方法について書いておきました。

実はグラフモード2はこの検知方法の検討に使うために作りました。
理想ではこのモードでいずれかの画素の色が彩色になったら検知したと判断できることですが、測定データのばらつきやセンサー感度の問題もありまだ改善の余地がありそうです。
とはいうものの、用途によっては実用できるのではないかと思います。

データの処理速度は、センサー１個で200mS間隔での送信(毎秒5回)に対しthread1のデータ受信は毎秒４回程度、thread2の表示処理は毎秒3回程度です。
やはりthread2 の処理が重い感じで、これを改善しない限りthread1のパケット取り込みを高速化してもあまり意味がないので、現状ではパケット取り込みをC言語化して速くするのは止めておきます。


===== 関連記事 =====
Grid-EYE(AMG88xx)データの無線伝送(1)
Grid-EYE(AMG88xx)データの無線伝送(3)


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