树莓派链接甲醛传感器

树莓派-甲醛检测 1.组件

raspberryp

dart 甲醛 sensor

若干杜邦线

2.大概实现过程 整个过程比较简单 在树莓派上跑一个后台进程,采集传感器的数据然后写入到数据库,然后理由web展示出来

3.注意事项 a.dart 传感器是串口通信,我这边利用gpio来实现串口,确认一下配置

ls -l /dev/serial*

/dev/serial0 -> ttyAMA0 /dev/serial1 -> ttyS0 默认情况serial0是蓝牙设备,通过修改配置,把蓝牙映射的串口改成serial1,具体配置可以参考rasbperey_config的配置文件. b.传感器和gpio接线示意图 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

  |TXD<---------->RXD|

GPIO |------------------|dart hoch sensor

  |RXD<---------->TXD|    

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

具体GPIO示意图可以到网上查看.

4.安装

a.gcc -lmysqlclient dart.c -o hoch

b.cp -a web/* /var/www/html

c.修改/etc/php/7.0/apache2/php.ini中的short_open_tag为on

d.需要安装php-ssh的依赖,php-mysql相关依赖.

5.接口 getdata.php 获取监控数据json格式 ssh.php 简单控制接口,可以远程执行一些命令 执行格式如下

http://IP/ssh.php?cmd

 

代码配置详情

https://github.com/zhangdaolong/raspberrypi-dart-HOCH

<think>嗯,用户想在树莓派上用Python进行甲醛检测,这需要结合硬件和软件部分。首先,我需要确定用户使用的甲醛传感器型号。常见的可能是达特WZ-S或者类似型号。根据引用[4],达特WZ-S传感器需要连接树莓派的GPIO引脚,比如BCM编码的GPIO2、3、5、6。用户需要正确连接传感器的VCC、GND、Dout和Aout引脚到树莓派上,注意电压匹配,可能需要电平转换模块,但达特传感器可能已经是3.3V的,所以直接连接应该没问题。 接下来是软件部分。用户需要用Python读取传感器数据。根据引用[1]和引用[3],Python在树莓派上常用于传感器数据处理。需要安装必要的库,比如RPi.GPIO用于GPIO控制,以及模拟信号可能需要MCP3008模数转换器,这时候要用到Adafruit库。用户可能需要配置SPI接口,因为MCP3008通过SPI与树莓派通信。 然后,代码部分。数字信号读取比较简单,使用GPIO输入模式检测高低电平。而模拟信号需要SPI初始化和读取ADC值。代码示例需要确保正确配置GPIO模式,比如BCM编码,并设置引脚为输入。同时,处理数据时可能需要校准传感器,将电压值转换为甲醛浓度,这需要参考传感器的数据手册,可能存在线性关系或者需要查表。 数据上传部分,引用[3]提到使用腾讯云进行在线监测,所以可以考虑将数据上传到云平台,使用MQTT或者HTTP请求。用户界面方面,引用[1]提到曲线和表格显示,可以用Matplotlib或Web框架(如Flask)来实现实时数据显示。 注意事项方面,接线正确性、权限问题(可能需要sudo运行脚本)、传感器预热时间、定期校准都是关键点。用户需要确保树莓派的Python环境正确,安装了所有依赖库。 可能遇到的问题包括传感器读数不稳定,需要检查接线和电源;SPI未启用,导致ADC无法读取;权限不足无法访问GPIO。此外,用户可能需要了解如何启用树莓派的SPI接口,这可以通过raspi-config工具进行配置。 最后,生成相关问题时,要考虑用户可能的后续需求,比如优化检测精度、数据传输方法、报警功能或与其他传感器的集成。这些扩展功能可以引导用户进一步深入项目开发。</think>### 分步实现树莓派甲醛检测的Python方案 #### 一、硬件准备 1. **核心设备**: - 树莓派(推荐3B+/4B,已安装Raspbian系统)[^3] - 甲醛传感器(推荐达特WZ-S系列,支持数字/模拟双输出)[^4] 2. **接线示意图**: ``` 达特传感器引脚 | 树莓派引脚 VCC(5V) → 物理引脚2(5V电源) GND → 物理引脚6(GND) Dout(数字输出)→ BCM编码GPIO5(物理引脚29) Aout(模拟输出)→ MCP3008 ADC芯片通道0 ``` #### 二、软件环境配置 1. 启用SPI接口: ```bash sudo raspi-config # 选择 Interfacing Options → SPI → Yes ``` 2. 安装依赖库: ```bash pip install RPi.GPIO Adafruit-MCP3008 ``` #### 三、Python代码实现 ```python import RPi.GPIO as GPIO import Adafruit_MCP3008 # 数字信号检测配置 DIGITAL_PIN = 5 GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(DIGITAL_PIN, GPIO.IN) # 模拟信号检测配置(MCP3008 ADC) mcp = Adafruit_MCP3008.MCP3008(clk=11, cs=8, miso=9, mosi=10) def read_formaldehyde(): # 数字信号检测(阈值报警) digital_value = GPIO.input(DIGITAL_PIN) # 模拟信号检测(精确测量) analog_raw = mcp.read_adc(0) voltage = analog_raw * 3.3 / 1024 # 转换为电压值 # 转换为浓度(参考传感器手册校准) concentration = (voltage - 0.2) * 2.5 # 示例公式,需实际校准 return { "digital_alarm": digital_value, "voltage": round(voltage, 2), "concentration": round(concentration, 2) } # 示例调用 if __name__ == "__main__": try: while True: data = read_formaldehyde() print(f"浓度: {data['concentration']}mg/m³ | 报警状态: {data['digital_alarm']}") finally: GPIO.cleanup() ``` #### 四、数据处理与可视化 1. **实时曲线显示**(使用Matplotlib): ```python import matplotlib.pyplot as plt from collections import deque # 初始化数据缓冲区 history = deque(maxlen=100) plt.ion() while True: data = read_formaldehyde() history.append(data['concentration']) plt.clf() plt.plot(history) plt.title("甲醛浓度实时监测") plt.ylabel("mg/m³") plt.pause(0.1) ``` 2. **数据上传云端**(以腾讯云为例): ```python import requests API_URL = "https://your-cloud-endpoint.com/data" def upload_data(data): payload = { "device_id": "raspi-formaldehyde", "concentration": data['concentration'], "timestamp": time.time() } requests.post(API_URL, json=payload) ``` #### 五、注意事项 1. **传感器校准**: - 需在清洁空气(0mg/m³)和已知浓度环境中进行两点校准 - 校准公式示例:$$ C = \frac{V_{out} - V_{0}}{S} $$ 其中$V_0$为零点电压,$S$为灵敏度[^4] 2. **硬件安全**: - 确认传感器工作电压(达特WZ-S为5V供电) - 避免GPIO引脚过载,必要时使用电平转换模块 3. **软件优化**: - 使用`try...finally`确保GPIO资源释放 - 添加数据滤波算法(推荐滑动平均滤波): ```python def moving_average_filter(new_value, window_size=5): history.append(new_value) return sum(history)/len(history) ```
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