BIOLIGHT:有害藻华监测

描述

描述

在许多地区，有害的藻华是一个严重的环境问题。可能对人类健康、水生生态系统和经济产生不利影响的有毒藻类大量繁殖的例子包括赤潮、蓝绿藻和蓝藻。

这些花朵会产生极其有害的毒素，使人和动物不适甚至死亡。它们还会制造完全破坏生态系统的死区。

解决方案

叶绿素存在于藻类中，藻类是一种光合生物。一种称为荧光测定法的技术用于测量材料在使用不同波长的光（荧光）激发时发出的光量。

（荧光）来源：https://www.wpiinc.com/

 

（叶绿素的荧光）

 

当在白光下看到叶绿素时，它呈绿色。这有助于我们发现和检测藻类的存在。

 

BIOLIGHT 是一款内置 MCU、无线电和传感器的智能浮标。它每天测量 Alage 的存在，并监测生长是快速还是持续。

光学

为了激发叶绿素，使用470nm LED 光源，并使用仅测量680nm 的光谱传感器测量发射光谱。此外，530nm 长通滤光片用于过滤所有波长低于 530nm 的光。

（长通滤波器传输数据）

 

电子产品

waveConnect - 使用 LoRa E5 的定制板

 

BIOLIGHT 使用我专门为低功率应用设计的定制开发板 waveConnect，用于收集太阳能和为电池充电。waveConnect（开源并通过OSHWA认证）使用来自 Seeedstudio 的LoRa E5 ，它是一个 MCU 和一个 LoRa 无线电。Seeed LoRa-E5 LoRa 模块是一款低成本、超低功耗、极小的高性能 LoRa 模块。它有STM32WLE5JC，这是一个结合了LoRa Radio和ARM Cortex-M4 MCU的SoC。

固件

 

BIOLIGHT 的固件基于 ARM 的 MBED 操作系统。您可以使用出色的Mbed OS框架来闪存 waveConnect。简单的方法是使用Mbed Studio IDE。该板是基于stm32customtargets中提供的 LoRa E5 mini 开发的。LoRaWAN 固件基于主固件mbed-os-example-lorawan程序。

连接传感器

BIOLIGHT 使用Adafruit 的AS7341 Spectral Sensor Breakout （由AMS制造的传感器）。AS7341 是一款用于颜色检测和光谱分析应用的 11 通道多光谱传感器。光谱响应定义在大约 350nm 到 1000nm 的波长范围内。该传感器基于 i2c，使用 Qwiic/STEMMA QT 接口系统。

光谱响应度

 

LoRa E5 的默认 i2c 引脚为 PA_15 和 PCB_15，它们直接连接到 waveConnect 板中的 Qwiic 连接器。

I2C i2c(PA_15, PB_15); // SDA pin, SCL pin

光源（蓝色 LED）由引脚 PB_5 控制

DigitalOut lighSource(PB_5);

Buoy内部的设置

 

根据组装示意图，整个装置安装在 3D 打印的浮标内。

我们首选的3D打印机

 

我们根据项目需要开始在内部进行 3D 打印，并在Artillery sidewinder X2上进行打印。Artillery 还提供各种价格合理的 3D 打印机，打印机的质量非常好，对于我们的目的来说，它已经绰绰有余了。如果您也在寻找高质量的 3D 打印机，请查看Artillery的系列产品。

校准

3D 打印浮标底部的窗口。

 

传感器需要校准，因为窗口的折射率会随着材料的变化而变化，这是原因之一。我使用了常见的 BK7 玻璃窗。

BK7的折射率

 

我们需要对传感器进行两次实验以获得一些有意义的读数。要监测水中藻类的存在，必须首先计算光谱反射率。要计算 0.0 到 1.0 范围内的反射率，必须首先测量最小和最大反射率。

• 实验 1 - 暗读数：

为了获得暗读数，可以将传感器放在漆黑的房间里，然后进行测量。平均 10 到 15 个读数将适用于此实验。附近不得有光源/光源。

• 实验 2 - 最大读数：

第二个实验是记录传感器可以从光源记录的最大反射率。为此，可以使用光谱传感器中的内置 LED。如果没有内置 LED，可以使用白色 LED。LED 和传感器必须在同一平面上。执行此实验需要一个前表面镜，如下图所示。这就是使用前表面反射镜的原因。

 

 

 

 

1 / 2 •前表面镜。

 

必须为光谱传感器的所有 11 个通道获取这些读数。通过使用以下公式，可以计算传感器之前保存的任何样品的反射率。

float reflectance=(value - min_reflectance_value)/(max_reflectance_value - min_reflectance_value);

未来的作品

至此，只能计算出每个通道的反射率。此外，仅使用 680nm 通道数据并根据水中藻类含量的已知值校准反射率，将创建一个尺度来预测水体中藻类的生长。