IOT:ラズベリーパイパーティクルセンサー - 流行の科学技術を勝手に追いかけるブログ人工知能仮想現実ブロックチェーン

どーもご無沙汰しております、Keita_Nakamori(´・ω・`)です。

先日、パーティクルセンサーが届きましたので、使ってみようと思います。

Contents

Particle Sensor　Model PPD42NS

ヒーターで空気を温めて上昇気流を作り、光学式センサーを通過させることによって、粒子数をカウントするとのことです。なので、向きが大事です。

スペック

スペック的にPM2.5なんてのも取れそうです。

安定するまでに１分間必要と書いてあるので、スクリプトの中で”現在立ち上げ中です。”とか”カウントダウン”とかを入れてあげると良いと思います。

検出可能な粒子サイズ： 1μm (minimum.)
検出濃度範囲： 0~28,000 pcs/L (0~8,000pcs/0.01 CF=283mL)
供給電圧： DC5V ±10% (CN1コネクタ:ピン1=GND , ピン3=+5V)
作動温度範囲： 0~45°C
作動湿度範囲：相対湿度95% 以下 (結露なきこと)
電力消費： 90mA
周囲温度： -30~60°C
安定するまでの立上時間：１分
電源ONから安定に必要な時間：１分
寸法： 59(W) × 45(H) × 22(D) [mm]
出力方式：負論理、デジタル出力　←　ここは後で解説します。
Hi : 4.0V以上 Low : 0.7V以下

コネクタ

右から　黒　赤　黄　のケーブルがついた脱着可能なコネクタがついていました

しかし、これ、ブレッドボードに刺さるわけでも、ブレッドボード用のケーブルがささるわけでもないので、取っ払ってしまいました。

コネクタケーブルを引き抜くと、ちょうどラズパイのGPIOと同じサイズのピンが出てきますので黒　赤　黄の３本のメス型ケーブルに差し替えました。

説明書によると　右から

CN : S5B-EH(JST)
1 : COMMON(GND)
2 : OUTPUT(P2)
3 : INPUT(5VDC 90mA)
4 : OUTPUT(P1)
5 : INPUT(T1)･･･FOR THRESHOLD FOR [P2]

となっていますので、使用するのは、黒：GND　赤：５V　黄：出力P1　の３つになります。

ラズパイ側のGPIO

事前に必要な知識として、ラズパイGPIOピンの指定方法には２種類の表現があります。

１．BOARD番号で指定する場合

PythonではGPIO.setmode(GPIO.BOARD)と書きます。

ラズパイのボード（基盤）の配置順に番号が振られていて、たとえばpin=40とした場合はGPIO21のことを指します

２．BCM番号で指定する場合

こちらはGPIO.setmode(GPIO.BCM)と書きます。
GPIO21を指定したいときは、そのままpin=21と書きます。

こちらのほうがわかりやすいので私はこちらを使っています。どっちでもOKです。

出力データと処理の話

出力はパルスで出力されます。
低パルスの状態が３０秒間に占める割合（LPO：Low Plulse Occupancy time)を粒子数として換算するようです。

「1μm以上の粒子が283mLの中に何個入っているか」と「低パルス占有率」の関係を測定したサンプルデータです。（メーカーHPより）

スクリプト

では、センサーから出力されたLowパルスの占有率を算出しましょう。

まずは、うまく行かなかった例です。

# モジュールをインポート
import RPi.GPIO as GPIO
import time

# 微小なLowパルス時間をカウントする
def time_low(pin):
    """
    args:
        pin  :pulse input pin number

    variables:
        t_start:開始時間
        t_end  :終了時間
    
    returns:Lowパルスの微小時間
        t_end - t_start: (終了時間 - 開始時間)
                
    """

    # 変数の初期化（現在時刻）
    t_start = time.time()
    
    # 変数の初期化
    t_end = time.time()
    
    # GPIOに入力されるパルスがLowの時間
    while GPIO.input(pin) == False:
        t_end = time.time()

    return (t_end - t_start)

# Lowパルス占有率を計算する
def lpo(pin):
    # 初期の時間の定義
    t0 = time.time()
    
    # low時間の初期化
    t_low = 0
    
    # サンプリング時間＝３０sec （スペックより）
    ts = 30

    # ループします。
    while(True):
        # LOW状態の微小時間dt_lowを求める関数:time_low()
        dt_low = time_low(pin)
        
        # low時間に追加する
        t_low = t_low + dt_low

        # (現在時間-初期時間)　が　サンプリング時間を超えたらブレイク
        if ((time.time() - t0) > ts):
            
            # LOWパルス占有率
            low_ratio = t_low/ts

            print("Low Pulse Time [sec]:".format(low_ratio))
            print(ratio, " [%]")
            break



# GPIO.BCMの表現でピン番号を指定する
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# センサーからのパルスが入力されるピンを指定する
pulse_pin = 21

# TRIG_PINを出力, ECHO_PINを入力
GPIO.setup(pulse_pin,GPIO.IN)

# 実行直後に予定な警告が出ないようにする。
GPIO.setwarnings(False)

#とりあえず３回出力してみる
for i in [1,2,3]:
    # Lowパルス占有率算出関数:lpo
    lpo(pulse_pin)

# 使用しているピン設定をクリアにする
GPIO.cleanup()

# モジュールをインポート

import RPi.GPIO as GPIO

import time

# 微小なLowパルス時間をカウントする

def time_low(pin):

"""

args:

pin :pulse input pin number

variables:

t_start:開始時間

t_end :終了時間

returns:Lowパルスの微小時間

t_end - t_start: (終了時間 - 開始時間)

"""

# 変数の初期化（現在時刻）

t_start = time.time()

# 変数の初期化

t_end = time.time()

# GPIOに入力されるパルスがLowの時間

while GPIO.input(pin) == False:

t_end = time.time()

return (t_end - t_start)

# Lowパルス占有率を計算する

def lpo(pin):

# 初期の時間の定義

t0 = time.time()

# low時間の初期化

t_low = 0

# サンプリング時間＝３０sec （スペックより）

ts = 30

# ループします。

while(True):

# LOW状態の微小時間dt_lowを求める関数:time_low()

dt_low = time_low(pin)

# low時間に追加する

t_low = t_low + dt_low

# (現在時間-初期時間)　が　サンプリング時間を超えたらブレイク

if ((time.time() - t0) > ts):

# LOWパルス占有率

low_ratio = t_low/ts

print("Low Pulse Time [sec]:".format(low_ratio))

print(ratio, " [%]")

break

# GPIO.BCMの表現でピン番号を指定する

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# センサーからのパルスが入力されるピンを指定する

pulse_pin = 21

# TRIG_PINを出力, ECHO_PINを入力

GPIO.setup(pulse_pin,GPIO.IN)

# 実行直後に予定な警告が出ないようにする。

GPIO.setwarnings(False)

#とりあえず３回出力してみる

for i in [1,2,3]:

# Lowパルス占有率算出関数:lpo

lpo(pulse_pin)

# 使用しているピン設定をクリアにする

GPIO.cleanup()

改良

動かないので、改良ついでにクラス化してみました。

なおかつ３０秒ごとに出力される粒子濃度のデータをconsentration.txtに随時書き出すようにしました。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import RPi.GPIO as GPIO
import time
import datetime
       
class particle_counter():

    def __init__(self):
        pass

    def set_pin_number(self, PIN=21):
        self.PIN = PIN
        GPIO.setmode(GPIO.BCM)
        GPIO.setup(self.PIN, GPIO.IN)
        GPIO.setwarnings(False)
                
    def particle_count(self, count_times=10):
        self.count_times = count_times

        #print('Counting Now')
        print(' datetime.datetime.now() : Pulse Low Occupancy')

        for i in range(self.count_times):
            print('Revolution : ',i)
            self.lpo()

    def lpo(self):
        #print('lpo method excuting')
        t_start = time.time()
        t_low = 0
        t_interval = 30 # [sec] by instruction

        while(True):

            # LOW状態の微小時間dt_lowを求める関数:time_low()
            dt_low = self.time_low()
            
            # low時間に追加する
            t_low += dt_low
            t_current = time.time() - t_start

        
        
                  
            # (現在時間-初期時間)　が　サンプリング時間を超えたらブレイク
            if (t_current > t_interval):
                
                # LOWパルス占有率
                #print('(self.t_current,self.t_low)aaaaa: ', (t_current, t_low))
                self.low_occupancy = t_low / t_current
                print(' {} ====> {:.3g}'.format(datetime.datetime.now(),self.low_occupancy))
                f = open('consentration.txt','a')
                data=str(datetime.datetime.now())+","+str(self.low_occupancy)
                f.write(data+"\n")
                f.close()

                break
        

 
    # 微小なLowパルス時間をカウントする
    def time_low(self):
        """
        args:
            pin  :pulse input pin number
     
        variables:
            t_start:開始時間
            t_end  :終了時間
        
        returns:Lowパルスの微小時間
            t_end - t_start: (終了時間 - 開始時間)
                    
        """
     
        # 変数の初期化（現在時刻）

        t_start = time.time()
        t_end = time.time()

        if GPIO.input(self.PIN) == 1:
            return 0.0
        
        # GPIOに入力されるパルスがLowの時間
        while GPIO.input(self.PIN) == 0:
            t_end = time.time()

        return (t_end - t_start)

# Excute to moniter
if __name__ == '__main__':

    # Make instance
    device001 = particle_counter()

    # Set signal pin
    device001.set_pin_number(PIN=21)

    # Excute
    device001.particle_count(count_times=1000000)

    # Finish
    GPIO.cleanup()
    print('==== Done ====')

100

101

102

103

104

105

106

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

import RPi.GPIO as GPIO

import time

import datetime

class particle_counter():

def __init__(self):

pass

def set_pin_number(self, PIN=21):

self.PIN = PIN

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

GPIO.setup(self.PIN, GPIO.IN)

GPIO.setwarnings(False)

def particle_count(self, count_times=10):

self.count_times = count_times

#print('Counting Now')

print(' datetime.datetime.now() : Pulse Low Occupancy')

for i in range(self.count_times):

print('Revolution : ',i)

self.lpo()

def lpo(self):

#print('lpo method excuting')

t_start = time.time()

t_low = 0

t_interval = 30 # [sec] by instruction

while(True):

# LOW状態の微小時間dt_lowを求める関数:time_low()

dt_low = self.time_low()

# low時間に追加する

t_low += dt_low

t_current = time.time() - t_start

# (現在時間-初期時間)　が　サンプリング時間を超えたらブレイク

if (t_current > t_interval):

# LOWパルス占有率

#print('(self.t_current,self.t_low)aaaaa: ', (t_current, t_low))

self.low_occupancy = t_low / t_current

print(' {} ====> {:.3g}'.format(datetime.datetime.now(),self.low_occupancy))

f = open('consentration.txt','a')

data=str(datetime.datetime.now())+","+str(self.low_occupancy)

f.write(data+"\n")

f.close()

break

# 微小なLowパルス時間をカウントする

def time_low(self):

"""

args:

pin :pulse input pin number

variables:

t_start:開始時間

t_end :終了時間

returns:Lowパルスの微小時間

t_end - t_start: (終了時間 - 開始時間)

"""

# 変数の初期化（現在時刻）

t_start = time.time()

t_end = time.time()

if GPIO.input(self.PIN) == 1:

return 0.0

# GPIOに入力されるパルスがLowの時間

while GPIO.input(self.PIN) == 0:

t_end = time.time()

return (t_end - t_start)

# Excute to moniter

if __name__ == '__main__':

# Make instance

device001 = particle_counter()

# Set signal pin

device001.set_pin_number(PIN=21)

# Excute

device001.particle_count(count_times=1000000)

# Finish

GPIO.cleanup()

print('==== Done ====')

出力：consentration.txt

中身は下記のような感じです。

2019-05-30 19:16:40.318976,0.07213182909293626
2019-05-30 19:17:10.434010,0.0951778309901365
2019-05-30 19:17:40.536987,0.07830632987722516
2019-05-30 19:18:10.660109,0.05319190541036891
2019-05-30 19:18:40.774304,0.030014825256954498
2019-05-30 19:19:10.876265,0.01660005851583172
2019-05-30 19:19:40.980323,0.019892370764988204
2019-05-30 19:20:11.065823,0.012348209387846658
2019-05-30 19:20:41.148922,0.01847427585179943
2019-05-30 19:21:11.243032,0.010773055171737232

2019-05-30 19:16:40.318976,0.07213182909293626

2019-05-30 19:17:10.434010,0.0951778309901365

2019-05-30 19:17:40.536987,0.07830632987722516

2019-05-30 19:18:10.660109,0.05319190541036891

2019-05-30 19:18:40.774304,0.030014825256954498

2019-05-30 19:19:10.876265,0.01660005851583172

2019-05-30 19:19:40.980323,0.019892370764988204

2019-05-30 19:20:11.065823,0.012348209387846658

2019-05-30 19:20:41.148922,0.01847427585179943

2019-05-30 19:21:11.243032,0.010773055171737232

データ処理

データを処理するためにpandasで読み込んで、整えましょう。

文字パターン抽出 ” .str.extract() ” で文字列を　年月日　時間　濃度　に切り分けます。

import numpy as np
import pandas as pd


with open("consentration.txt",encoding='utf-8') as f:
    f_list=f.readlines() # read as list

series = pd.Series(f_list)
df = series.str.extract('(.+) (.+),(.+)\n',expand=True,)
df.columns=['ymd','hms ms','consentration']
df

import numpy as np

import pandas as pd

with open("consentration.txt",encoding='utf-8') as f:

f_list=f.readlines() # read as list

series = pd.Series(f_list)

df = series.str.extract('(.+) (.+),(.+)\n',expand=True,)

df.columns=['ymd','hms ms','consentration']

すると、こんな感じで切れました

	ymd	hms ms	consentration
0	2019-05-30	19:16:40.318976	0.07213182909293626
1	2019-05-30	19:17:10.434010	0.0951778309901365
2	2019-05-30	19:17:40.536987	0.07830632987722516
3	2019-05-30	19:18:10.660109	0.05319190541036891
4	2019-05-30	19:18:40.774304	0.030014825256954498
5	2019-05-30	19:19:10.876265	0.01660005851583172
6	2019-05-30	19:19:40.980323	0.019892370764988204

可視化

ざっくりとグラフを書いてみます。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array(df['ymd']+df['hms ms'])
y=np.array(df['consentration'])

plt.plot(x,y)
plt.show()

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array(df['ymd']+df['hms ms'])

y=np.array(df['consentration'])

plt.plot(x,y)

plt.show()

なんじゃこりゃ(*´﹃｀*)

でもとりあえず、なんかおかしいことは分かりました。なんで階段状なんだろう。

もっと研究が必要ですね。

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