IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

В системах гидропоники вопрос контроля кислотности водной среды можно назвать одним из самых значимых, так как успешное и продуктивное выращивание урожая напрямую зависит от параметров жидкости для полива. Метод определения pH с помощью индикаторной бумаги обеспечивает меньшую точность измерения в сравнении с другими методами, но более экономичен и прост в эксплуатации.[1,2] Для автоматизации данного метода может быть использован контроллер на базе платформы Arduino и датчик с RGB сенсором. Такая система измерения может быть снабжена специализированными модулями Wi-Fi или GPRS для обеспечения удаленного управления и мониторинга показаний.

Существует множество видов датчиков цвета, каждый из которых обладает своими конструктивными особенностями. Для проектирования эффективной системы измерения необходимо сравнить технические характеристики и наиболее подходящий датчик.

Рассмотрим два типа датчиков: TCS3200 и TCS34725. Первый датчик цвета работает по принципу пропорционального конвертирования интенсивности света в частоту выходного сигнала, а второй конвертирует интенсивность света в специальный цифровой сигнал. Они представляют собой программируемый набор кремниевых фотодиодов и преобразователя напряжения на фотодиодах в прямоугольный сигнал определенной частоты на выходе схемы [3].

При незначительных отличиях основного устройства и принципа работы важным преимуществом датчика TCS34725 является наличие I2C интерфейса, что значительно упрощает подключение и расширяет возможности использования нескольких сенсоров одновременно. Также важной отличительной особенностью можно назвать встроенный инфракрасный фильтр. Чувствительный диапазон датчиков не ограничивается видимым спектром, поэтому показания прибора могут отличаться от визуального определения цвета. Инфракрасный фильтр значительно повышает точность измерения.[4]

На рисунке 1 изображен внешний вид датчиков: а) TCS34725, б) TCS3200.

а)	б)
Рис. 1. Внешний вид датчиков цвета TCS34725 (а) и TCS3200 (б)

Оценив преимущества сенсора, оснащенного инфракрасным фильтром, было решено использовать его при дальнейшем проектировании системы контроля кислотности водной среды.

Для определения цвета объекта требуется измерить интенсивность красного, зеленого и синего света с учетом освещенности и с помощью цветовой модели RGB конвертировать их в конечный результат.[5]

Для обработки данных, получаемых с датчика цвета, используем микроконтроллер на базе платформы Arduino. Считывая данные на выходе датчика, получим интенсивность трех основных цветов.[6] Цветовая модель RGB для кодирования использует значения от 0 до 255.

Для определения pH потребуется программно задать четырнадцать эталонных цветов, каждому из которых соответствуют значения интенсивности красного, зеленого и синего цветов, лежащие между 0 и 255. И реализовать сравнение исследуемого индикатора с эталонами.

Так как индикаторная бумага одноразовая, для работы системы в автономном режиме требуется реализовать процесс утилизации использованной бумаги и подачи новой.

Последовательность действий при измерении кислотности жидкости следующая:

1. с помощью автоматизированной линии индикаторная бумага помещается в исследуемую жидкость, затем перемещается к RGB сенсору

2. выполняется программный алгоритм

3. использованный индикатор утилизируется, на линию подается новый

4. система готовится к повторному циклу измерения.

При интеграции такого способа измерения в некоторую автоматическую систему, данные, полученные в результате измерений, могут быть использованы, например, для дозирования веществ, добавляемых в жидкость с целью регулирования pH, для прекращения подачи воды, в случае ее несоответствия определенным требованиям, для удаленного и долгосрочного наблюдения за кислотностью жидкости в водоеме и т.д.

Рассмотренный в данной статье метод обладает как преимуществами, так и недостатками, по сравнению с традиционными способами измерения pH жидкости. Однако описанные выше пути повышения точности измерений позволяют добиться требуемого качества работы системы и обеспечивают возможность ее применения в автономном режиме в течение длительного времени. Все это ставит предложенный метод в один ряд с остальными. Окончательное решение по выбору способа принимается потребителем, исходя из каждой конкретной ситуации и соотношения цены и качества.

Автор выражает благодарность за помощь в написании статьи научному руководителю: заведующему кафедрой «Автоматизация производственных процессов», кандидату технических наук, доценту, Лукьянову Александру Дмитриевичу.

Список использованных источников

1. Нечипоренко А.П. Физико-химические (инструментальные) методы анализа. Электрохимические методы. Потенциометрия и кондуктометрия: Учеб.-метод. пособие / Под ред. В.В. Кириллова. – СПб.: НИУ ИТМО; ИХиБТ, 2013. – 34 с.

2. Бейтс Р. Определение рН. Теория и практика / пер. с англ. под ред. акад. Б. П. Никольского и проф. М. М. Шульца. — 2 изд. — Л. : Химия, 1972.

3. TCS3200, TCS3210 Programmable color light-to-frequency converter - TAOS Inc., July 2009 – Режим доступа: http://www.datasheetlib.com/datasheet/1131408/tcs3200-d-tr_ams-austriamicrosystems.html

4. TCS3472 Color light-to-digital converter with IR filter - TAOS Inc., August 2012 – Режим доступа: https://cdn-shop.adafruit.com/datasheets/TCS34725.pdf

5. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений – Техносфера, 2012. - 1104 с. - ISBN 9785948363318.

6. Петин В.А. Проекты с использованием контроллера Arduino. — БХВ-Петербург, 2014. — 400 с. — ISBN 9785977533379.

Код для цитирования: Скопировать