LabVIEW를 사용한 Raspberry Pi 온도 프로파일

내 Raspberry Pi에 연결된 DS18B20 온도 센서는 프로세서 위의 케이스 내부에 장착했습니다. 케이스 내부의 온도 프로파일을 매핑하고 시각적으로 표현하고 싶었습니다. 이를 위해 저는 Python 스크립트, SQLite3 데이터베이스 및 LabVIEW를 결합했습니다.

온도 센서가 하나만 연결되어 있고 RasPi가 매우 따뜻하지 않으므로 이 이미지가 다소 과장되었습니다. 나중에 조금 더 설명하겠습니다. 그래서 RasPi에서 실행되는 Python 스크립트를 작성하는 것으로 시작했습니다. 온도를 측정한 다음 탑재된 USB 플래시 드라이브의 공유 폴더에 저장한 SQLite3 데이터베이스에 기록합니다. 데이터베이스에도 가속도계 데이터가 있지만 나중에 추가될 예정입니다. RasPi에서는 이것이 전부입니다. 다음으로 모든 데이터를 얻기 위해 네트워크를 통해 데이터베이스를 쿼리하는 LabVIEW 프로그램을 작성했습니다. 데이터의 마지막 줄만 반환하려면 쿼리에 대해 약간의 작업을 수행해야 하지만 이 작업은 향후 버전에 추가할 예정입니다. SQLite3 데이터베이스를 쿼리하기 위해 이 툴킷을 사용했는데 정말 잘 작동하고 매우 간단합니다. 설정. 온도가 있으면 사용자 인터페이스에 표시해야 합니다. 이것이 Sensor Mapping Express VI가 정말 편리한 곳입니다. .stl 파일을 가리키고 온도 센서를 RasPi에 배치할 위치를 선택하기만 하면 됩니다. Google SketchUp을 사용하여 변환한 이 모델을 사용했습니다. 여기에서 4개의 더미 센서를 사용하여 온도 차이를 표시해야 했습니다. 외부 4개의 센서를 섭씨 0도로 설정했는데 센서 0만 데이터베이스에서 온도를 가져옵니다. 더 많은 센서를 사용하면 훨씬 더 정확해질 수 있습니다. 앞서 말했듯이 이것은 현재로서는 개념을 증명하기 위한 것입니다. 100ms마다 데이터베이스를 쿼리하고 온도 데이터로 어레이를 만든 다음 이를 Sensor Mapping Express VI에 적용합니다. 그런 다음 온도 프로필은 RasPi의 표면 온도에 따라 변경됩니다. 매핑에 사용한 색상은 다음과 같습니다.

온도 대 색상 매핑:0 섭씨 R-0 G-0 B-25521.25 섭씨 R-0 G- 255 B-25542.5 섭씨 R-0 G-255 B-063.75 섭씨 R-255 G-255 B-085 섭씨 R-255 G-0 B-0

기울기 및 피치 값을 수집하는 ADXL345 가속도계를 이미 연결했으므로 다음 단계는 물리적 RasPi를 이동할 때 LabVIEW에서 모델을 이동하는 것입니다.

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