| 부품 | 수량 |
|---|---|
| Arduino UNO | 1 |
| 점퍼 와이어 (일반) | 1 |
| PIR 모션 센서 (일반) | 2 |
| 12V 파워 릴레이 (4PDT) | 1 |
| 12V SMPS | 1 |
| Seeed Grove 2채널 SPDT 릴레이 | 1 |
| 5V SMPS | 1 |
| 토글 스위치 (On)-Off-(On) | 1 |
| Raspberry Pi 3 Model B | 1 |
| Raspberry Pi Camera Module V2 | 1 |
| Micro SD 카드 | 1 |
| Micro-USB to USB 케이블 | 1 |
| 히트싱크 | 1 |
| 1HP 워터 펌프 | 1 |
| 스틸 박스 파이프 (프레임용) | 1 |
| 물탱크 (200L) | 1 |
| PVC 플라스틱 파이프 (배관용) | 1 |
| 4웨이 포거 (안개 분사 노즐) | 1 |
| 배너 플렉스 (커버용) | 1 |
| 티 조인트, 마이크로 튜빙, 월 픽스 램프, 엘보 등 배관 부속 | 각 1 |
| 케이블 타이 | 1 |
스마트 방역 및 위생 터널은 약 15초 만에 터널을 통과하는 사람에게 최대 보호 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 이는 코로나19와의 싸움에서 지역사회에 도움을 줄 수 있습니다.
이 프로젝트의 주된 아이디어는 코로나19 확산을 방지하려는 터널을 만드는 것입니다. 이 터널은 0.4% 차아염소산나트륨(NaOCl)과 물(H2O) 혼합 용액을 사용하며, 비휘발성이라 오랜 시간 살균력을 유지하고 표면을 소독합니다.
이 터널은 12시간 만에 제작되었으며, 단 15초 만에 사람 전체를 머리부터 발끝까지 소독합니다. 사용 용액은 인체에 무해합니다*. 총 비용은 약 ₹30,000 또는 $400 (수정됨).
터널 양쪽에 1HP 워터 펌프를 설치해, 탱크에서 0.4% 차아염소산나트륨 용액(100리터 물 기준)을 고압 배관으로 보냅니다. 자동 모드로 진입자 감지 시 펌프가 15초간 작동해 사람이 통과하는 동안 분무하고, 사람이 없으면 펌프를 꺼 물과 전기를 절약합니다. 미세 안개 소독제는 공기, 노출된 피부, 의복을 소독해 최소 60분간 세균 감염을 예방합니다(추정치*).
터널 옆에 200리터 용액 탱크와 고압 배관용 펌프가 위치합니다. 계산상 용액은 8~10시간 사용 가능. 입구 위 모션 센서로 소독제 절약(진입자 수에 따라 달라짐**)
금속 프로파일로 접이식 프레임 제작(이동 및 보관 용이). 커버는 옥외 광고용 배너 플렉스 사용, 플라스틱 타이로 간편 고정.
3D 모델: https://skfb.ly/6RGvZ
_yOvU8LUx6F.jpeg?auto=compress%2Cformat&w=680&h=510&fit=max)
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내부에는 4개의 4웨이 포거가 연결된 고압 파이프라인이 있습니다. 안개는 옷에 자국을 남기지 않으면서 들어오는 사람을 완전히 감싸고, 옷 주름 등 닿기 힘든 곳의 바이러스도 파괴하며 퇴장 후 일정 시간 보호 효과가 지속됩니다.
인증된 소독 용액 사용 (인증서 첨부).
워터 펌프는 적외선 감지로 작동합니다. 인체가 모션 센서 근처에 오면 인체에서 반사된 적외선을 센서가 감지해 HIGH 신호를 출력합니다. Arduino가 HIGH를 읽으면 릴레이 모듈에 HIGH를 보내 릴레이 ON → 파워 릴레이 ON → 워터 펌프 15초 작동(변경 가능). LOW 읽으면 펌프 OFF.
정확도 향상을 위해 PIR 센서 2개 사용: 둘 중 하나라도 모션 감지 시 15초간 릴레이 ON.
워터 펌프가 16A 정격이어서 5V 릴레이(최대 10A) 직접 제어 불가. 5V 릴레이 모듈로 12V 파워 릴레이를 제어하는 2단 구성 사용.
/* Smart Disinfection and Sanitation Tunnel */
int relayPin = 12;
int inputPin = 2;
int inputPin2 = 3;
int pirState = LOW;
int val = 0;
int val2 = 0;
void setup() {
pinMode(relayPin, OUTPUT);
pinMode(inputPin, INPUT);
pinMode(inputPin2, INPUT);
Serial.begin(9600);
}
void loop() {
val = digitalRead(inputPin);
val2 = digitalRead(inputPin2);
if (val == HIGH || val2 == HIGH) {
digitalWrite(relayPin, HIGH);
if (pirState == LOW) {
Serial.println("Motion detected!");
delay(15000);
pirState = HIGH;
}
} else {
digitalWrite(relayPin, 0);
if (pirState == HIGH) {
Serial.println("Motion ended!");
pirState = LOW;
}
}
}
_NesuSpBJwr.jpeg?auto=compress%2Cformat&w=680&h=510&fit=max)
데이터 분석 및 정확한 이용자 수 카운트가 필요할 경우 구현. PIR/초음파 센서 등 물리적 센서로도 가능하지만, 머신러닝 모델(OpenCV, Python)로 인체 감지해 로그 저장 및 앱 연동하는 방식이 더 정밀하다고 판단.
sudo raspi-config 실행
VNC Viewer로 접속 후 raspistill -v -o test.jpg 실행. 화면에 카메라 영상이 렌더링되면 정상.
이 링크 따라 설치.
import cv2.cv as cv
from datetime import datetime
import time, sys, datetime
count = 0
class MotionDetector():
def __init__(self, ceil=8, doRecord=True, showWindows=True):
# 초기화 코드 생략 (원본 참조)
pass
def run(self):
global count
started = time.time()
while True:
curframe = cv.QueryFrame(self.capture)
instant = time.time()
self.processImage(curframe)
if not self.isRecording:
if self.somethingHasMoved():
self.trigger_time = instant
if instant > started + 5:
print "Human Detected"
count += 1
print(count/2)
# out.txt, log.txt에 기록
if self.doRecord:
self.isRecording = True
else:
if instant >= self.trigger_time + 10:
print "Stop recording"
self.isRecording = False
else:
# 프레임에 타임스탬프 기록 및 비디오 저장
pass
if self.show:
cv.ShowImage("Image", curframe)
cv.Copy(self.frame2gray, self.frame1gray)
c = cv.WaitKey(1)
if c == 27 or c == 1048603:
break
def processImage(self, frame):
# 그레이스케일 변환, 프레임 차분, 블러, 모폴로지, 임계값 처리
pass
def somethingHasMoved(self):
# 검은 픽셀 비율로 움직임 판별
pass
if __name__ == "__main__":
detect = MotionDetector(doRecord=False)
detect.run()
다운로드: 코드 파일
실행: python main.py. 화상에 이미지 표시, 터미널에 인원 수 카운트 출력.
sudo apt install apache2 -ysudo apt install php libapache2-mod-php -y대시보드 파일 다운로드 및 압축 해제:
cd /var/www/html
wget "https://hacksterio.s3.amazonaws.com/uploads/attachments/1097966/Dashboard.zip"
sudo apt-get install unzip
unzip Dashboard.zip
브라우저 새로고침 후 대시보드 확인.
공식 가이드 참조. SSID: SanitizingTunnel, 비밀번호: SecretPassword
전제: Android Studio. 소스 코드 다운로드 후 라즈베리파이 IP 주소 등 자격 증명 수정.
전제: XCode. 소스 코드 다운로드 후 자격 증명 수정.
방역 터널은 물 100리터당 0.4% 차아염소산나트륨 용액을 사용합니다.
업데이트 - 유해 화학물질 사용 지적 댓글이 많아 공급업체 확인 결과, 사용 화학물질은 Raman & Weil Pvt. Ltd 제품으로 Bode Chemie Germany의 코로나19 효능 인증 선언서를 보유하고 있습니다.
공식 링크: 인증서 PDF
최종적으로 터널 전원 투입 후 모든 루틴과 앱 작동 확인.
상세 시트: Google Sheets
GitHub: https://github.com/yugn27/Smart-Disinfection-and-Sanitation-Tunnel
smart_disinfection_and_sanitation_tunnel_prlFu8ZRXO.3mf
Fritzing 파일: smart_disinfection_and_sanitation_tunnel_Zkb20Q5S2B.fzz
제조공정
제조 플랜트 내 설비 고장이나 수리 필요 시 스마트폰으로 알림을 받고, 생산 품목을 빠르고 매끄럽게 전환하며, 서로 다른 자동화 시스템이 상호 통신하고 협업하는 세상. 공상과학 같지만 이는 이미 21세기 현실입니다. IoT 기술이 로보틱스 등 산업 현장 기술과 결합해 IIoT(Industrial Internet of Things, 산업용 사물인터넷)를 탄생시켰습니다. 이 기술 도입의 목표는 효율성과 반복성 향상, 비용 절감입니다. 대부분의 산업이 꿈꾸는 이상향이 현실화된 것입니다. 이러한 진화를 스마트 매뉴팩처링이라 부릅니다. 스
자동 측정 및 모니터링(Automatic Measuring and Monitoring) 연결성과 데이터 수집은 가공 및 제조에서 포괄적인 주제가 되었습니다. 공작 기계 OEM과 액세서리 공급업체들은 공장이 현장 공정을 더 잘 제어할 수 있도록 장비에 자동 피드백/모니터링 기능을 지속적으로 구축하고 있습니다. 예를 들어, 하인부흐 아메리카(Hainbuch America Corp.)는 탑플러스 IQ(TopPlus IQ) 척과 맨드렐에 지능형 기능을 제공합니다. 이 지능형 작업 고정 장치들은 부품 측정과 작업 고정 파라미터 모니터링 기능