Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Manufacturing Technology >> Производственный процесс

Использование переносного датчика пульса MAX30100 с Arduino

Компоненты и расходные материалы

ProtoCentral Electronics ProtoCentral Pulse Oximeter
× 1
Arduino UNO
× 1

Приложения и онлайн-сервисы

IDE Arduino
Обработка

Об этом проекте

Подключение Breakout к Arduino

Подключение к плате Arduino выглядит следующим образом:

Обработка - это программа для визуализации данных, которая существует с 2001 года и используется как художниками, так и учеными. Это среда программирования с открытым исходным кодом, основанная на Java. Если вы знакомы со средой Arduino, среда Processing IDE похожа, и вам не придется много учиться!

Ниже приведены шаги для запуска кода:

1. Загрузите Processing для своей операционной системы

Загрузите последнюю версию Processing IDE по ссылке

  • MAC
  • 32-разрядная версия Linux
  • 64-разрядная версия Linux
  • 32-разрядная версия Windows
  • 64-разрядная версия Windows

После загрузки распакуйте архив и установите приложение в соответствии с вашей ОС.

2. Загрузите код обработки для визуализации пульсоксиметром

а. Загрузите необходимые файлы и каталоги или клонируйте их на свой рабочий стол с GitHub.

б. При распаковке архива должна получиться папка с именем Pulse, содержащая код визуализации.

c. Найдите на своем компьютере каталог «Обработка эскизов». Это должно было быть создано автоматически при установке обработки. В зависимости от вашей операционной системы путь будет следующим:

  • В Windows:C:/ Мои документы / Обработка /
  • На MAC:/ Users / ваше_имя_пользователя / Documents / Processing /
  • В Linux:/ Home / your_user_name / sketchbook /

Примечание. Этот каталог отображается как «Обработка» в Windows / Mac и называется «Sketchbook» в Linux. Создайте подкаталог с именем «библиотеки», если он еще не существует.

d. Из вышеупомянутого каталога "Pulse" Скопируйте / переместите содержимое папки Pulse-master / Processing / ces_view_oximeter в каталог альбомов "Processing", который также упомянут выше (Найдите альбом "Processing")

е. Наконец, скопируйте каталоги G4P из Pulse-master \ Processing \ libraries и вставьте их в каталог библиотек вашего альбома для рисования.

f. Теперь у вас все готово для получения вашей первой формы волны PPG и показаний SpO2, визуализированных с помощью пульса!

3. Откройте "Обработка" и запустите ces_view_oximeter

а. Если среда обработки была открыта, закройте ее и снова откройте, чтобы обновить библиотеки и эскизы. Репозитории не обновляются, если среда IDE была открыта во время обновления эскизов и библиотек.

б. Дважды щелкните любой из файлов .pde в каталоге ces_view_oximeter, чтобы открыть весь код пульсоксиметра в среде Processing IDE.

c. Если все, что было сделано до сих пор, было хорошо, нажатие кнопки «запустить» в верхнем левом углу среды IDE должно запустить код! Если это не так, убедитесь, что вы правильно установили свои библиотеки.

d. После запуска графического интерфейса выберите порт для подключения к экрану пульсоксиметра в раскрывающемся списке «ВЫБРАТЬ ПОРТ», как показано на рисунке ниже

е. После того, как выбран правильный порт, активируется кнопка СТАРТ. Нажмите «СТАРТ», чтобы начать визуализацию

f. Вы должны увидеть волны PPG (КРАСНЫЕ и ИК), генерируемые значениями, полученными от Pulse, как показано ниже.

Код

Библиотека Arduino
https://github.com/Protocentral/Pulse

Схема

Схемы и файлы дизайна
https://github.com/Protocentral/Pulse

Производственный процесс

  1. Интеграция данных датчика с микропроцессором Raspberry Pi
  2. Ультразвуковой датчик диапазона HC-SR04 на Raspberry Pi
  3. Использование импульсного радиолокационного датчика A111 с Raspberry Pi
  4. Использование PSoC 6 Pioneer Board с Pioneer IoT Add-on Shield
  5. Затемнение света с ШИМ с помощью кнопки
  6. Захват капель воды с помощью Arduino
  7. Система посещаемости с использованием Arduino и RFID с Python
  8. Датчик DHT11 со светодиодами и пьезо-динамиком
  9. Робототехническая система для обнаружения человека с использованием Arduino Uno
  10. Мониторинг CO2 с помощью датчика K30