Manufaktur industri
Industri Internet of Things | bahan industri | Pemeliharaan dan Perbaikan Peralatan | Pemrograman industri |
home  MfgRobots >> Manufaktur industri >  >> Manufacturing Technology >> Proses manufaktur

Integrasi Sensor Denyut Nadi MAX30100 dengan Arduino: Panduan Langkah demi Langkah

Komponen dan Perlengkapan

Nama BagianJumlah
ProtoCentral Electronics ProtoCentral Pulse Oximeter breakout1
Arduino UNO1

Aplikasi dan Layanan Online

Arduino IDE
Processing

Tentang Proyek

Menyambungkan Breakout ke Arduino Anda

Koneksi dengan papan Arduino adalah sebagai berikut:

Integrasi Sensor Denyut Nadi MAX30100 dengan Arduino: Panduan Langkah demi Langkah

Processing adalah perangkat lunak visualisasi data, yang ada sejak 2001, digunakan oleh seniman dan ilmuwan. Ini adalah framework coding open source berbasis Java. Jika Anda familiar dengan lingkungan Arduino, IDE Processing mirip dan Anda tidak akan mengalami banyak kurva pembelajaran untuk diatasi!

Berikut adalah langkah-langkah untuk menjalankan kode:

1. Unduh Processing untuk sistem operasi Anda

Unduh versi terbaru IDE Processing dari tautan

Setelah diunduh, ekstrak arsip dan instal aplikasi sesuai OS Anda.

2. Unduh kode Processing untuk visualisasi Pulse Oximeter

a. Unduh file dan direktori yang diperlukan atau klon ke desktop Anda dari GitHub.

b. Mengekstrak arsip seharusnya membuat folder bernama Pulse yang berisi kode visualisasi.

c. Cari direktori sketchbook Processing di komputer Anda. Ini seharusnya telah dibuat secara otomatis saat Anda menginstal processing. Tergantung pada sistem operasi Anda, jalur akan seperti berikut:

Catatan: Direktori ini muncul sebagai «Processing» pada Windows/Mac, dan disebut «Sketchbook» pada Linux. Buat subdirektori bernama «libraries» jika belum ada.

d. Dari direktori «Pulse» di atas Salin/Pindahkan isi folder Pulse-master/Processing/ces_view_oximeter ke direktori sketchbook Processing yang juga disebutkan di atas (Cari direktori sketchbook Processing)

e. Terakhir, salin direktori G4P dari Pulse-master\Processing\libraries dan tempelkan ke direktori libraries dari sketchbook Processing Anda.

f. Anda sekarang siap untuk mendapatkan gelombang PPG pertama dan pembacaan SpO2 yang divisualisasikan dari Pulse!

3. Buka Processing & luncurkan ces_view_oximeter

a. Jika IDE Processing terbuka, tutup dan buka kembali untuk menyegarkan library dan sketsa. Repositori tidak disegarkan jika IDE terbuka saat Sketsa dan Library diperbarui.

b. Klik dua kali salah satu file .pde di direktori ces_view_oximeter untuk membuka semua kode pulse oximeter di IDE Processing.

c. Jika segalanya yang dilakukan sejauh ini baik, klik tombol «run» di sudut kiri atas IDE, seharusnya menjalankan kode! Jika tidak, pastikan Anda menginstal library dengan benar.

d. Setelah GUI berjalan, pilih port yang terhubung dengan pulse oximeter shield dari dropdown «SELECT PORT» seperti yang ditunjukkan dalam gambar di bawah ini

Integrasi Sensor Denyut Nadi MAX30100 dengan Arduino: Panduan Langkah demi Langkah

e. Setelah pemilihan port sesuai tombol START akan diaktifkan. Klik «START» untuk memulai visualisasi

f. Anda harus melihat gelombang PPG (MERAH dan IR) yang dihasilkan dengan nilai yang diperoleh dari Pulse seperti di bawah ini.

Integrasi Sensor Denyut Nadi MAX30100 dengan Arduino: Panduan Langkah demi Langkah

Kode

Library Arduino

https://github.com/Protocentral/Pulse

Skematik

Skematik dan file desain

https://github.com/Protocentral/Pulse

Proses manufaktur

  1. Mengintegrasikan Data Sensor ke Raspberry Pi: Panduan Praktis
  2. Menghubungkan Sensor Ultrasonik HC-SR04 ke Raspberry Pi – Panduan Praktis
  3. Integrasi Radar Pulse Acconeer A111 dengan Raspberry Pi: Panduan Praktis
  4. Menguasai Papan PSoC 6 Pioneer dengan IoT Add-On Shield: Panduan untuk Pengembang
  5. Mengontrol Kecerahan LED dengan PWM melalui Tombol Push pada Arduino Mega
  6. Tangkap Tetesan Air dalam Aksi Menggunakan Arduino Nano – Fotografi Kecepatan Tinggi DIY
  7. Sistem Absensi RFID berbasis Arduino yang Andalkan dengan Python
  8. Proyek Sensor Suhu & Kelembaban DHT11 dengan Indikator LED dan Speaker Piezo
  9. Robot Deteksi Manusia Berbasis Arduino Uno: Integrasi Sensor Langkah demi Langkah
  10. Sensor CO2 K30: Pemantauan Kualitas Udara Indoor dalam Waktu Nyata