本帖最后由 HonestQiao 于 2022-11-21 10:53 编辑
目录：
- 一、想法起源
- 二、硬件材料
- 三、准备工作
- 四、原理图与实物连线
- 五、逻辑设计与代码编写
- 六、实测步骤
- 七、总结
- 八、花絮
一、想法起源
最近在行空板上，测试了使用AS&341可见光传感器，可以用于分析可见光的光谱，于是就想进一步寻找其实际用途。
最开始，想的是进行水质检测。不过进行污水检测，需要提取不同地区的污水，现在要到冬天了，气温较低，操作不方便。
最终，经过多种测试，决定进行果汁光谱分析。通过果汁的光谱分析，可以初步了解果汁中的果汁含量高低水平。
二、硬件材料
硬件材料分为两部分，一部分是制作便携式果汁光谱分析仪的电子设备硬件材料，一部分是果汁的材料。
电子设备硬件材料如下：
- 主控板：行空板
- 可见光传感器：AS7341
- 供电设备：充电宝、电池、或者可对外充电的手机
- 连接线：I2C连接线一根
- 电源线：Tyep-C充电数据线一根
果汁的材料：
- 橙子：新鲜橙子 * 2
- 测量杯：奶酪瓶子 * 3
- 果汁：沙棘果汁
- 纯净水：一桶
三、准备工作
3.1. 准备测量杯：
准备好3个奶酪瓶，一定要带盖的，盖好盖可以预防果汁暴露在空气中氧化，导致光谱发生变化。
然后给个测量杯标号：
- 纯果汁
- 50%果汁
- 25%果汁
使用不同纯度的果汁进行对比测试，方便观测到光谱的变化。
3.2 准备纯净水：
稀释果汁的时候，应使用纯净水，避免不同的水质对光谱产生影响。
3.3. 橙子榨汁：
手头没有榨汁机，所以只能手工榨汁。
先将橙子剥皮，放碗里，用拳头挤压：
不过，看似橙子果肉水份十足，要挤出橙子，可不容易，用拳头，只能挤出一小部分；用手捏，也是如此；
再用两个碗对扣挤压，发现碗底到不了另外一个碗的内底；
再用果汁瓶挤压，忙乎了好一会，总算挤压出来半瓶：
没有榨汁机，手工榨汁太麻烦了，所以还有一个橙子，不榨汁了，半杯将就用吧。
因为只有半杯橙汁，所以后续测量的时候，先测量纯橙汁的光谱，然后再加满水，测量50%的橙汁；最后再倒出一半，再次加满水，测量25%的橙汁。
因为没有使用两杯，所以以上及后续的50%、25%，都只是大致比例。
3.4. 准备沙棘汁：
因为家里刚好有一瓶沙棘汁，所以就直接使用了，免了榨汁的步骤。
因为沙棘汁充足，所以直接就准备好纯沙棘汁、50%沙棘汁、25%沙棘汁好了。
3.4.1 将1号瓶装满沙棘汁：
3.4.2 勾兑25%沙棘汁：
将1号瓶倒出一半到2号瓶：
加水将2号瓶 补满：
将2号瓶倒入一半到3号瓶：
将3号瓶补满水：
然后将3号瓶封盖，2号瓶喝掉：
3.4.2 勾兑50%的沙棘汁：
将1号瓶剩下的半瓶沙棘汁，倒入到2号瓶：
将2号瓶补满水：
3.4.3 准备100%的沙棘汁：
将1号瓶加满沙棘汁，然后都封盖：
3.5 设计数据记录表格：
四、原理图与实物连线
行空板本身设计好了搭配的传感器接口，所以原理图和实际连接，都比较简单，具体如下：
将AS7341可监管传感器，使用I2C连接线，直接连到行空板的I2C0接口器即可。
五、逻辑设计与代码编写
具体的逻辑设计如下：
对应的代码编写如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
from pinpong.board import Board
from pinpong.libs.dfrobot_as7341 import AS7341
from PIL import Image, ImageDraw
from unihiker import GUI
# 设定颜色区块信息
x0 = 50
y0 = 220
wh = 90
lwh = 34
# 设定屏幕宽高
W = 240
H = 320
# 初始化板子
Board("UNIHIKER").begin()
# 实例化GUI对象
gui=GUI()
# 打开AS7341 FLICKER图片
flicker_image = Image.open("AS7341_Flicker.jpg")
# 设定F1-F8的顺序
colors_where = dict()
colors_where['F1'] = (0,0)
colors_where['F2'] = (2,1)
colors_where['F3'] = (1,0)
colors_where['F4'] = (3,1)
colors_where['F5'] = (2,0)
colors_where['F6'] = (0,1)
colors_where['F7'] = (3,0)
colors_where['F8'] = (1,1)
# 预设定颜色
colors = dict()
# 显示图片
flicker_image_obj = gui.draw_image(x=0, y=0, w=160, h=160, image=flicker_image)
# 获取背景颜色
bgc = flicker_image.getpixel((10, 100))
# 创建新的图像，用于显示获取的颜色值
tile_img = Image.new('RGB', flicker_image.size, bgc)
# 在新图像上，创建画板
tile_img1 = ImageDraw.Draw(tile_img)
# 按位置复刻颜色区块
if False:
for i in range(0,4):
for j in range(0,4):
# 计算坐标
x = x0 + i * (wh+lwh)
y = y0 + j * (wh+lwh)
# 获取颜色
c = flicker_image.getpixel((x+10, y+10))
# 设置要显示的区块大小
shape = [(x, y), (x+wh, y+wh)]
# 绘制区块
tile_img1.rectangle(shape, fill =c, outline =c)
# 获取各颜色区块的颜色值，并复刻区块
if True:
for f in colors_where:
# 获取顺序值
i = colors_where[f][0]
j = colors_where[f][1]
# 计算坐标
x = x0 + i * (wh+lwh)
y = y0 + j * (wh+lwh)
# 获取颜色
c = flicker_image.getpixel((x+10, y+10))
# 设置要显示的区块大小
shape = [(x, y), (x+wh, y+wh)]
# 绘制区块
tile_img1.rectangle(shape, fill =c, outline =c)
# 记录F1-F8对应的颜色值
colors[f] = c
# 显示绘制区块后的图片
tile_img_obj = gui.draw_image(x=0, y=160, w=160, h=160, image=tile_img)
# 演示
time.sleep(3)
# 清屏
gui.clear()
# 绘制黑色背景
result_img = Image.new('RGB', (W, H), bgc)
gui.draw_image(x=0, y=0, w=W, h=H, image=result_img)
gui.draw_text(x=40,y=0,text="便携果汁光谱分析仪",color=colors[f])
# 显示标签和初始值0
y = 15
bars_obj = dict()
nums_obj = dict()
for f in colors:
y = y + 30
c = colors[f]
# f_img = Image.new('RGB', (180,20), c)
gui.draw_text(x=2,y=y,text=f,color=colors[f], font_size=12)
# bars_obj[f] = gui.draw_image(x=30, y=y+5, w=160, h=20, image=f_img)
bars_obj[f] = gui.fill_round_rect(x=30, y=y+5, w=0, h=0, r=2, color=c)
nums_obj[f] = gui.draw_text(x=195,y=y,text="%d" % 100,color=colors[f], font_size=12)
# 显示时间
time_obj = gui.draw_digit(x=2, y=300, color="red", font_size=12, text=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
# led数值
gui.draw_text(x=202,y=300,text="L",color="red", font_size=12)
led_obj = gui.draw_digit(x=210, y=300, color="red", font_size=12, text="L:%d" % 0)
# led处理
led_val = 0
let_done = True
def led_set(val):
global as7341, led_val, let_done
if let_done == False:
return
let_done = False
led_val = led_val + val
if led_val <= 0:
led_val = 0
as7341.enable_led(False)
else:
led_val = led_val if led_val <= 250 else 250
as7341.enable_led(True)
as7341.control_led(led_val)
led_obj.config(text="%d" % led_val)
let_done = True
# 初始化化AS7341
as7341 = AS7341()
gui.on_key_click('a', lambda: led_set(10))
gui.on_key_click('b', lambda: led_set(-10))
led_set(0)
while(as7341.begin() != True):
# Detect if IIC can communicate properly
print("IIC init failed, please check if the wire connection is correct")
time.sleep(1)
# Integration time = (ATIME + 1) x (ASTEP + 1) x 2.78μs
# Set the value of register ATIME, through which the value of Integration time can be calculated. The value represents the time that must be spent during data reading.
# as7341.set_a_time(29)
# Set the value of register ASTEP, through which the value of Integration time can be calculated. The value represents the time that must be spent during data reading.
# as7341.set_a_step(599)
# Set gain value(0~10 corresponds to X0.5,X1,X2,X4,X8,X16,X32,X64,X128,X256,X512)
# as7341.set_again(7)
# Enable LED
# as7341.enable_led(True)
# Set pin current to control brightness (1~20 corresponds to current 4mA,6mA,8mA,10mA,12mA,......,42mA)
# as7341.control_led(10)
while True:
if let_done == False:
continue
#开启f1_f2__f3_f4_clear_nir的测量
as7341.start_measure(0)
data1 = as7341.read_spectral_data_one()
data1 = type('dict', (object,), data1)
print("F1(405-425nm):",data1.adf1)
print("F2(435-455nm):",data1.adf2)
print("F3(470-490nm):",data1.adf3)
print("F4(505-525nm):",data1.adf4)
#开启f5_f6_f7_f8_clear_nir的测量
as7341.start_measure(1)
data2 = as7341.read_spectral_data_two()
data2 = type('dict', (object,), data2)
print("F5(545-565nm):",data2.adf5)
print("F6(580-600nm):",data2.adf6)
print("F7(620-640nm):",data2.adf7)
print("F8(670-690nm):",data2.adf8)
print("Clear:",data2.adclear)
print("NIR:" ,data2.adnir)
time_obj.config(text=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
nums = dict()
for f in colors:
key = "ad%s" % f.lower()
num = 0
if hasattr(data1, key):
num = getattr(data1, key)
elif hasattr(data2, key):
num = getattr(data2, key)
nums[f] = int(num)
max_num = max(nums.values())
for f in colors:
key = "ad%s" % f.lower()
num = nums[f]
bar_width = 160 * nums[f]/max_num
bar_height = bar_width * 20 / 160
bars_obj[f].config(w = int(bar_width), h = int(bar_height))
nums_obj[f].config(text="%d" % num)
time.sleep(0.1)
上述代码中的AS7341色卡图片，来自 ：SEN0364 Gravity:AS7341可见光传感器 (dfrobot.com.cn)
在上述代码中，使用了Python的图像处理库，从AS7341色卡图片中取得对应的颜色值，用于后续的光谱色条显示。
行空板上的Python预装类硬件操作库：pinpong，其中就带有AS7341驱动库：pinpong.libs.dfrobot_as7341，可以很方便的引入操控AS7341。
AS7341的使用分为3个步骤：
- 初始化：as7341.begin()
- 开启测量：as7341.start_measure(0)、as7341.start_measure(1)
- 读取数据：as7341.read_spectral_data_one()、as7341.read_spectral_data_two()读取到的数据中，包含：adf1~adf8，及对应上述色卡的8个通道F1~F8。
从AS7341读取到数据后，将8个数据的数值更新到屏幕上对应GUI文本控件，再计算得出各通道对应的颜色，并更新对应色条的GUI图像的大小。
六、实测步骤
6.1 启动便携式果汁光谱分析仪
将行空板接上电源，启动后，从操作界面中，启动上述 便携式果汁光谱分析仪 的Python脚本，系统会先显示AS7341色卡，并从中提取各通道的颜色：
然后，会进入光谱分析界面，显示当前环境下的光谱分析结果：
6.2 测量橙汁的光谱：
前面说了，手工榨汁太麻烦，所以橙汁的量不多，只有半杯，所以不能提前把三种比例的橙汁都准备后，只能一个个测量了，再准备下一个比例的。
6.2.1 测量纯橙汁光谱：
将纯的鲜橙汁导入1号测量杯，将AS7341的光纤传感器部分，贴近测量杯：
待读数稳定后，记录数据：
如有可能，可以多记录几组数据，然后取平均值，或者计算各标准差、方差之类的。
这里简单起见，就只记录一组数据了。
6.2.2 测量50%橙汁的光谱：
先将1号瓶的橙汁，导入2号瓶，并加满水，放到刚才测量纯果汁同样的位置，确保AS7341传感器与和刚才一样紧贴：
待读数稳定后，记录数据：
6.2.3 测量25%橙汁的光谱
将2号瓶50%的橙汁，倒入一半到3号瓶：
然后参考上一步，将3号瓶补满水，并放到测量位置测量：
待读数稳定后，记录数据：
6.2.4 测量完成后，总结分析测量数据：
从记录的数据中，进行分析，可以明显的看到，随着橙汁浓度的变化：
- F6、F7、F8三项数据，随着浓度降低，明显跟随降低
- F3、F4两线数据，随着浓度降低，显著上升
6.3 测量沙棘汁的光谱：
测量方法类似橙汁，依次测量3个瓶子的光谱即可，并做好数据记录：
6.3.1 测量100%沙棘汁的光谱
6.3.2 测量50%沙棘汁的光谱：
6.3.3 测量25%沙棘汁的光谱：
6.3.4 测量完成后，总结分析测量数据：
从上述数据中，发现数据变化并不明显。
100%~50%的沙棘汁，浓度较高，光线通过效果不好，所以F8占比较高。
但浓度大幅降低后，F6通道的数据，有明显的上升，F8通道的数据则有明显的降低。
另外，实际品藏，100%的沙棘汁，并不好喝，味儿太重。50%的则挺好喝的，25%的味儿就太淡了。
七、总结
这个便携式果汁光谱分析仪，只是行空板+可监管传感器的一个基础使用作品，制作的还比较初级，功能也比较简单。
不过，通过这个作品，我们可以看到，结合行空板盒传感器，能够把我们很多好的想法，快捷方便的变为现实。
发挥想象力，好好研究开发，说不定你也能够开发出一个爆款的便携设备！！！
八、花絮
出演成员：
测试完成后，剩余的沙棘汁，挨个品藏了一番，确定50%的更好喝！
二前面测试的橙汁，不用说，100%的最好喝了！！！
提升卡
变色卡
千斤顶
1/6 
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