Bewerten Sie den Zustand Ihres Aquariums mit einem KI-fähigen Ultraschallsensor

Unter der Oberfläche eines Gewässers können sich schädliche Mengen giftiger Gase und Schadstoffe ansammeln, was zu einem Verlust an Fisch- und Pflanzenbeständen führt, wenn es nicht schnell behoben wird. Da die meisten Wassertests, insbesondere in Aquarien, jedoch hauptsächlich an der Oberfläche durchgeführt werden, gehen wichtige Informationen verloren. Das automatisierte Testsystem von Kutluhan Aktar zielt darauf ab, diese Bedenken auszuräumen, indem es sowohl Ultraschallsensoren als auch Computer-Vision-Daten nutzt, die in zwei KI-Modelle eingespeist werden.

Alles begann mit einem Arduino Nano ESP32-Board, das mit einem 75-kHz-Ultraschallsensor und einem DS18B20-Temperatursensor verbunden war. Anschließend nahm Aktar mithilfe des Sensors viele Messungen seines Aquariums vor, um mehrere 20×20-Punkt-Karten zu erstellen, die in das Edge Impulse Studio hochgeladen und zur Erstellung eines Klassifizierungsmodells verwendet wurden. Nach dem Training wurde das Modell auf dem Nano ESP32 eingesetzt, sodass es den Benutzer darüber informieren konnte, ob im Tank toxinhaltige Blasen vorhanden waren.

Die andere Hälfte des Überwachungssystems besteht aus einem DFRobot UNIHIKER-Einplatinencomputer, auf dem ein RetinaNet-Modell läuft, das chemische Tests erkennt und als entweder steril, gefährlich oder verschmutzt klassifiziert. Die Ergebnisse daraus und des Nano ESP32 werden zusammengeführt, auf einem großen Bildschirm präsentiert und über einen Telegram-Bot an Benutzer gesendet.

Weitere Informationen zum Projekt finden Sie in Ataris ausführlichem Artikel auf Hackster.io.