ইএম পায়ের ছাপ ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম ডিভাইস স্বীকৃতি: 6 টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 07:57

এই ডিভাইসটি বিভিন্ন ইলেকট্রনিক ডিভাইসগুলিকে তাদের EM সংকেত অনুসারে শ্রেণীবদ্ধ করার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে। বিভিন্ন ডিভাইসের জন্য, তাদের দ্বারা নির্গত বিভিন্ন EM সংকেত রয়েছে। আমরা কণা ফোটন কিট ব্যবহার করে ইলেকট্রনিক ডিভাইস সনাক্ত করার জন্য একটি আইওটি সমাধান তৈরি করেছি। আমাদের পরিধানযোগ্য ডিভাইসটি কব্জিতে পরা যেতে পারে যার একটি OLED ডিসপ্লে সহ কণা ফোটনের কম্প্যাক্ট সংযোগ রয়েছে এবং কিটে প্রদত্ত অ্যান্টেনা থেকে কণা ফোটন থেকে সার্কিট সংযোগ রয়েছে।

ইলেকট্রনিক ডিভাইসগুলিকে নিয়ন্ত্রণ করতে এবং সমস্ত ওপেন সোর্স সফটওয়্যারের সাহায্যে সেগুলিকে "স্মার্ট ডিভাইস" বানানোর জন্য এই ডিভাইসটিকে আরও একীভূত করা যেতে পারে, যাতে আপনি এটি নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন, এই ডিভাইসের সক্ষমতা সংশোধন বা উন্নত করতে পারেন।

ধাপ 1: হার্ডওয়্যার: সার্কিট ডিজাইন

উপাদান: (কণা নির্মাতা কিট থেকে)

আপনি বিভিন্ন অনলাইন ওয়েবসাইট থেকে কিট কিনতে পারেন।

- অ্যামাজন ওয়েবসাইট

- কণা ওয়েবসাইট

- অ্যাডাফ্রুট ওয়েবসাইট

1. কণা ফোটন উন্নয়ন বোর্ড
2. প্রতিরোধক x 3 - 1 মেগাওহম
3. 3-5V 0.96 "SPI সিরিয়াল 128X64 OLED LCD ডিসপ্লে
4. অ্যান্টেনা (ইএম রিডিং/পায়ের ছাপ পাওয়ার জন্য)

ধাপ 2: হার্ডওয়্যার: 3D মুদ্রণ

• আমরা একটি 3D প্রিন্টার ব্যবহার করে আমাদের কব্জি ব্যান্ড ডায়াল ডিজাইন করেছি।
• আইপ্যাড প্রো ব্যবহার করে 3D মডেলটি Shapr3D অ্যাপ্লিকেশনে ডিজাইন করা হয়েছিল।
• 3D মডেলের stl ফাইল আমদানি করা হয়েছিল এবং কিডি সফটওয়্যারে ঠেলে দেওয়া হয়েছিল যেহেতু আমরা X-one-2 Qidi Tech প্রিন্টার ব্যবহার করছিলাম।
• মডেল প্রিন্ট করতে 3D প্রিন্টারে প্রায় 30 মিনিট সময় লেগেছে।
• stl ফাইলের লিঙ্ক।

ধাপ 3: হার্ডওয়্যার: লেজার কাটিং

• আমরা অ্যাডোব ইলাস্ট্রেটর ব্যবহার করে কব্জি ব্যান্ড প্যাটার্ন ডিজাইন করেছি।
• ডিজাইন করা মডেলটি তখন ইউনিভার্সাল লেজার মেশিনে রপ্তানি করা হয়েছিল যেখানে আমরা কাঠকে একটি নমনীয় কব্জি ব্যান্ডে কাটতাম।
• svg ফাইলের লিঙ্ক।

ধাপ 4: সফ্টওয়্যার: ডেটা সংগ্রহ

• ফোটন ব্যবহার করে, প্রতিটি সম্ভাব্য উদাহরণে 3 x 100 ডেটা মান প্রকাশ করা।

• নোড সার্ভারে ফোটন থেকে data.json এ ডেটা লেখা।
• নোড সার্ভার থেকে MATLAB পর্যন্ত ডেটা বিশ্লেষণ করা।
• MATLAB- এ পাঠানো ডেটা 1 x 300 আকারে।

ধাপ 5: সফ্টওয়্যার: সংগৃহীত ডেটা সেট প্রশিক্ষণ

• 1 x 300 এর অংশ - MATLAB কে খাওয়ান। (প্রতিটি ডিভাইসের জন্য 27 টি নমুনা সংগ্রহ করা হয়েছে) 27 x 300 ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছে।
• ডেটাতে বৈশিষ্ট্য যোগ করা হয়েছে - (5 টি বৈশিষ্ট্য) - গড়, মধ্যমা, মান বিচ্যুতি, তির্যকতা, কার্টোসিস।
• MATLAB শ্রেণীবিভাগ টুলবক্সে ডেটা প্রশিক্ষণ
• একই টুলবক্সে অফলাইন ডেটা (6 x 6) পরীক্ষা করা

ধাপ 6: সফ্টওয়্যার: ক্লাসের পূর্বাভাস দেওয়া

ভবিষ্যদ্বাণী

ফোটন ব্যবহার করে লাইভ ডেটা আনা হচ্ছে।

নোড সার্ভারে কাঁচা ডেটা পাঠানো হচ্ছে। (data.json ফাইলে সংরক্ষিত তথ্য)

Data.json ফাইল থেকে ডেটা পড়ার জন্য এবং ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য MATLAB স্ক্রিপ্ট।