# मिट्टी की नमी मापें - वर्चुअल IoT हार्डवेयर इस पाठ के इस भाग में, आप अपने वर्चुअल IoT डिवाइस में एक कैपेसिटिव मिट्टी नमी सेंसर जोड़ेंगे और इससे मान पढ़ेंगे। ## वर्चुअल हार्डवेयर वर्चुअल IoT डिवाइस एक सिम्युलेटेड Grove कैपेसिटिव मिट्टी नमी सेंसर का उपयोग करेगा। यह प्रयोग को उसी तरह बनाए रखता है जैसे कि एक Raspberry Pi के साथ एक भौतिक Grove कैपेसिटिव मिट्टी नमी सेंसर का उपयोग करना। एक भौतिक IoT डिवाइस में, मिट्टी नमी सेंसर एक कैपेसिटिव सेंसर होता है जो मिट्टी की नमी को मापता है, मिट्टी की कैपेसिटेंस का पता लगाकर, जो मिट्टी की नमी बदलने पर बदलती है। जैसे-जैसे मिट्टी की नमी बढ़ती है, वोल्टेज घटता है। यह एक एनालॉग सेंसर है, इसलिए यह 10-बिट ADC का उपयोग करके 1-1,023 के बीच मान रिपोर्ट करता है। ### CounterFit में मिट्टी नमी सेंसर जोड़ें वर्चुअल मिट्टी नमी सेंसर का उपयोग करने के लिए, आपको इसे CounterFit ऐप में जोड़ना होगा। #### कार्य - CounterFit में मिट्टी नमी सेंसर जोड़ें CounterFit ऐप में मिट्टी नमी सेंसर जोड़ें। 1. अपने कंप्यूटर पर `soil-moisture-sensor` नामक एक फ़ोल्डर में एक नया Python ऐप बनाएं, जिसमें `app.py` नामक एक फ़ाइल और एक Python वर्चुअल एनवायरनमेंट हो, और CounterFit pip पैकेज जोड़ें। > ⚠️ यदि आवश्यक हो, तो [पाठ 1 में CounterFit Python प्रोजेक्ट बनाने और सेटअप करने के निर्देशों का संदर्भ लें](../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md)। 1. सुनिश्चित करें कि CounterFit वेब ऐप चल रहा है। 1. मिट्टी नमी सेंसर बनाएं: 1. *Sensors* पैन में *Create sensor* बॉक्स में, *Sensor type* ड्रॉपडाउन करें और *Soil Moisture* चुनें। 1. *Units* को *NoUnits* पर सेट रहने दें। 1. सुनिश्चित करें कि *Pin* को *0* पर सेट किया गया है। 1. **Add** बटन चुनें ताकि *Soil Moisture* सेंसर Pin 0 पर बनाया जा सके।  मिट्टी नमी सेंसर बनाया जाएगा और सेंसर सूची में दिखाई देगा।  ## मिट्टी नमी सेंसर ऐप प्रोग्राम करें अब मिट्टी नमी सेंसर ऐप को CounterFit सेंसर का उपयोग करके प्रोग्राम किया जा सकता है। ### कार्य - मिट्टी नमी सेंसर ऐप प्रोग्राम करें मिट्टी नमी सेंसर ऐप प्रोग्राम करें। 1. सुनिश्चित करें कि `soil-moisture-sensor` ऐप VS Code में खुला है। 1. `app.py` फ़ाइल खोलें। 1. CounterFit से ऐप को कनेक्ट करने के लिए `app.py` के शीर्ष पर निम्न कोड जोड़ें: ```python from counterfit_connection import CounterFitConnection CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000) ``` 1. कुछ आवश्यक लाइब्रेरी आयात करने के लिए `app.py` फ़ाइल में निम्न कोड जोड़ें: ```python import time from counterfit_shims_grove.adc import ADC ``` `import time` स्टेटमेंट `time` मॉड्यूल को आयात करता है, जिसका उपयोग बाद में इस असाइनमेंट में किया जाएगा। `from counterfit_shims_grove.adc import ADC` स्टेटमेंट `ADC` क्लास को आयात करता है ताकि CounterFit सेंसर से कनेक्ट होने वाले वर्चुअल एनालॉग टू डिजिटल कन्वर्टर के साथ इंटरैक्ट किया जा सके। 1. इसके नीचे निम्न कोड जोड़ें ताकि `ADC` क्लास का एक इंस्टेंस बनाया जा सके: ```python adc = ADC() ``` 1. एक अनंत लूप जोड़ें जो Pin 0 पर इस ADC से पढ़ता है और परिणाम को कंसोल पर लिखता है। यह लूप प्रत्येक पढ़ने के बीच 10 सेकंड के लिए सो सकता है। ```python while True: soil_moisture = adc.read(0) print("Soil moisture:", soil_moisture) time.sleep(10) ``` 1. CounterFit ऐप से, मिट्टी नमी सेंसर का मान बदलें जिसे ऐप द्वारा पढ़ा जाएगा। आप इसे दो तरीकों में से एक में कर सकते हैं: * मिट्टी नमी सेंसर के लिए *Value* बॉक्स में एक संख्या दर्ज करें, फिर **Set** बटन चुनें। आपके द्वारा दर्ज की गई संख्या सेंसर द्वारा लौटाया गया मान होगी। * *Random* चेकबॉक्स को चेक करें, और *Min* और *Max* मान दर्ज करें, फिर **Set** बटन चुनें। हर बार जब सेंसर एक मान पढ़ता है, तो यह *Min* और *Max* के बीच एक रैंडम संख्या पढ़ेगा। 1. Python ऐप चलाएं। आप कंसोल पर मिट्टी नमी माप देखेंगे। *Value* या *Random* सेटिंग्स बदलें ताकि मान बदलता हुआ दिखाई दे। ```output (.venv) ➜ soil-moisture-sensor $ python app.py Soil moisture: 615 Soil moisture: 612 Soil moisture: 498 Soil moisture: 493 Soil moisture: 490 Soil Moisture: 388 ``` > 💁 आप इस कोड को [code/virtual-device](../../../../../2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/code/virtual-device) फ़ोल्डर में पा सकते हैं। 😀 आपका मिट्टी नमी सेंसर प्रोग्राम सफल रहा! **अस्वीकरण**: यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।