IoT-For-Beginners/translations/kn/2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/pi-soil-moisture.md

ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ - ರಾಸ್ಬೆರ್ರಿ ಪೈ

ಪಾಠದ ಈ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ರಾಸ್ಬೆರ್ರಿ ಪೈ ಗೆ ಕ್ಯಾಪಾಸಿಟಿವ್ ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಅದರ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಓದಲು ಕಲಿಯುತ್ತೀರಿ.

ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್

ರಾಸ್ಬೆರ್ರಿ ಪೈ ಗೆ ಕ್ಯಾಪಾಸಿಟಿವ್ ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಬೇಕು.

ನೀವು ಬಳಸುವ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಒಂದು Capacitive Soil Moisture Sensor, ಇದು ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶವನ್ನು ಮಣ್ಣಿನ ಕ್ಯಾಪ್ಯಾಸಿಟೆನ್ಸನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ, ಮಣ್ಣಿನ ತೇವಾಂಶ ಬದಲಾಗುವಂತೆ ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವೂ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಹೆಚ್ಚಿದಂತೆ, ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದು ಅನಾಲಾಗ್ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಆಗಿದ್ದು, त्यामुळे ಅನಾಲಾಗ್ ಪಿನ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೈ ಮೇಲಿರುವ ಗ್ರೋವು ಬೇಸ್ ಹ್ಯಾಟ್‌ನ 10-ಬಿಟ್ ADC ಮೂಲಕ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ನ್ನು 1-1,023 ರ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಇದು ಪೈನಲ್ಲಿ GPIO ಪಿನ್‍ಗಳ ಮೂಲಕ I²C ನಲ್ಲಿ ಕಳುಹಿಸಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ

ಗ್ರೋವು ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ರಾಸ್ಬೆರ್ರಿ ಪೈ ಯಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು.

ಕಾರ್ಯ - ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ

ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

1. ಗ್ರೋವು ಕೇಬಲ್ ನ ಒಂದು ಕೊನೆಯನ್ನು ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್‌ನ ಸಾಕೇಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮುಟ್ಟು. ಇದು ಸರಿ ಕಡೆ ಮಾತ್ರ ಹೋಗುತ್ತದೆ.

2. ರಾಸ್ಬೆರ್ರಿ ಪೈ ಪವರ್ ಆಫ್ ಆಗಿದ್ದಾಗ, ಗ್ರೋವು ಕೇಬಲ್‌ನ ಇನ್ನೊಂದು ಕೊನೆಯನ್ನು Pi ಬಳಿ ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುವ ಗ್ರೋವು ಬೇಸ್ ಹ್ಯಾಟ್‌ನ ಅನಾಲಾಗ್ ಸಾಕೇಟ್ A0 ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ. ಈ ಸಾಕೇಟ್ GPIO ಪಿನ್ ಗಳು ಇರುವ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿನ ಎರಡನೇದು ಬಲದಿಂದ.

1. ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ಮಣ್ಣಿನಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗಿಳಿಸಿ. ಇದರಲ್ಲಿ 'ಉನ್ನತ ಸ್ಥಾನ ರೇಖೆ' ಇರುತ್ತದೆ - ಸೆನ್ಸಾರ್ ಗಡೆಗೂಡಿ ಬಿಳಿ ರೇಖೆಯೊಂದಿದೆ. ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ಈ ರೇಖೆಗೆ ತಲುಪುವಷ್ಟು ಮಾತ್ರ ಎಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ಹಾಕಬೇಡಿ.

ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾಡಿ

ರಾಸ್ಬೆರ್ರಿ ಪೈಗೆ ಈಗ ಈ ಸಂಯೋಜಿತ ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಬಳಸಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾಡಬಹುದು.

ಕಾರ್ಯ - ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾಡಿ

ಯಂತ್ರವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾಡಿ.

1. ಪೈ ಅನ್ನು ಪವರ್ ಆನ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದು ಬೂಟ್ ಆಗುವವರೆಗೆ ಕಾಯಿರಿ

2. ಪೈಯಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಅಥವಾ Remote SSH ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ VS Code ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.

   ⚠️ ನೀವು ನೈಟ್ಲೈಟ್ - ಪಾಠ 1 ರಲ್ಲಿ VS Code ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಿಗೆ ಇಲ್ಲಿ ತಲುಪಬಹುದು.

3. ಟರ್ಮಿನಲ್ ನಿಂದ, pi ಬಳಕೆದಾರರೆ ಮನೆಯ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯಲ್ಲಿ soil-moisture-sensor ಎಂಬ ಹೊಸ ಫೋಲ್ಡರ್ ರಚಿಸಿ. ಈ ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ app.py ಎಂಬ ಫೈಲ್ ರಚಿಸಿ.

4. ಈ ಫೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು VS Code ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಿರಿ

5. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಲವು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು app.py ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಡ್ ಸೇರಿಸಿ:

   import time
   from grove.adc import ADC
   

   import time ಹೇಳಿಕೆ time ಮೋಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಈ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

   from grove.adc import ADC ಹೇಳಿಕೆ Grove ಪೈಥಾನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಿಂದ ADC ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಗ್ರಂಥಾಲಯದಲ್ಲಿ Pi ಬೇಸ್ ಹ್ಯಾಟ್‌ನ ಅನಾಲಾಗ್-ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿವರ್ತಕವನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡುತ್ತಾ ಅನಾಲಾಗ್ ಸೆನ್ಸಾರ್‌ಗಳ ವೋಲ್ಟೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವ ಕೋಡ್ ಇದೆ.

6. ಇದರ ನಂತರ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಡ್ ಸೇರಿಸಿ ADC ತರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು:

   adc = ADC()
   

7. A0 ಪಿನ್ ನಲ್ಲಿ ADC ನಿಂದ ಓದುವ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು console ಗೆ ಬರೆಯುವ ನಿರಂತರ ಲೂಪನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಈ ಲೂಪ್ 10 ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಕಾಲ ವಿರಾಮ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ.

   while True:
       soil_moisture = adc.read(0)
       print("Soil moisture:", soil_moisture)
   
       time.sleep(10)
   

8. Python ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿ. console ನಲ್ಲಿ ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶದ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿಬಿಡುತ್ತೀರಿ. ಮಣ್ಣಿಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ನೀರನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಅಥವಾ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ಮಣ್ಣಿನಿಂದ ತೆಗೆದು ಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ಬದಲಾಗುವಿಕೆ ಗಮನಿಸಿ.

   pi@raspberrypi:~/soil-moisture-sensor $ python3 app.py 
   Soil moisture: 615
   Soil moisture: 612
   Soil moisture: 498
   Soil moisture: 493
   Soil moisture: 490
   Soil Moisture: 388
   

   ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀರನ್ನು ಸೇರಿಸುವಾಗ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಇಳಿಜಾರಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಕಾಣಬಹುದು.

💁 ನೀವು ಈ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು code/pi ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲೇ ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.

😀 ನಿಮ್ಮ ಮಣ್ಣು ತೇವಾಂಶ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಯಶಸ್ವಿಯಾಯಿತು!

---

ಬೈಧರ್ಭ್ಯ: ಈ ದಾಖಲೆವನ್ನು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಪರಿಶ್ರಮಿಸುವಾಗಲೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ಗಮನದಲ್ಲಿರಿಸಿದರೆ ಉತ್ತಮ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ಮೂಲ ದಾಖಲೆ ಅಧಿಕಾರಿಯ ಮೂಲವಾಗಿರಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ದೋಷ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಪಾತ್ರಿತ್ವಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.