Kajian ini membentangkan reka bentuk sistem elektronik untuk mengesan karbon dioksida, zarah dengan diameter 2.5μm (PM2.5) dan pemaparan data dengan pelaksanaan internet benda (“internet of things”, IoT). Kajian ini memberi tumpuan kepada pembangunan pengantaramukaan penderia gas MQ-135 dan penderia habuk GP2Y1010AU0F dengan pemproses Intel Galileo untuk melaksanakan sistem pengambilan bacaan data karbon dioksida, CO2 dan zarah PM2.5 masing-masing. Penderia gas MQ-135 diantaramukakan secara langsung dengan Intel Galileo, manakala penderia habuk GP2Y1010AU0F akan diantaramuka dengan platform perkakasan Arduino Pro Mini. Semua data dihantar kepada Intel Galileo melalui komunikasi I2C. Untuk mengumpul data, 1 sampel sesaat diambil kira bagi penderia gas MQ-135, manakala 30 sampel sesaat untuk penderia habuk GP2Y1010AU0F. Data yang dipaparkan melalui penderia habuk GP2Y1010AU0F adalah data purata sebenar untuk 30 sampel sesaat. Mesej untuk penghantaran melalui internet akan dijana oleh Intel Galileo. Seterusnya, ia akan dihantar ke aplikasi MQTT di bawah perkhidmatan IBM Bluemix. Data yang diterima oleh MQTT akan dimasukkan kepada node-RED untuk pemaparan data. Antara muka pengguna grafik dihasilkan melalui kemudahan penyunting yang ada pada node-RED. Antara muka grafik dicipta pada halaman web yang diprogramkan dengan menggunakan bahasa html dan JavaScript. Hanya maklumat yang diperlukan akan dipaparkan dan garis panduan kualiti udara akan ditunjukkan pada antara muka grafik tersebut. Keputusan ujian penderia yang ditunjukkan mengambilkira 30 sampel sesaat untuk penderia habuk GP2Y1010AU0F bagi mendapatkan data yang lebih stabil. Keputusan ujian penderia juga digambarkan penderia habuk GP2Y1010AU0F boleh digunakan untuk memapar status asap, manakala penderia gas MQ-135 boleh menunjukkan status kepekatan karbon dioksida. Selain itu, ujian keberkesanan sistem yang dihasilkan ini telah diujikajikan pada 6 lokasi yang berbeza dan membuktikan bahawa sistem itu berfungsi dengan baik. Kesimpulannya, penderia telah berjaya disepadukan dengan platform pemprosesan Intel Galileo di samping dengan pelaksanaan teknologi IoT. Penghasilan antara muka grafik yang mudah dan membantu pengguna untuk membayangkan dan memahami data yang ditunjukkan.
_______________________________________________________________________________________________________
The study presents a preliminary design of an electronic system to detect carbon dioxide, CO2 and particular matter with diameter of 2.5μm (PM2.5) and data visualization with IoT implementation. This study focuses on the development on the interfacing MQ-135 gas sensor and GP2Y1010AU0F dust sensor with Intel Galileo processing platform to implement the data acquisition of CO2 and PM2.5 respectively. MQ-135 gas sensor direct interface with Intel Galileo, whereas GP2Y1010AU0F dust sensor direct interface with Arduino Pro Mini. All the data is sent to Intel Galileo via I2C communication. To collect the data, 1 sample per second is taken for MQ-135 gas sensor, whereas 30 samples per second is taken for GP2Y1010AU0F dust sensor. The displayed data for GP2Y1010AU0F dust sensor is average data for actual of 30 samples per second. A message for sending to Internet is generated on Intel Galileo. Next, it will be sent to MQTT broker under the service of IBM Bluemix. The data received by the MQTT broker is subscribed by the node-RED for the visualization of data. The IoT technology is implemented by node-RED. The graphical user interface (GUI) developed by using node-RED flow editor. The GUI is created on a webpage which is programmed by using html and JavaScript languages. Only the highlighted information is displayed and the guideline of air quality is presented on the GUI. The results of the sensor test presented that taking 30 samples per second for GP2Y1010AU0F dust sensor will obtain a more stable signal. The results also illustrated that the GP2Y1010AU0F dust sensor can detect the present of smoke, whereas MQ-135 gas sensor can detect the present of high concentration of CO2. Besides that, the functionality test of the proposed system is run on 6 different locations and prove that the system was functioning well. In conclusion, the sensors were successfully integrated with Intel Galileo processing platform and implementation of IoT technology. Simple GUI helps users to visualize and understand the displayed data.
IOT-Based air monitoring system / Oh Hai Seng