Streaming de données de température en temps réel depuis un ppDAQC Pi‑Plate vers InitialState avec un Raspberry Pi headless

Le ppDAQC Pi‑Plate est une interface d'acquisition de données polyvalente qui connecte transparente des capteurs à un Raspberry Pi. Avec huit entrées analogiques et huit entrées numériques, il prend en charge jusqu'à seize canaux indépendants de données du monde réel, le rendant idéal pour la surveillance industrielle, les laboratoires de recherche et les projets DIY.

Au-delà de la collecte de données, la carte offre des sorties numériques et analogiques, permettant de contrôler des processus basés sur le retour des capteurs. Dans de nombreux déploiements, la fonctionnalité la plus précieuse reste la surveillance à distance. Grâce à la taille compacte du Raspberry Pi, sa faible consommation et sa capacité Wi‑Fi, vous pouvez l'exploiter en mode « headless » – sans clavier ni écran – dans des lieux éloignés tels que placards de stockage, serres ou installations industrielles.

Pour visualiser ces données, plusieurs options s'offrent à vous :

1. Afficher les lectures brutes dans un terminal – fonctionnel mais peu engageant.
2. Écrire les données dans un fichier local pour les analyser plus tard avec des tableurs ou matplotlib – complet mais chronophage.
3. Diffuser les données vers le cloud en temps réel et visualiser des tableaux de bord dynamiques – l'approche la plus efficace et conviviale.

Cet article démontre l'option 3 en diffusant des relevés de température de deux capteurs DS18B20 vers InitialState, puis en visualisant des graphiques en direct de la température ambiante et d'une chambre réfrigérée pour pâte à souder.

Étape 1 : Ce dont vous aurez besoin

Logiciel

1. Compte InitialState – Inscrivez-vous sur InitialState.com et attendez l'approbation.

2. Bibliothèque Python – Installez le module ISStreamer avec pip. Depuis un terminal :

sudo pip install ISStreamer

Matériel

• Raspberry Pi (tout modèle avec Wi‑Fi, préchargé avec le module Python ppDAQC).
• Carte ppDAQC de Pi‑Plates.com.
• Deux capteurs de température numériques DS18B20 (Amazon, Digi‑Key, etc.).
• Deux résistances de tirage de 4,7 kΩ (ou deux de 10 kΩ en parallèle si 4,7 kΩ indisponibles).
• Fils de connexion et plaque d'essai ou ppPROTO pour une installation semi-permanente.

Étape 2 : Construire le circuit

Connectez chaque capteur DS18B20 à la carte ppDAQC selon le schéma ci-dessous. Utilisez la résistance de tirage de 4,7 kΩ sur la ligne de données vers l'alimentation 3,3 V. Si vous utilisez des résistances de 10 kΩ, connectez-les en parallèle pour approximer 5 kΩ.

Configuration logicielle

Créez une nouvelle Logging Client Key dans votre tableau de bord InitialState. Écrivez ensuite le script Python suivant sur votre Pi. Enregistrez-le sous tempLOG.py dans votre répertoire personnel.

import time
from piplates import ppDAQC
from ISStreamer.Streamer import Streamer

# Remplacez par votre propre Client Key
client_key = "VOTRE_CLIENT_KEY_ICI"

# Créez un flux vers InitialState
stream = Streamer(client_key)

while True:
    # Lisez les températures des capteurs DS18B20
    ambient = ppDAQC.getTEMP(1)  # Canal 1
    cooler = ppDAQC.getTEMP(2)   # Canal 2

    # Enregistrez les relevés
    stream.pushData("Ambient", ambient)
    stream.pushData("Cooler", cooler)

    # Attendez 5 minutes avant la prochaine lecture
    time.sleep(300)

Exécutez le script avec :

sudo python tempLOG.py

Vérifiez qu'il démarre sans erreurs.

Étape 3 : Visualiser vos données dans InitialState

Après quelques heures de journalisation, connectez-vous à votre compte InitialState. Accédez à la page de votre projet et ouvrez le fichier journal intitulé « Lab Temperature Data ». Cliquez sur le bouton Source pour voir les entrées brutes, qui ressembleront à :

DateTime,SignalSource,OriginalPayload
2014-12-18T15:50:57.837852Z,"Lab Temperature Data","Stream Starting"
2014-12-18T15:50:58.841351Z,Cooler,37.6
2014-12-18T15:50:59.844371Z,Ambient,69.55
2014-12-18T15:56:00.947597Z,Cooler,36.5875
2014-12-18T15:56:01.950743Z,Ambient,68.7625

Utilisez les outils graphiques intégrés pour créer des graphiques en temps réel pour les relevés Ambient et Cooler, et configurez des alertes ou exportez les données pour une analyse plus approfondie.

En combinant le ppDAQC Pi‑Plate, un Raspberry Pi headless et InitialState, vous obtenez un pipeline de données de capteurs léger, évolutif et sécurisé qui fournit des informations exploitables directement sur votre tableau de bord.