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Journalisation et système d'alerte photocellulaire Raspberry Pi – Construire un capteur de lumière basse consommation avec Python

Ce guide vous explique comment construire un photosenseur basé sur Raspberry Pi qui journalise les niveaux de lumière et déclenche des alertes. Idéal pour surveiller des espaces sombres comme des placards ou des casiers d'équipement, ou simplement pour suivre l'éclairage ambiant.

Nous utiliserons des LED comme indicateurs de sortie, mais le circuit peut être adapté pour contrôler des relais, des buzzers ou même un service de notification. Tout ce dont vous avez besoin est un kit de démarrage Adafruit RPi – un pack économique incluant tout le nécessaire – ou vous pouvez assembler les pièces vous-même à partir de la nomenclature ci-dessous.

Contrairement à un microcontrôleur typique, le Raspberry Pi ne possède pas de convertisseur analogique-numérique embarqué. Nous contournons cela en chronométrant la charge d'un condensateur à travers la photocellule – une technique RC peu coûteuse qui fournit des lectures fiables.

Prérequis

La programmation se fait en Python. Nous recommandons l'utilisation de la distribution Occidentalis d'Adafruit, qui inclut la bibliothèque RPi.GPIO et des modules précompilés pour le Pi. Si vous préférez une installation minimale, installez simplement RPi.GPIO via pip.

Comme le circuit consomme très peu de courant, une alimentation Pi standard suffit. Pour l'étalonnage, une source de lumière variable (par exemple, une lampe de bureau à luminosité réglable) vous aidera à voir comment le capteur réagit à différents niveaux d'éclairage.

Étape 1 – Câblage du circuit RC

  1. Insérez le Cobbler dans la plaque d'essai, en veillant à ce qu'aucune broche ne touche le même rail d'alimentation – sinon vous risquez de court-circuiter le Pi.
  2. Connectez la broche 3,3 V au rail positif de la plaque d'essai et la broche GND au rail négatif.
  3. Placez la photocellule sur l'espace entre les deux moitiés de la plaque d'essai.
  4. Câblez un côté de la photocellule au rail 3,3 V, et l'autre côté à la broche 18 du Pi.
  5. Connectez le condensateur 1 µF de la broche 18 à GND. Cela complète le réseau RC.

À ce stade, vous pouvez passer à l'étalonnage du capteur.

Étape 2 – Étalonnage et test

Exécutez le script Python suivant. Il mesure en continu le temps que met le condensateur à charger à travers la photocellule. La valeur retournée diminue à mesure que l'intensité lumineuse augmente.

#!/usr/bin/env python
import RPi.GPIO as GPIO
import time

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
RC_PIN = 18

def rc_time(pin):
    GPIO.setup(pin, GPIO.OUT)
    GPIO.output(pin, GPIO.LOW)
    time.sleep(0.1)  # décharger complètement le condensateur
    GPIO.setup(pin, GPIO.IN)
    count = 0
    while GPIO.input(pin) == GPIO.LOW:
        count += 1
    return count

while True:
    print(rc_time(RC_PIN))
    time.sleep(0.5)

En variant la source lumineuse, vous observerez une tendance numérique claire : des niveaux de lumière plus élevés produisent des lectures plus basses. Capturez quelques échantillons dans l'obscurité et sous un éclairage typique pour établir un seuil de déclenchement d'alertes.

Étape 3 – Implémentation des alertes

Avec le seuil défini, modifiez le script pour allumer ou éteindre des LED, journaliser les données dans un fichier, ou envoyer une notification par email ou MQTT. Par exemple, pour faire clignoter une LED rouge quand la pièce devient lumineuse :

RED_LED = 17
GPIO.setup(RED_LED, GPIO.OUT)

while True:
    level = rc_time(RC_PIN)
    if level < THRESHOLD:
        GPIO.output(RED_LED, GPIO.HIGH)
    else:
        GPIO.output(RED_LED, GPIO.LOW)
    time.sleep(1)

Pour des flux de travail plus complexes, envisagez d'intégrer Home Assistant, Node‑RED ou un service web Flask personnalisé.

Sécurité et bonnes pratiques

Avec cette configuration, vous disposez maintenant d'un capteur de lumière fiable, basse consommation, qui journalise et réagit aux changements d'éclairage. N'hésitez pas à étendre le projet en ajoutant plusieurs capteurs, en journalisant dans une base de données, ou en visualisant les données sur un tableau de bord web.

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