Kit Complet Arduino & Intel Edison avec Capteurs, Webcam et Accessoires Essentiels

Composants et Fournitures

Composant	Description	Qté
Arduino 101	BLE intégré, accéléromètre/gyroscope	1
Intel Edison	Module compute + carte breakout Arduino	1
Webcam Logitech C270 HD	USB UVC	1
Capteur Distance Sharp GP2Y0D815Z0F (Pololu)	Numérique 15 cm, détection perchoir	2
Capteur Force FSR (Interlink 406)	Résistance sensible force, niveau graines	1
Capteur Temp/Humidité Si7021 (Adafruit)	Breakout I2C	1
Kit Grove Starter Kit Plus (Seeed, IoT Edition)	Base shield + capteurs Grove	1
Condensateur 47 µF	Stabilisation alim capteurs Sharp	2
Résistance 1 kΩ		1
Bloc Borne 2 pins 3.5mm (lot 5)	Connexion FSR fiable	1
Alim Commutable 3-12V (Adafruit 1448)	Pour Edison + webcam	1
Perma-Proto Quarter Breadboard (Adafruit)	Soudure capteurs	1
Fils de connexion		1

Outils Nécessaires

• Imprimante 3D (boîtier mangeoire)
• Fer à souder

Applications et Services

• Intel XDK for IoT (développement Edison)
• Autodesk Fusion 360 (conception 3D)
• PubNub Publish/Subscribe API (streaming temps réel)
• Cloudinary (stockage/transformation images)
• noble.js (BLE central sur Edison)

À Propos du Projet : "It's For The Birds!"

Introduction et Motivation

Participer au Project FeederWatch (Cornell Lab of Ornithology) : comptage oiseaux hiver aux mangeoires. Combiner making, nature, IoT avec Arduino 101.

Arduino 101 idéal : IDE Arduino simple, BLE embarqué, nombreux capteurs disponibles.

Vue d'Ensemble du Projet

Mangeoire intelligente (Arduino 101 embarqué) :

• 2 capteurs IR Sharp → détection oiseau sur perchoir (traversant mangeoire).
• FSR + plateforme point-contact → niveau graines (consommation).
• Si7021 (I2C) → température/humidité.
• Arduino 101 = périphérique BLE → notifie valeurs capteurs.
• Alimentation : 4 piles AA. Boîtier 3D imprimé dans bouteille soda.

Passerelle Internet (Intel Edison) :

• Central BLE (noble.js) → reçoit notifications Arduino 101.
• Webcam USB Logitech C270 → photo sur détection perchoir (fswebcam).
• Images stockées sur carte SD (slot breakout Edison).
• WiFi Edison → PubNub (streaming données temps réel) + Cloudinary (upload images).
• Interface HTML/JS (PubNub EON) → tableau de bord temps réel accessible partout.

Construction : Défis et Solutions

Défi 1 : Détection oiseau en extérieur

Capteur IR Sharp courte portée (15 cm) → ne détecte que perchoir, pas branches/vent. Fonctionne à travers paroi bouteille plastique (protection intempéries).

Défi 2 : Deux capteurs Sharp ne fonctionnent pas ensemble

Problème alimentation : pics de courant courts/intenses. Solution : condensateur 47 µF sur chaque capteur + alimentation directe depuis pin +5V (jumper entre les deux).

Défi 3 : Mesure consommation graines (FSR)

FSR seul peu sensible au poids graines. Solutions :
1. Diviseur tension FSR + résistance (valeur abaissée).
2. Plateforme à point de contact central (principe inverse raquette neige) → force amplifiée sur FSR. Fonctionne !

Code Arduino 101 (Points Clés)

Structure sans delay() pour réactivité BLE :

// Union pour conversion float → bytes (BLE)
union { float t; unsigned char bytes[4]; } tempData;
union { float h; unsigned char bytes[4]; } humidityData;
union { int f; unsigned char bytes[2]; } feedData;

void Update() {
  currentPerchMillis = millis();
  if ((currentPerchMillis - previousPerchMillis) > perchInterval) {
    previousPerchMillis = currentPerchMillis;
    currentLeftPerch = digitalRead(LEFT_PERCH);
    currentRightPerch = digitalRead(RIGHT_PERCH);
    if (currentLeftPerch == 0 && previousLeftPerch == 1) {
      perchCharacteristic.setValue(1); // BLE notify
      Serial.println("LEFT PERCH ACTIVITY");
      previousLeftPerch = 0;
    }
    // ... droite ...
    // Lecture Si7021, FSR → notifications BLE
  }
}

void loop() {
  blePeripheral.poll();
  birdFeeder.Update();
}

Code Edison (Node.js / noble.js)

Scan BLE → connexion service UUID → découverte caractéristiques → activation notifications → callback transformRawData(uuid, data).

Sur notification perchoir : exécution fswebcam via child_process → photo → upload Cloudinary → URL ajoutée payload JSON → publication PubNub.

Interface Web (index.html + PubNub EON)

Dashboard temps réel : jauges température/humidité/niveau graines, compteurs perchoirs, 3 dernières photos (URLs Cloudinary dans payload PubNub).

Mangeoire et Boîtier

Bouteille soda 2L découpée (11 cm haut), perchoir tige bois traversante, trous odeur graines. Électronique dans boîtier 3D imprimé (diamètre ~105 mm) inséré dans bouteille. Batteries accessibles dessous.

Tests et Déploiement

• Validation BLE avec nRF Master Control App.
• Portée BLE confirmée au-delà distance installation.
• Calibration FSR : réponse linéaire sur plage utile avec plateforme point-contact.
• Déploiement : milliers de photos/jour, monitoring temps réel via PubNub.

Évolution avec Kit Grove (Seeed)

Base Shield Grove alimente les deux capteurs Sharp sans condensateurs. Câblage grandement simplifié. Capteur IR Grove adapté (fils rigides sur GND/Vin/SIG).

Alignement Project FeederWatch & Conclusion

Méthode FeederWatch : max oiseaux d'une espèce vus simultanément sur 2 jours. Nos compteurs perchoirs ≠ cette méthode, mais paramètres météo + consommation graines automatisés + photos pour identification/raretés. Potentiel énorme : partage données/images global temps réel (PubNub), détection espèces via Clarifai, correction météo images (Cloudinary). Projet ludique et éducatif.

Ressources

• Code complet : GitHub ItsForTheBirds
• Fichiers STL boîtier : GitHub 3DBuild
• Schéma mangeoire (Fritzing) et photo montage Edison.