SMARTWATERMETEREin Schülerprojekt der HTL Mössingerstraße.
ÜBER DAS PROJEKT
Das Projekt "Smart Water Meter" soll eine günstige Möglichkeit bieten, über das Internet bzw. über eine Handy-App den aktuellen Wasserverbrauch in einem Haushalt abzufragen und zu protokollieren. Der Zählerstand der eingebauten Wasseruhr soll über eine Kamera und einer entsprechenden Bildverarbeitungssoftware ermittelt und in einer Datenbank abgelegt werden. Außerdem ist eine Android-App zu entwickeln, mit der die protokollierten Daten anschaulich über unterschiedliche Zeitperioden dargestellt und bei einem ungewöhnlich großen Wasserverbrauch (z.B. durch Leitungsbruch) Alarmmeldungen angezeigt werden.
Unser Ziel ist es ein System zur Kontrolle des Wasserverbrauches zu entwickeln, welches auf eine gewöhnliche Wasseruhr montiert werden kann. Dafür soll ein Kameramodul und ein Raspberry Pi mit der entsprechenden Bildverarbeitung eingesetzt werden, mit denen der aktuelle Zählerstand "abgelesen" und in eine Datenbank geschrieben wird. Die Darstellung der Daten erfolgt dann über eine Android-App.
The project "Smart Water Meter" is intended to provide an alternative way to check and record the water consumption of a household using an Android application. The count of the installed water meter is captured by a camera module attached to a Raspberry Pi. The image taken by the Raspberry Pi camera module is being processed in two different programming languages. The first programming language used for image processing is python. A python script captures, reads, resizes, converts, crops and binarizes the image before running the optical character recognition software Tesseract. Afterwards the recognized characters are going through a plausibility check to make sure they were determined correctly. The last step of the script is to send the correct counter value to an external database. The second programming language used for image processing is Matlab. The image is taken directly by the camera module of the Raspberry using a snapshot command in Matlab and is from there on being cropped and converted into a grayscale image. The digits of the counter on the image are being recognized, checked for plausibility and sent to an external database.
To ensure that the taken image always has the same brightness and contrast, a self-modelled case is being mounted on the water meter. The body of the case has a cylindrical waterproof form waterproof and it contains the Raspberry Pi with the associated camera module. An Android Application connects with an http-url-request to the database and reads the values. It showcases the water consumption over various timescales in form of diagrams, tables and graphs. In case of a pipe break the Android Application recognizes it and shows a notification in the status bar.
Gehäuse Entwurf
Ziel war es ein Gehäuse zu entwerfen, welches für konstante Beleuchtung sorgt und spritzwasserfest ist. Die Wasseruhr, welche uns von der Gemeinde St. Gertraud zu Verfügungen gestellt worden ist, wird als Grundlage für den Gehäuseentwurf verwendet. Als Zeichensoftware wurde SolidWorks 2015 (Studentenversion) verwendet und das fertige Gehäuse mit einem 3D-Drucker gefertigt.
Die CAD-Software Solidworks wird verwendet um 3D Konstruktionskomponenten, 3D Baugruppen und Zeichnungen zu entwerfen und findet vor allem Anwendung bei Maschinenbau, Industriedesign, Schiffbau und Anlagenbau.
Der erste Schritt beim Entwurf eines 3D Gehäuses in SolidWorks ist die Erstellung eines Teils. Dafür wird eine Skizze mit Bemaßungen gezeichnet und anschließend mithilfe von Features 3D modularisiert. Um mehrere Teile miteinander zu verbinden, muss eine neue Baugruppe angelegt werden. Die einzelnen Komponenten werden dann mithilfe von Verknüpfungen relativ zueinander positioniert und mit verschieden Features vereinigt, verformt, abgespaltet usw. Wenn das gewünscht Gehäuse fertigt moduliert worden ist, müssen alle Komponenten vereinigt werden, so dass nur mehr ein Teil vorliegt.
Bilderkkennungs
Die Optische Zeichenerkennung (kurz OCR von eng. Optical character recognition) beschäftigt sich mit der automatisierten Texterkennung von maschinengeschrieben, handgeschrieben oder auch ausgedruckten Text innerhalb von Bildern. OCR wird immer relevanter und findet häufig Anwendung bei der Volltextsuche für Datenbanken um auch PDFs und Bilder miteinzubeziehen, der Erkennung von Kfz-Kennzeichen, der Dateneingabe von Wertpapieren (Scheck, Reisepass, Rechnung usw.) aber auch als Blindenhilfsmittel (Sprachausgabe durch den eingescannten Text).
Android App
Folgt noch (Dietrichsteiner)
Technische Dokumentation
Das Gehäuse und der Deckel, sowie das Gehäuse werden unter dem Link zur Verfügung gestellt.
