AI-wentylator warsztatowy – automatyczne włączanie przy zadymieniu

---

🎯 Cel projektu:

Stworzymy inteligentny system wentylacji warsztatowej, który automatycznie włącza wentylator w sytuacji zadymienia, obecności oparów lub zwiększonego stężenia szkodliwych gazów. Dzięki AI, system potrafi odróżnić np. parę wodną od groźnych oparów.

---

🧰 Poziom trudności:

🔧 Początkujący – średnio zaawansowany

---

⏱️ Czas wykonania:

1–2 godziny (montaż + testy)

---

💡 Zastosowania:

• Warsztat z lutownicą
• Pracownia chemiczna
• Pomieszczenia bez wentylacji
• Praca z klejami lub farbami

---

🛠️ Lista potrzebnych komponentów:

Komponent	Opis	Koszt szacunkowy
ESP32	Mikrokontroler z WiFi i ADC	20–30 zł
Czujnik gazu MQ-2 lub MQ-135	Wykrywa dym, propan, butan, opary	5–10 zł
Przekaźnik 5V	Steruje wentylatorem	10 zł
Wentylator 12V lub 230V	Zależnie od dostępnego zasilania	20–50 zł
Zasilacz 12V/5V	Zależnie od wentylatora i ESP32	15–30 zł
Przewody, płytka stykowa	Do połączeń	5–10 zł
(opcjonalnie) obudowa na projekt	Chroni układ przed kurzem	10–20 zł

---

📷 Schemat połączeń:

1. MQ-2/MQ-135 → ESP32:
   • VCC → 3.3V
   • GND → GND
   • AOUT → GPIO 34 (analogowy odczyt)
2. Przekaźnik → ESP32:
   • IN → GPIO 27
   • VCC → 5V
   • GND → GND
3. Wentylator → Przekaźnik → Zasilanie

---

🧪 Krok 1: Podłączenie i test czujnika

1. Wgraj ten kod do Arduino IDE:

cppKopiujEdytujint czujnik = 34;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
}

void loop() {
  int odczyt = analogRead(czujnik);
  Serial.println(odczyt);
  delay(500);
}

2. Obserwuj wartości w monitorze portu szeregowego:
   • Wartości < 200 = czyste powietrze
   • Wartości > 300 = lekki dym
   • Wartości > 500 = silny dym / opary
3. Zanotuj typowe zakresy w Twoim pomieszczeniu.

---

🧠 Krok 2: Trening AI (opcjonalnie, ale zalecany)

1. Przejdź na Edge Impulse.
2. Utwórz darmowe konto i nowy projekt.
3. Zbieraj dane w 3 klasach:
   • normalne powietrze
   • opary bezpieczne (np. para z czajnika)
   • dym / niebezpieczne opary
4. Wgraj dane z ESP32 przez UART lub CSV.
5. Wygeneruj model klasyfikacyjny.
6. Pobrany model zintegrowany z Arduino lub MicroPython.

---

🔁 Krok 3: Reakcja – automatyczne sterowanie przekaźnikiem

Przykładowy kod:

cppKopiujEdytujint czujnik = 34;
int przekaźnik = 27;

void setup() {
  pinMode(przekaźnik, OUTPUT);
  Serial.begin(115200);
}

void loop() {
  int odczyt = analogRead(czujnik);

  if (odczyt > 400) {
    digitalWrite(przekaźnik, HIGH); // Włącz wentylator
  } else {
    digitalWrite(przekaźnik, LOW); // Wyłącz
  }

  delay(500);
}

Jeśli korzystasz z modelu AI, zamiast progu liczbowego użyj klasyfikacji:

cppKopiujEdytujif (output == "dym" || output == "zagrożenie") {
  digitalWrite(przekaźnik, HIGH);
}

---

🔧 Krok 4: Zasilanie i montaż

• Cały układ możesz zasilić z jednego zasilacza (np. 12V z przetwornicą step-down dla ESP32).
• Warto zastosować zabezpieczenie (bezpiecznik, dioda) na linii wentylatora.
• Umieść czujnik w miejscu, gdzie gromadzą się opary.
• ESP i przekaźnik zamknij w obudowie z otworami wentylacyjnymi.

---

📲 Krok 5: Powiadomienia (opcjonalnie)

Możesz dodać powiadomienie przez IFTTT:

• Wejdź na ifttt.com/maker_webhooks
• Stwórz zdarzenie „dym_warsztat”
• ESP wyśle zapytanie HTTP:

cppKopiujEdytujhttp.begin("http://maker.ifttt.com/trigger/dym_warsztat/with/key/TWÓJ_KLUCZ");
http.GET();

---

✅ Efekt końcowy:

• System działa autonomicznie.
• Włącza wentylator tylko w odpowiednich warunkach.
• AI zmniejsza ilość fałszywych alarmów.
• Możesz zdalnie otrzymać alert.
• Rozszerzalne o automatyczne zamykanie drzwi, odcięcie zasilania itp.

---

📘 Ten projekt to świetna podstawa do zautomatyzowania całego warsztatu.
Bezpieczeństwo i komfort pracy w jednym – teraz naprawdę można powiedzieć, że „warsztat myśli sam”.