Czujnik zalania z AI i powiadomieniem na telefon

🛠️ Poziom trudności: Łatwy – średni

⏱️ Czas wykonania: ok. 1–2 godziny

💡 Cel projektu:

Zbudujesz prosty, tani czujnik zalania, który nie tylko wykryje obecność wody, ale też nauczy się (dzięki AI), kiedy występują warunki sprzyjające zalaniu. System może wysłać Ci powiadomienie na telefon, zanim zaleje Ci piwnicę, kuchnię, garaż czy szafkę z elektroniką.

✅ Czego potrzebujesz:

Element	Opis	Szacunkowy koszt
ESP32	Mikrokontroler z Wi-Fi i obsługą AI	20–30 zł
Czujnik zalania (YL-83, YL-69)	Prosty detektor obecności wody	5–10 zł
Moduł przekaźnika (opcjonalnie)	Jeśli chcesz np. automatycznie odciąć wodę	10–15 zł
Zasilanie 5V	Powerbank, USB lub ładowarka	—
Edge Impulse	Do trenowania AI (darmowe)	0 zł
Konto w Pushbullet lub IFTTT	Do powiadomień push	0 zł

🧰 Krok po kroku:

🔧 Krok 1: Montaż sprzętu

Włóż ESP32 do płytki stykowej (lub przygotuj przewody do lutowania).
Podłącz czujnik wilgoci (YL-69 lub YL-83):
- VCC → 3.3V w ESP32
- GND → GND w ESP32
- A0 → dowolny pin analogowy (np. GPIO 34)
(Opcjonalnie) Podłącz przekaźnik:
- IN → GPIO (np. 27)
- VCC → 5V
- GND → GND

🧪 Krok 2: Sprawdzenie działania czujnika

W Arduino IDE lub Thonny (MicroPython), wpisz kod do odczytu wartości analogowej:

cppKopiujEdytujint czujnik = 34;

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

void loop() {
  int odczyt = analogRead(czujnik);
  Serial.println(odczyt);
  delay(1000);
}

Zanurz końcówkę czujnika w wodzie i porównaj wyniki ze stanem suchym.

🧠 Krok 3: Trenowanie AI

Zbierz dane z czujnika w 3 sytuacjach:
- Suche środowisko
- Zwiększona wilgotność (np. para, wilgoć)
- Kontakt z wodą (zalanie)
Wejdź na Edge Impulse i:
- Utwórz projekt
- Dodaj dane z ESP32 przez UART lub plik CSV
- Stwórz klasy: suche, wilgotne, zalane
Wytrenuj model klasyfikacji
Użyj narzędzia AutoML, a następnie wygeneruj bibliotekę dla ESP32.

🧠 Krok 4: Wgranie modelu AI do ESP32

Wybierz opcję „Arduino library” w Edge Impulse.
Pobierz i zaimportuj do Arduino IDE.
Zastąp odczyt w poprzednim kodzie funkcją klasyfikującą dane czujnika.
AI teraz rozpoznaje, czy zalanie może wystąpić, zanim czujnik dotknie wody.

📲 Krok 5: Dodanie powiadomień na telefon

Utwórz konto na IFTTT.com lub Pushbullet.com
Skonfiguruj webhook:
- ESP32 wysyła żądanie HTTP, np. http://maker.ifttt.com/trigger/zalanie/with/key/TWÓJ_KLUCZ
Dodaj w kodzie ESP32 fragment:

cppKopiujEdytujif (AI_output == "zalanie") {
  WiFiClient client;
  HTTPClient http;
  http.begin("http://maker.ifttt.com/trigger/zalanie/with/key/TWÓJ_KLUCZ");
  http.GET();
  http.end();
}

🚿 Krok 6: Testy i zabezpieczenia

Umieść czujnik w pobliżu rur, zlewu, pralki, lub w najniższym punkcie podłogi.
Sprawdź, czy ESP reaguje poprawnie na warunki.
(Opcjonalnie) Dodaj elektrozawór sterowany przekaźnikiem, który zamknie dopływ wody automatycznie.

🧠 Jak działa AI w tym projekcie?

Zamiast reagować tylko na zalanie, model analizuje zmienne z czujnika i ocenia, czy zalanie może się zdarzyć wkrótce – np. wzrost wilgotności, spadek temperatury, skoki napięcia. To daje Ci czas na reakcję, zanim będzie za późno.

🧾 Podsumowanie

✅ Co osiągnąłeś?
Czujnik wody z alarmem
Powiadomienia na telefon
Inteligentne przewidywanie sytuacji z AI
Opcjonalnie automatyczne odcięcie dopływu wody

Czujnik zalania z AI i powiadomieniem na telefon – Krok po kroku