Miernik zużycia końcówki lutownicy z AI

🎯 Cel projektu:

Zbudujesz inteligentny system, który na podstawie parametrów nagrzewania się grotu lutownicy potrafi ocenić jego stan techniczny. AI będzie analizować zmiany temperatury i czas nagrzewania, aby ostrzec Cię, kiedy grot jest zużyty i należy go wymienić.

🧰 Poziom trudności:

🔧 Średnio zaawansowany

⏱️ Czas wykonania:

2–4 godziny (z testami, kalibracją i trenowaniem AI)

🛠️ Lista komponentów:

Komponent	Opis	Koszt
ESP32	Mikrokontroler z Wi-Fi	20–30 zł
Termopara K-type	Pomiar wysokiej temperatury grotu	10–20 zł
Moduł MAX6675	Komunikacja termopary z ESP32	10–15 zł
Dioda LED + buzzer	Alarm w przypadku zużycia	5 zł
Ekran OLED (I2C)	Wyświetlanie temperatury i komunikatów	10–15 zł
(Opcjonalnie) zasilanie z USB/powerbank	Do mobilnego zasilania	0–15 zł

📷 Schemat połączeń:

Termopara z MAX6675 → ESP32:
- VCC → 3.3V
- GND → GND
- SCK → GPIO 18
- CS → GPIO 5
- SO → GPIO 19
OLED (I2C) → ESP32:
- SDA → GPIO 21
- SCL → GPIO 22
- VCC/GND odpowiednio
LED/buzzer → GPIO 25 i GND

🧪 Krok 1: Odczyt temperatury grotu

Kod testowy:

cppKopiujEdytuj#include "max6675.h"

int thermoDO = 19;
int thermoCS = 5;
int thermoCLK = 18;
MAX6675 thermocouple(thermoCLK, thermoCS, thermoDO);

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

void loop() {
  float temp = thermocouple.readCelsius();
  Serial.print("Temperatura: ");
  Serial.println(temp);
  delay(1000);
}

Obserwuj, jak długo lutownica nagrzewa się do np. 350°C. Im dłużej, tym bardziej zużyty grot.

📊 Krok 2: Zbieranie danych do AI

Uruchamiaj pomiary od zimnej lutownicy do momentu osiągnięcia stałej temperatury.
Notuj czas w sekundach do osiągnięcia 100°C, 250°C, 350°C.
Powtórz test dla:
- nowego grotu
- średnio zużytego
- starego (matowego, z osadem)
Dane możesz przesłać do Edge Impulse:
- klasa „Nowy”
- klasa „Używany”
- klasa „Zużyty”

🧠 Krok 3: Trening AI w Edge Impulse

Stwórz projekt w Edge Impulse.
Wgraj dane z CSV (czas nagrzewania + osiągana temperatura).
Przeprowadź trening klasyfikacyjny.
Pobierz model AI (.tflite lub biblioteka Arduino).
W kodzie:

cppKopiujEdytujif (AI_output == "Zużyty") {
  digitalWrite(25, HIGH); // LED ON
  tone(26, 1000);          // Buzzer
}

📟 Krok 4: Wyświetlanie informacji na OLED

cppKopiujEdytuj#include <Wire.h>
#include <Adafruit_GFX.h>
#include <Adafruit_SSD1306.h>

Adafruit_SSD1306 display(128, 64, &Wire, -1);

void setup() {
  display.begin(SSD1306_SWITCHCAPVCC, 0x3C);
  display.clearDisplay();
}

void loop() {
  float temp = thermocouple.readCelsius();

  display.clearDisplay();
  display.setTextSize(2);
  display.setCursor(0, 10);
  display.print("T:");
  display.print(temp);
  display.print("C");

  display.setTextSize(1);
  display.setCursor(0, 40);
  display.print("Stan: ");
  display.print(AI_output); // np. "Używany"

  display.display();
  delay(1000);
}

🚨 Krok 5: Alarm i bezpieczeństwo

Gdy AI wykryje zużycie:
- zapala się dioda LED
- uruchamia się sygnał dźwiękowy (krótkie „bip”)
- na OLED pojawia się komunikat: „Wymień grot!”

📲 Krok 6: Powiadomienie przez Internet (opcjonalnie)

Skorzystaj z IFTTT – zdarzenie grot_wymiana.
ESP32 wysyła żądanie HTTP:

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

🧪 Testy i kalibracja:

Powtórz testy z innymi grotami.
Weryfikuj, czy AI nie daje fałszywych pozytywów.
AI możesz później douczyć o jeszcze większej liczbie stanów.

✅ Efekt końcowy:

Bezpieczne lutowanie – system ostrzeże przed przeciążeniem grotu.
Oszczędność – nie wymieniasz końcówki zbyt wcześnie.
AI działa w tle, oceniając stan grotu na podstawie jego „zachowania”.
Możliwość powiadomień przez internet i logów.

📘 To świetne narzędzie do warsztatu, w którym lutowanie to codzienność. Dzięki AI masz pewność, że pracujesz zawsze z odpowiednio przygotowanym sprzętem.