Grâce à une campagne de test concernant la réduction des déchets à laquelle j'ai participé, j'ai maintenant 2 poules et un poulailler (c'est d'ailleurs le nom de la campagne : « deux poules et un poulailler pour réduire nos déchets »).
L'opération consistait à nourrir les poules avec un maximum de déchets qui finissent habituellement dans les poubelles ou au mieux dans un composteur. Plus de 6 mois se sont écoulés, l'opération est maintenant finie et je trouvais qu'il serait intéressant, et surtout amusant de mettre quelques capteurs dans le poulailler.
Après la brosse à dents connectée ou le produit qui va totalement révolutionner vos WC : SmartPQ, le premier rouleau de papier de toilette connecté et surfant sur cette vague de bullshit créativité, j'ai décidé de me lancer dans une première mondiale : ami des gallinacées, je vous présente le premier poulailler connecté !
Twitter @LaVieDePoule
Fonctionnalités du bestiau :
- Prise de photos infrarouges, détection des œufs
- Prise de température / luminosité / capteur mouvement / capteurs d'ouverture
- Surveillance de la température, de la tension d'alimentation et du courant consommé
- Alertes via Twitter et SMS (API Free Mobile) si certains seuils sont dépassés (température, alimentation)
Le tout est articulé autour d'un Raspberry et d'une carte fille RaspiO'Mix armée de capteurs :
- Température de l'enceinte du poulailler
- Température de chaque nid
- Détecteur de mouvement IR
- Caméra infrarouge
- Capteur de luminosité extérieure
- 3 capteurs sur tous les accès du poulailler (basse-cour, porte jardin et collecteur d’œufs)
- Mesure de la tension d'alimentation et du courant consommé
2 sorties sont également pilotables et sont utilisées pour la led témoin et le relais pilotant les leds infrarouges.
Le tout en 1 image :
Le poulailler
Le poulailler fourni dispose de 2 portes et d'un collecteur d'oeufs, sur l'un des côtés disposant d'une ouverture, on vient coller une sorte de cage (à gauche sur la photo) disposant elle-même d'une ouverture permettant l'accès à une éventuelle basse-cour, dans la configuration actuelle, la seconde porte sert à faire sortir les poules directement dans le jardin (la porte devant).
Le boitier et son logement
Afin de protéger l'électronique contre les conditions qui seront certainement rudes en pleine hiver, le tout est logé dans un boitier de répartition étanche.
Détails techniques
Caméra
J'utilise Pi Noir (la caméra officielle de Raspberry sans le filtre infra-rouge), elle est placée face aux 2 nids et sa focale permet d'avoir une vue parfaite sur les poulettes.
Pour les photos de nuit, un relais pilote un anneau de leds infra-rouges permettant d'illuminer le poulailler afin d'y voir quelque chose et ça marche plutôt bien :
La caméra (en noir à droite) et l'éclairage infrarouge situé à la verticale des nids
Le principal intérêt de la caméra concerne la détection des œufs via OpenCV. À intervalle régulier, je prends une photo de la scène et je cherche des éventuels œufs après une succession de traitement sur l'image.
Pour le moment, la détection des œufs ne se lance pas automatiquement car j'ai encore un peu de développement à faire pour améliorer l’algorithme qui affiche pour le moment un taux de succès inférieur à 42%.
Pour pouvoir tester l'algorithme de détection, j'ai collecté des images en provenance de la caméra sur lesquelles apparaissent ou non des œufs, le nom des fichiers indique le nombre d’œufs présents (0_1.jpg signifie 1 œuf, il faut ignorer le premier numéro), ainsi, une fois l'image analysé, je peux savoir si le résultat est bon ou non, si tous les œufs de l'image ont bien été trouvés.
Un exemple d'utilisation :
$ python eggcounter.py --export=tests/export tests/with/*
Open tests/with/0_1.jpg [Ok]
Open tests/with/10_2.jpg [Error]
Open tests/with/11_1.jpg [Ok]
Open tests/with/11_2.jpg [Error]
Open tests/with/1_1.jpg [Ok]
Open tests/with/12_2.jpg [Error]
Open tests/with/13_1.jpg [Error]
Open tests/with/14_1.jpg [Error]
Open tests/with/15_1.jpg [Error]
Open tests/with/16_1.jpg [Error]
Open tests/with/2_1_highlight.jpg [Ok]
Open tests/with/3_1.jpg [Ok]
Open tests/with/5_1.jpg [Ok]
Open tests/with/6_1.jpg [Ok]
Open tests/with/7_2_highlight.jpg [Error]
Open tests/with/9_2_highlight.jpg [Error]
Result: 42% (7/16)
- Extra egg detected : 5
- Missed egg : 11
$
42%, ce n'est pas énorme mais c'est une partie que j'ai peu travaillé, le score ne peut donc que s'améliorer...
Notez que je lance le même test avec des images sans œuf, le résultat est meilleur (84%) mais ça signifie tout de même que j'arrive à trouver des œufs ou il n'y en a pas ;).
Enfin, je n'ai pas testé d'image depuis que l'éclairage infrarouge est installé, je pense que ça devrait grandement améliorer la détection.
Les différentes étapes de la détection
- On part de l'image source
- On applique 2 transformations (erode et dilate)
- Modification des niveaux (threshold)
- Le résultat : 1 œuf trouvé !
Tout ceci en image :
Capteur de mouvements IR
L'idée est de repérer les mouvements dans l'enceinte du poulailler afin de savoir si les poules sont dedans ou non lorsque les portes extérieures sont ouvertes.
J'utilise un capteur de type PIR HC-SR501 qui possède 3 broches, 2 d'alimentation et une de sortie. Le souci avec ce module est qu'il possède son propre régulateur 3V (à faible chute de tension), or, je l'alimente en 5V et j'ai besoin d'une tension de sortie de 5V pour un niveau haut (3V pourrait être pris un niveau indéterminé par l'adaptateur de niveau de la carte RaspiO'Mix #vécuInside, enfin, je ne souhaite pas le brancher en direct sur les IO du Raspberry), j'ai donc ajouté un petit montage avec un transistor et une résistance faisant office d’adaptateur de niveau (0V -> 5V, 3V -> 0V).
Le capteur étant assez sensible et surtout pas vraiment adapté à ce genre d'utilisation (dans un environnement aussi confiné), le logiciel gère en grande partie ces insuffisances (debouncer et compteur d'impulsions) et ça marche assez bien.
Le capteur infrarouge à gauche et la caméra RaspberryPi Noir à droite
Capteur de luminosité extérieure
Il est constitué d'une simple photorésistance (LDR) dont le principe de fonctionnement est une modification de la résistance à ces bornes proportionnellement à la luminosité (plus l'éclairage est fort, plus la résistance diminue).
Ce capteur permet de donner des indications sur l'heure de coucher des poules car le rythme de ces dernières est totalement calé sur celui du Soleil, d’où l'expression se coucher à l'heure des poules...
La LDR est utilisée avec un pont diviseur de tension qui attaque directement une des entrées analogiques de la carte RaspiO'Mix.
La LDR (à droite) et un capteur de température à gauche (DS1820)
Capteur d'accès
Aux nombres de 3 et disposés sur toutes les ouvertures, ils sont simplement constitués de microswitch, à chaque changement d'état de l'entrée associée au capteur, un évènement est généré dans le code et une action est générée (Tweet, etc...), l'anti-rebond est géré du côté logiciel.
Les accès :
- Basse court
- Jardin entier
- Collecteur d’œufs
Mesures de tension et courant
La valeur de la tension d'entrée (environ 12V) juste avant le régulateur à découpage est présentée via un pont diviseur de tension à une des entrées analogiques du RaspiO'Mix, la seconde mesure concernant la courant consommé par le dispositif.
Le but serait d'alimenter le tout par panneau solaire, cela explique aussi la présence de ces 2 capteurs.
Les sondes de température
Le capteur de l'enceinte du poulailler est basé sur un simple LM35 connecté sur une des entrées analogiques de la carte RaspiO'Mix, au niveau logiciel, je lis très simplement cette valeur, la multiple par 100 (1 degré = 10mV) et l'affiche dans les log ou la publie sur Twitter, dans la configuration (config/general.py), il est possible de définir des seuils acceptables (3 à 32 degré C) au delà desquels une alerte est générée et un twit m'est directement adressé pour me prévenir que mes poulettes ont froid ou trop chaud...
La prise de température de chaque nid est un peu plus complexe que pour l'enceinte, la distance entre le Raspberry et les nids étant plus grande, un capteur analogique n'aurait pas été très précis, ainsi, afin d'avoir une mesure fiable, j'ai utilisé des sondes OneWire DS1820 qui autorisent de grande distance de câble sans perte de précision (et puis de toute façon, je n'avais plus d'entrées analogiques disponibles).
Ces 2 sondes n'utilisent que 2 fils (mode parasite), la masse et le tension / signal :
Au niveau logiciel, afin de fonctionner correctement, ces sondes ont besoin des modules suivants avec les paramètres qui vont bien :
$ modprobe w1-gpio gpiopin=25 pullup=1
$ modprobe w1-therm
$
Une fois les modules chargés, ils vont "pouller" à intervalle régulier le bus afin de découvrir et lire les valeurs des capteurs connectés sur le bus, pour les découvrir, une petite commande suffit :
$ ls /sys/bus/w1/devices/
10-0008008ba2a9 10-0008008bceb5 w1_bus_master1
$ cat 10-0008008ba2a9/w1_slave
1b 00 4b 46 ff ff 01 10 23 : crc=23 YES
1b 00 4b 46 ff ff 01 10 23 t=13687
$
Le fichier w1_slave contient toutes les informations qui nous intéressent, il est à parser et c'est la fonction read_w1_temperature qui s'en occupe et pas folle la guêpe, en cas d'erreur de lecture sur le bus, une nouvelle tentative est faite...
Durant le développement, un bug dans le pilote w1 foutait la brouille sur le bus i2c et empêchait la caméra de fonctionner correctement, il n'était donc pas possible d'utiliser conjointement la caméra et les capteurs de température, si je voulais utiliser ces derniers, j'étais obligé de rebooter en activant les modules, la caméra devenant alors inaccessible, pour l'avoir, il fallait rebooter et bien entendu, ne pas charger les modules w1 (plus d'informations à propos de ce problème sur GitHub).
J'ai réglé ces problèmes avec cet ordre dans /etc/modules :
$ cat /etc/modules
# First load onewire driver before i2c module
w1-therm
w1-gpio gpiopin=25 pullup=1
i2c-bcm2078
i2c-dev
#spi-bcm2708
rtc-ds1307
#snd-bcm2835
bcm2708_wdog
cuse
$
Note à propos des capteurs de température des nids : en suivant leurs températures, il est possible de détecter la présence des poules sur les nids, plus pratique et précis qu'un système mécanique.
Le logiciel
C'est Python qui fait tout le travail de notifications, de surveillance, etc...
J'utilise également Motion pour streamer « en live » le flux vidéo en provenance de la caméra afin de voir ce qui se passe dans le poulailler.
Pour tout le reste, c'est Python qui intervient, j'utilise, entre autre, les modules suivants :
- OpenCV pour la recherche des œufs
- Twython pour l'interfaçage avec Twitter
2 threads sont utilisés, un s'occupe d'envoyer les notifications dans la console, surveiller les seuils d'alertes, générer les messages et les envoyer sur Twitter et un autre thread gère les réponses aux messages qui sont adressés au compte Twitter, oui, je l'admet, mes poules n'ont pas le temps de répondre à tous les messages et un CM automatisé leur permet de vaquer à leurs occupations tranquillement !
J'ai également développé un bout de code qui permet de former des phrases de manières plus ou moins « aléatoire » afin de ne pas toujours envoyer les mêmes messages sur Twitter.
Voici un exemple d'utilisation très simple; imaginez que vous vouliez pouvoir dire bonjour à quelqu'un via l'appel à un programme mais d'une manière originale à chaque fois, par exemple :
Nous avons d'un côté "Bonjour", "Salut" et "Hello", de l'autre "toi", "l'ami" et "vous", en combinant tout ça, on obtient ces bouts de phrases :
- Bonjour toi / Bonjour l'ami / Bonjour vous
- Salut l'ami / Salut toi / Salut vous
- Hello vous / Hello toi / Hello l'ami
Vous avez compris le principe, on combine plusieurs morceaux de phrases ensemble afin d'en former d'autres.
Pour automatiser ça avec ma lib, on créé un tuple de tuple ainsi :
test = (
'{0} {1}',
(
( 5, 'Bonjour'),
( 2, 'Salut' ),
( 2, 'Hello' ),
),
(
( 1, 'toi'),
( 5, 'l\\'ami{0}', (
( 1, ', il est %hour% !'),
( 1, '!'),
)),
( 5, 'vous'),
)
)
Notes :
- Le premier élément du tuple '{0} {1}' est une règle de formatage "format", le second élément et le troisième correspondent aux éléments que l'on va « sélectionner aléatoirement » et venir remplacer dans dans le premier élément.
- Le second tuple est constitué de sous tuple contenant un nombre (la pondération) et une chaine de caractère, plus la valeur de la pondération est élevée et plus la chaine de caractère associée à de chance d'être choisi.
- Vous pouvez imbriquez autant de tuple que vous le souhaitez pour créer des phrases très complexes
Après, il suffit de faire un appel à la fonction speak avec notre tuple en paramètre et elle nous généra une phrase automagiquement.
speak(test, hour='11h')
Vous noterez au passage que vous pouvez injecter des paramètres nommés qui serviront à remplacer leur équivalent sous la forme %param% dans les chaines de caractères.
Et voici ce que ça donne :
$ python speak.py
Bonjour l'ami, il est 11h !
$ python speak.py
Bonjour vous
$
Si vous voulez jouer avec cette lib, vous la trouverez dans lib/speak.py.
Les pistes d'évolutions
- Améliorer la détection des œufs
- Générer des stats (pontes, températures, éclairage, etc...)
- Reconnaitre chaque poule (les lier à la production d’œufs)
- Autonomie énergétique du dispositif
Le tout est disponible sur GitHub sous une licence évidemment libre : GitHub / hugokernel / LaVieDePoule
Electronique
Général
